Квантовая Спутанность под Прицетом Искусственного Интеллекта
Новое исследование демонстрирует, как методы машинного обучения позволяют эффективно измерять и анализировать квантовую спутанность в сложных системах.
Денис Аветисян
Искусственный взгляд: Как нейросети учатся видеть, как люди
Новая модель UniPercept объединяет оценку эстетики, качества и структуры изображений, приближая машинное зрение к человеческому восприятию.
Искусственный интеллект в научном коде: новый рубеж
Исследователи представляют AInsteinBench — платформу для оценки возможностей языковых моделей в решении задач разработки и отладки научного программного обеспечения.
Квантовый Оптимум: Новый Подход к Поиску Решений
Исследователи предлагают оригинальную методологию, использующую функции Ляпунова для разработки квантовых алгоритмов, способных эффективно решать сложные задачи комбинаторной оптимизации.
Погода под контролем: Единая модель для прогнозирования и анализа
Новая мультимодальная модель Omni-Weather объединяет возможности прогнозирования погоды и глубокого анализа метеорологических данных.
Пространство для интеллекта: смогут ли ИИ-агенты анализировать биологические данные?
Новое исследование представляет SpatialBench — платформу для оценки возможностей искусственного интеллекта в анализе пространственной транскриптомики и выявляет ключевые ограничения современных ИИ-систем.
Квантовые вычисления: Распределенная архитектура и моделирование схем
Новый подход к моделированию и компиляции квантовых схем на нескольких гетерогенных квантовых процессорах открывает перспективы для развития распределенных квантовых вычислений.
Понять, что происходит: Новый тест для видео-моделей
Исследователи разработали новый метод оценки способности видео-моделей к пониманию и воспроизведению социального взаимодействия.
Самообучающиеся агенты на службе науки: новый подход к открытиям
Исследователи представляют систему, способную самостоятельно формулировать и оптимизировать цели научных экспериментов, значительно ускоряя процесс поиска новых знаний.
Квантовые вычисления для финансов: оптимизация портфеля нового поколения
![Процесс вариационного квантового решения (VQE) оптимизирует параметры [latex]\bm{\theta}^{(i)}[/latex] посредством итеративного цикла, включающего генерацию квантовой схемы, измерение ожидаемого значения гамильтониана Изинга, представляющего задачу QUBO, и классическую оптимизацию с использованием алгоритма DE, после чего, при достижении сходимости, производится выборка решения с использованием сервисов IBM Quantum для определения оптимальной инвестиционной стратегии.](https://arxiv.org/html/2512.22001v1/x3.png)
Исследователи демонстрируют, как гибридные квантово-классические алгоритмы могут эффективно решать сложные задачи динамической оптимизации инвестиционного портфеля.