Денис Аветисян

Тензорные сети на скорости света: аппаратная реализация для ускорения вычислений

от

Параллельная архитектура для тензорных вычислений на FPGA позволяет распараллеливать обработку блоков тензоров, хранящихся в SRAM, за счёт одновременной работы вычислительных ресурсов, выделенных для каждого цветового блока, при этом увеличение количества блоков данных пропорционально расширяет требуемые ресурсы памяти и вычислений, не увеличивая общее время обработки, определяемое количеством тактов.

Новое исследование демонстрирует, как использование FPGA позволяет значительно ускорить сложные вычисления в тензорных сетях, превосходя возможности традиционных процессоров и графических ускорителей.

Квантовые Завихрения: О Хаккатонах и Симуляторах

от

Квантовые Завихрения: О Хаккатонах и Симуляторах Знаете, всегда забавно наблюдать, как люди строят планы на будущее, опираясь на технологии, которые пока существуют скорее в виде красивых математических уравнений. Как будто мы можем точно предсказать, когда кошка выпрыгнет из коробки Шрёдингера! Квантовый Хаккатон в Пакистане Пакистан запускает хаккатон по квантовым вычислениям. Это, конечно, замечательно! Видно, что … Читать далее

Обучение языковых моделей: как контролировать длину ответов

от

В ходе обучения модели Qwen2.5-VL-7B-Instruct с подкреплением, сравнительный анализ кривых длины ответа, полученных при использовании функций потерь GRPO и GSPO, показал, что GRPO стимулирует генерацию более развернутых ответов, в то время как GSPO приводит к постепенному сокращению их длины при увеличении числа итераций обучения.

Новый алгоритм LUSPO позволяет снизить зависимость от длины генерируемых текстов, повышая стабильность и эффективность обучения больших языковых моделей.

Логистика будущего: квантово-классические алгоритмы на службе у оптимизации

от

Предлагаемая архитектура алгоритма включает в себя два гибридных квантово-классических решателя - IQTS и HBS - использующих такие компоненты, как ISG, ISF, ISI, QAOA, IBP, CACm и DAS, для достижения оптимального решения.

Новый подход к решению сложных задач оптимизации в логистике, вдохновленный реальным кейсом Airbus, объединяет возможности квантовых и классических вычислений.

Видят ли нейросети границы приватности на фотографиях?

от

Новое исследование показывает, что современные модели, обрабатывающие изображения и текст, часто нарушают контекстную целостность и раскрывают конфиденциальную информацию о местоположении.

Проверка на Гениальность: Новые Задачи для Искусственного Интеллекта

от

Исследователи предлагают набор сложных математических задач, разработанных для оценки способности ИИ решать проблемы на уровне передовых научных исследований.