Денис Аветисян Квантовый скачок: Китай и коррекция ошибок Знаете, всегда смешно, когда все думают, что квантовая физика – это про котиков в коробках. На самом деле, это про то, как заставить эти чертовы кубиты не врать, когда ты им задаешь вопрос. И вот, китайцы сделали еще один шаг в этом направлении. Что за «коррекция ошибок»? Представьте себе, … Читать далее
Новое исследование предлагает принципиально новый взгляд на процессы рассуждения больших языковых моделей при решении математических задач.
Новая разработка позволяет значительно снизить энергопотребление в доме, используя возможности искусственного интеллекта и машинного обучения.
Новая модель Spatia использует 3D-карту окружения для создания длинных и связных видео, избегая типичных артефактов и нестыковок.
Новое исследование показывает, что современные языковые модели испытывают трудности даже с простыми арифметическими задачами при наличии семантических отвлекающих факторов.
![Архитектура MidiBERT, представленная на рисунке, включает в себя этапы предварительного обучения [latex] (a) [/latex], адаптации с помощью MB-NR [latex] (b) [/latex] и повторной адаптации для решения задач с обратной связью [latex] (c) [/latex], демонстрируя итеративный подход к оптимизации модели для конкретных сценариев.](https://arxiv.org/html/2512.21324v1/img/pic22_1.png)
Новый подход позволяет преобразовывать сложные оркестровые партитуры в фортепианные аранжировки, используя возможности современных нейросетевых моделей.
Новый подход позволяет большим мультимодальным моделям развивать сложные навыки визуального мышления без необходимости в явных инструкциях или промежуточных визуальных ориентирах.
Исследование посвящено разработке и оценке системы, использующей возможности искусственного интеллекта для автоматизации и повышения эффективности первичного отбора резюме.
![Численное решение уравнения Вильсона - Польчински, основанное на гауссовской модели, демонстрирует относительную [latex]L^2[/latex] ошибку для каждой переменной масштаба [latex]\kappa[/latex], при этом результаты, представленные для узлов коллокации и тестовых точек, показывают сходимость решения даже при отображении лишь части из ста точек коллокации и двадцати точек тестирования.](https://arxiv.org/html/2512.20956v1/paper_figure/Wilsonpolchinsky/test_relL2error.png)
Исследователи предлагают гибкий метод решения функциональных дифференциальных уравнений, применяя гауссовские процессы для анализа и моделирования сложных физических систем.
Исследование демонстрирует, как целенаправленное обучение на научных данных позволяет улучшить способность искусственного интеллекта решать сложные химические задачи.