Денис Аветисян 
Новое исследование демонстрирует, как анализ многомерных данных о транскриптоме с помощью машинного обучения позволяет выявить ключевые гены и механизмы развития рассеянного склероза.
Новое исследование предлагает эффективный подход к анализу сбоев в работе ИИ-агентов, создающих код, позволяя разработчикам быстро выявлять и устранять ошибки.
Новая разработка позволяет генерировать правдоподобные видеоролики с участием людей, сохраняя узнаваемость и естественность движений.
![В основе данного подхода лежит генерация структурированных фотонов посредством нелинейного оптического взаимодействия в микрокольце, где когерентность сгенерированных фотонов формирует структурированную волновую переднюю поверхность, а ключевые параметры - топологический заряд и частота - [latex]\omega\_{\text{SF}}=\omega\_{m}+\omega\_{n}[/latex] - позволяют создавать вихревые структуры с настраиваемой длиной волны, оптические скирмионы с контролируемым числом скирмионов и пространственно-временные вихревые импульсы, модулируя волну в различных степенях свободы посредством возбуждения встречно распространяющихся мод в волноводе.](https://arxiv.org/html/2603.06360v1/x1.png)
Исследователи продемонстрировали компактную платформу для генерации и управления сложными световыми структурами, открывая новые возможности для оптических вычислений и сенсорики.
![Исследование представляет систему DreamCAD, использующую разреженный Transformer VAE для кодирования данных из сеток, DINOv2 эмбеддингов, нормалей и SDF значений в структурированные латентные представления [latex]z_i[/latex], которые затем декодируются в параметрические поверхности (рациональные кривые Безье) с последующей оптимизацией посредством Chamfer loss, позволяя генерировать параметрические поверхности из разреженных вокселей с использованием flood-fill и преобразования в квады, а также осуществлять мультимодальную генерацию CAD моделей из изображений или точек посредством coarse-to-fine flow-matching фреймворка, переходя от грубой воксельной сетки к уточнению параметрических поверхностей.](https://arxiv.org/html/2603.05607v1/x5.png)
Новая система DreamCAD позволяет создавать редактируемые 3D-модели из изображений, текста и облаков точек, открывая новые возможности для автоматизированного проектирования.
Исследователи продемонстрировали, как нейронные сети-трансформеры могут предсказывать переходы атомов в материалах, открывая путь к более быстрым и эффективным симуляциям.
![Для конфигураций с одинарной массой фермионов Уилсона, связанных с калибровочным полем U(1), фазовая диаграмма демонстрирует существование фаз целочисленного квантового эффекта Холла, в то время как конфигурации с тройной массой указывают на фазы квантового спинового эффекта Холла, причем анализ, выполненный на решетке 16x16, позволяет исследовать системы больших размеров и выявлять взаимосвязь между конфигурацией массы и топологическими фазами материи, характеризуемыми числами Черна [latex] (c\_{\uparrow},c\_{\downarrow},c\_{\text{tot}}) [/latex].](https://arxiv.org/html/2603.05616v1/TripletPD.png)
Новое исследование показывает, что фермионы Уилсона способны поддерживать нетривиальные топологические состояния в решетчатой квантовой электродинамике, открывая возможности для их моделирования на квантовых компьютерах.
Новый инструмент позволяет исследователям эффективнее анализировать научную литературу, снижая когнитивную нагрузку и открывая новые возможности для синтеза знаний.
Новый подход к предварительному обучению языковых моделей позволяет более эффективно использовать глубину сети за счет контролируемой активации residual connections.
Исследователи разработали передовой теоретический подход для точного моделирования поведения электронов в металлических наночастицах под воздействием плазмонного возбуждения.