Денис Аветисян 
Исследователи предлагают новый подход к разработке лекарств, используя возможности больших языковых моделей и поиска по базам данных для генерации перспективных молекулярных структур.
Исследователи представили SLA2 — механизм разреженного линейного внимания, позволяющий значительно повысить скорость работы диффузионных моделей без потери качества генерируемых изображений и видео.
![Исследование демонстрирует, что итеративный прогноз с усечением на основе одномногошагового предиктора MPO (отображенного как QTN) в контексте одномерной адвекции-диффузии, хотя и отличается от эталонного решения RK45, показывает сопоставимую точность, подтверждаемую незначительной разницей (отображенной как signed difference) и стабильной сходимостью среднеквадратичной ошибки [latex]\ell\_{2}[/latex] при увеличении горизонта прогнозирования.](https://arxiv.org/html/2602.15906v1/x1.png)
Исследователи предлагают использовать вдохновленные квантовой механикой тензорные сети для эффективного и интерпретируемого приближения решений уравнений в частных производных.
Новое исследование оценивает, насколько эффективно современные системы искусственного интеллекта помогают начинающим биологам в выполнении сложных лабораторных работ.
Новый подход позволяет создавать разнообразные и правдоподобные CAD-модели, используя эволюционные алгоритмы и возможности современных моделей, работающих с изображениями и текстом.
В статье представлена архитектура DARTH-PUM, объединяющая аналоговые и цифровые методы обработки данных непосредственно в памяти для повышения производительности и энергоэффективности.
Исследователи представили новый бенчмарк SAW-Bench для оценки способности мультимодальных моделей понимать окружающее пространство с точки зрения наблюдателя.
![Исследование демонстрирует, что двухэтапная стратегия, направленная на оптимизацию квантовых вычислений, позволяет лишь эпизодически повысить точность, однако требует примерно втрое больше времени выполнения, при этом средние значения и 95% доверительные интервалы отражают вариативность результатов в зависимости от сложности задачи [latex]\lambda\lambda[/latex] и количества кубитов.](https://arxiv.org/html/2602.16523v1/x2.png)
Новое исследование демонстрирует возможности машинного обучения в автоматизации создания квантовых схем для достижения целевых квантовых состояний.
Новый подход позволяет автоматически извлекать механические модели материалов из научных публикаций, открывая возможности для более точного и эффективного сохранения памятников истории и культуры.
Новое исследование показывает, что для эффективного обучения больших квантовых нейросетей необходимо оптимизировать классическую обработку данных, возникающую при использовании метода разбиения квантовых схем.