Денис Аветисян Кванты, ИИ и Борьба за Будущее Знаете, всегда казалось, что будущее – это что-то четкое, предсказуемое. Но квантовая физика учит нас, что реальность – это размытая вероятность. И вот теперь ИИ пытается эту вероятность вычислить. Парадоксально, не правда ли? Что такое этот «квантовый ИИ»? Представьте себе оркестр. Обычный ИИ – это как запись этого оркестра. … Читать далее
Новый подход к обучению моделей «зрение-язык-действие» позволяет значительно повысить эффективность манипуляций роботов в реальном мире.
Статья исследует, действительно ли формальная верификация необходима и достаточна для придания ценности математическому доказательству, и что может быть упущено в погоне за автоматической формализацией.
В статье представлен вычислительный фреймворк на основе T-матрицы для точного моделирования спектров, получаемых при исследовании наноструктур с помощью спектроскопии электронного пучка.
Новое исследование раскрывает, как искусственные агенты взаимодействуют друг с другом в полностью автономной онлайн-среде.
Исследователи представили Self-EvolveRec — систему, способную самостоятельно оптимизировать алгоритмы рекомендаций, используя мощь больших языковых моделей и симулируя поведение пользователей.
![Предложенная методика QuEPT калибрует матрицу компенсации низкого ранга [latex]\bm{R}[/latex] и параметры обрезки весов [latex]\bm{\alpha}[/latex] и [latex]\bm{\beta}[/latex] при блочной реконструкции, сохраняя веса [latex]\bm{W}[/latex] и масштаб квантования [latex]\bm{S}[/latex] фиксированными, при этом процесс реконструкции состоит из двух этапов: объединения многобитных признаков из разных групп с помощью Multi-Bit Token Merging (MB-ToMe) и оптимизации многобитной квантованной ошибки посредством Multi-Bit Cascaded Low-Rank Adapters (MB-CLoRA).](https://arxiv.org/html/2602.12609v1/x1.png)
Исследователи представили QuEPT — инновационную методику квантизации, позволяющую значительно повысить эффективность и снизить вычислительные затраты моделей искусственного интеллекта.
Новый подход, основанный на больших языковых моделях и обучении с подкреплением, позволяет значительно повысить точность и интерпретируемость определения географического положения изображений.
Новый подход, вдохновленный квантовой прогулкой, позволяет оптимизировать сжатие изображений в формате JPEG, повышая качество без увеличения вычислительной сложности.
Исследование раскрывает, как сочетание реальных пользователей и искусственного интеллекта формирует новые методы воздействия на общественное мнение и коллективные действия.