Денис Аветисян

Квантовые нейросети: на пути к скорости и точности

от

Наблюдения показывают, что увеличение скорости обучения приводит к росту среднеквадратичной ошибки [latex]RMSE[/latex], при этом размер пакета данных влияет на это соотношение, а модели QLSTM и QFWP демонстрируют различия в производительности при обработке изображений в оттенках серого.

Новое исследование сравнивает производительность квантовых моделей QLSTM и QFWP при различных размерах пакетов, выявляя ограничения масштабируемости и компромиссы между скоростью и точностью.

Положительные и отрицательные примеры: новый взгляд на обучение с подкреплением

от

Исследование демонстрирует, как обучение с подкреплением положительными и отрицательными примерами влияет на модель Qwen3-8B-Base, позволяя оптимизировать ее поведение и повысить устойчивость к нежелательным результатам.

Исследование показывает, что эффективное обучение моделей с подкреплением требует сбалансированного использования как позитивных, так и негативных примеров.

Предсказание статутов: новый подход к юридическому анализу

от

Наблюдения показывают, что производительность модели AoS, оцениваемая метрикой F1, напрямую зависит от количества обучающих примеров для конкретного закона (статьи) и от числа других, схожих по смыслу законов, что указывает на значимость как объема данных, так и контекста при построении эффективной системы.

Исследование представляет сравнительный анализ двух методов — нейронной сети с механизмом внимания и подхода, основанного на запросах к большим языковым моделям — для определения релевантных правовых норм по описанию судебных дел.

Искусственный интеллект в оптимизации кода: взгляд на практику

от

Распределение стратегий высокоуровневой оптимизации в коде, созданном как искусственным интеллектом, так и человеком, демонстрирует сходные закономерности, где доминируют оптимизации памяти и локальности данных, а также алгоритмические улучшения.

Новое исследование сравнивает подходы ИИ-агентов и людей к улучшению производительности программного обеспечения, выявляя общие закономерности и ключевые различия.

Искусственный интеллект ставит диагноз: новый подход к медицинской диагностике

от

Многомодальная система, объединяющая текстовые данные из истории болезни и клинических заметок с визуальной информацией медицинских изображений [latex] (CT, MRI, рентген) [/latex], формирует несколько вариантов логического вывода с помощью языковой модели и алгоритма оптимизации DAPO, после чего каждый вариант структурируется в виде проверяемого логического дерева, что позволяет получить не только точный диагноз, но и отслеживаемую цепочку рассуждений, повышая интерпретируемость процесса принятия решений.

Исследователи предлагают инновационную систему, объединяющую возможности анализа изображений и лингвистических моделей для повышения точности и прозрачности медицинских заключений.

Искусственный интеллект в образовании: гармония человека и машины

от

Новый подход к интеграции ИИ в обучение предполагает не просто адаптацию технологий к образовательным задачам, но и развитие критического мышления у педагогов и учащихся.

Квантовые волны: Новый взгляд на анализ сигналов

от

Сигнал, полученный в результате доплеровского тестирования и дискретизированный в [latex] N=64 [/latex] равноотстоящих точках, подвергся квантовому недискретизированному вейвлет-преобразованию глубины [latex] L=3 [/latex], что позволило выявить скрытые закономерности в данных, неразличимые при обычном анализе.

В статье представлено исследование квантовых реализаций недискретизированного вейвлет-преобразования, открывающее возможности для когерентной обработки избыточных вейвлет-представлений.