Денис Аветисян

Интуиция и ИИ: Решение сложнейшей математической задачи

от

Адаптивная стратегия ортогонального веерообразного распределения для $n=25$ демонстрирует эффективное формирование множества обманчивых элементов размером 40, превосходящего целевой порог в 32, при котором точки, соответствующие остаточным перестановкам, образуют структуру, а линии наибольшего возрастания (красная) и убывания (синяя) пересекаются в точке опоры (зеленая звезда), указывая на направленное расширение выделенных ячеек.

Новый подход к сотрудничеству человека и искусственного интеллекта позволил найти решение задачи Международной математической олимпиады 2025 года, демонстрируя скрытый потенциал современных моделей.

Проверка на соответствие: Автоматизация юридической экспертизы в венчурном капитале

от

Юристы проводят сопоставление разнородных документов из комнаты данных - включающих капитализационные таблицы и сопутствующую юридическую документацию, такую как SAFEs, опционные соглашения и поправки - для установления фактической правовой структуры компании и проверки точности капитализационной таблицы на основе документов, являющихся источником достоверной информации, что позволяет выявлять юридически обоснованные позиции с отслеживаемостью документов и отмечать расхождения, требующие дальнейшего анализа или действий.

Новое исследование показывает, как автоматизировать сложный процесс проверки структуры капитала компании, используя искусственный интеллект.

Язык управления: Как понимать команды человека для сложных систем

от

Разработан конвейер из четырёх этапов для прямого поиска семантических каналов в контексте, который декомпозирует многоцелевые запросы на атомарные подзапросы, выполняет семантическое сопоставление, используя всю базу данных каналов непосредственно в контексте языковой модели с точной настройкой для минимизации ложных срабатываний, и, наконец, проверяет отобранные каналы на соответствие эталонной базе данных, применяя итеративную коррекцию для исключения недействительных или несуществующих предложений.

В статье исследуются новые подходы к интерпретации естественного языка для управления сложным экспериментальным оборудованием и автоматизированными системами.

Материалы в объеме: новый подход к 3D-реконструкции

от

При обработке многовидовых изображений, система генерирует карты материалов для каждого вида с помощью диффузионного предсказателя, реконструирует геометрию объекта посредством 3D Gaussian Splatting, а затем проецирует двухмерные материалы в трехмерное пространство с использованием трассировки лучей, уточняя материалы каждого Гауссиана с помощью Neural Merger, использующего слой softmax для выбора между спроецированными значениями; полученные карты материалов контролируются предсказанными двухмерными картами, а также PBR-основанным фотометрическим рендерингом с использованием многовидовых эталонных изображений объекта посредством отложенного затенения.

Исследователи представили метод MatSpray, позволяющий создавать реалистичные и переосвечиваемые 3D-модели, объединяя возможности диффузионных моделей и гауссовских сплайнов.

Иллюзии Объяснимости: Почему Искусственный Интеллект Молчит о Причинах

от

Изучение векторных представлений, полученных из случайной модели BERT для 300 предложений IMDb, показало, что даже на ранних этапах обучения, главные компоненты этих представлений могут ложно коррелировать с эмоциональной окраской текста, а простая модель, обученная на этих представлениях, способна демонстрировать значительную точность классификации.

Новое исследование показывает, что многие методы интерпретации работы нейронных сетей страдают от фундаментальных проблем, делая объяснения ненадежными и вводящими в заблуждение.

Фотонные квантовые вычисления: на пути к практической реализации

от

В алгоритме вариационного квантового решателя собственных значений (VQE) исходный гамильтониан, описывающий молекулярную систему, преобразуется посредством конфигурации Хартри-Фока в кубитный формат, использующий операторы уничтожения и рождения, выраженные через операторы Паули $X$ и $Y$, после чего параметризованное состояние анзаца, полученное на квантовом процессоре (QPU) с параметрами $\bm{\theta}\_{n-1}$, подвергается измерению, а результат используется классическим процессором (CPU) для обновления параметров $\bm{\theta}\_{n}$ с целью минимизации энергии.

Обзор посвящен прогрессу в создании вариационных квантовых решателей, использующих фотонные кубиты, и перспективам их применения в задачах квантовой симуляции и оптимизации.