Денис Аветисян 
Исследователи представили QHFlow2 — инновационный подход к построению гамильтонианов на основе машинного обучения, позволяющий с высокой точностью предсказывать энергию и силы для молекулярных систем.
Ученые разработали систему, способную автономно создавать численные методы для решения дифференциальных уравнений, используя возможности больших языковых моделей.
Новое исследование проливает свет на механизм обучения двуслойных нейронных сетей, объясняя, как они осваивают простейшие арифметические операции.
Новый бенчмарк NESSiE позволяет быстро и эффективно оценить безопасность и способность следовать инструкциям у языковых моделей, используемых в автономных системах.
Новая концепция ‘Симуляционной теологии’ предлагает принципиально иной подход к выравниванию искусственного интеллекта, основанный на внедрении системы убеждений о его месте в смоделированной реальности.
Новый подход к обучению информатике в K-12 предполагает интеграцию концепций искусственного интеллекта и машинного обучения в рамки развивающегося мышления.
Исследователи предлагают эффективный метод точной настройки, позволяющий повысить безопасность языковых моделей, фокусируясь на ключевых нейронах.
Исследователи представляют ASQ — набор данных, отражающий поисковые стратегии искусственного интеллекта, демонстрируя существенные отличия от поведения человека при поиске информации.
В статье представлен метод стохастической тензорной свертки, позволяющий существенно сократить вычислительные затраты в квантхимических расчетах.
В статье представлен обзор стремительно развивающейся области взаимодействия света с низкоэнергетическими электронами, открывающей возможности для прецизионного контроля их квантовыми свойствами.