От искусственного к живому: переосмысление интеллекта в цифровом здравоохранении

Статья исследует глубокую связь между искусственным и органическим интеллектом, подчеркивая, что развитие технологий должно опираться на понимание когнитивных основ человеческого разума.

Квантовая оптимизация без ограничений: Новый подход к масштабируемым алгоритмам

Алгоритм квантовой аппроксимации оптимизации с фиксированным числом параметров (FPC-QAOA) использует кубическую интерполяцию Эрмита для восстановления трех обучаемых монотонных функций расписания, что позволяет генерировать параметры углов для начального, проблемного и вспомогательного гамильтонианов на каждом шаге Троттера, при этом общее число обучаемых параметров остается независимым от количества шагов Троттера, обеспечивая повышение точности цифрового моделирования без увеличения размерности решаемой классической задачи оптимизации.

Исследователи разработали усовершенствованный квантовый алгоритм, позволяющий повысить эффективность оптимизации на перспективных квантовых устройствах.

Квантовая оптимизация с обратной связью: новый подход

В статье представлен инновационный метод квантовой оптимизации, использующий итеративные слабые измерения и классическую обратную связь для повышения эффективности поиска решений.

Самообучающиеся агенты: новый подход к развитию навыков

Агент, использующий библиотеку навыков и последовательное развертывание с интегрированной системой вознаграждений, демонстрирует возможность обучения сложным манипуляциям, позволяя эффективно осваивать и комбинировать базовые навыки для достижения поставленных целей.

Исследователи предлагают инновационную систему, позволяющую агентам самостоятельно совершенствоваться за счет накопления и повторного использования полезных навыков.

Укрощение квантовой неопределенности: новый подход к моделированию

Уменьшение размерности расширенных систем позволяет эффективно моделировать линейные немарковские квантовые системы, открывая путь к более простому и вычислительно эффективному анализу их сложного поведения.

В статье представлен эффективный метод снижения размерности моделей немарковских квантовых систем, позволяющий упростить расчеты без потери ключевых физических свойств.

Самообучающаяся память: Эволюция интеллекта агентов

Новая система MemEvolve позволяет агентам не только накапливать опыт, но и адаптировать структуру собственной памяти для повышения эффективности и обобщения знаний.

Искусственный интеллект на службе баз данных: автоматическое создание рабочих нагрузок

Новое исследование демонстрирует, как генеративные модели ИИ могут автоматизировать процесс создания синтетических данных для обучения и оптимизации компонентов баз данных.