Искусственный интеллект предсказывает кристаллизацию квантовых жидкостей
![Структурный фактор [latex]S(\boldsymbol{q})[/latex] оценивался при волновом векторе упорядочения [latex]\boldsymbol{q} = \boldsymbol{K}[/latex] для кристалла с одним электроном на элементарную ячейку, при этом среднее значение по шести направлениям, связанных с волновым вектором упорядочения [latex]C_6[/latex], демонстрирует зависимость от числа частиц [latex]N[/latex] при различных значениях κ.](https://arxiv.org/html/2602.03927v1/x4.png)
Новый подход, основанный на машинном обучении, позволил смоделировать сложные электронные системы и обнаружить связь между дробным квантовым эффектом Холла и кристаллами.
Денис Аветисян
Сжатие данных для языковых моделей: новый подход
Исследователи предлагают инновационный метод обучения языковых моделей на сжатых данных, позволяющий добиться сравнимой или превосходящей производительности без использования традиционных токенизаторов.
Код и Авторство: Как Искусственный Интеллект Меняет Правила Игры в Образовании
Новое исследование показывает, что студенты все больше оценивают вклад в код не по факту использования ИИ, а по степени самостоятельной доработки и осмысления его результатов.
Тонкий баланс точности: вычисления с переменной точностью
![В исследовании матриц BCSSTM07 демонстрируется, что ошибка, обусловленная конечной точностью вычислений, перестает доминировать при [latex]k[/latex] меньше точки пересечения масштабированного спектра [latex]λ\_k/λ\_1[/latex] с кривыми, отражающими значения [latex]n\_up\sqrt{n}[/latex] для половинной и одинарной точности, при этом анализ Фробениуса нормы средней полной ошибки [latex]‖A−Â\_N‖\_F[/latex] подтверждает стабильность результатов, полученных при использовании как точной арифметики, так и вычислений с половинной и одинарной точностью.](https://arxiv.org/html/2602.04348v1/x4.png)
В новой статье рассматриваются возможности и ограничения использования вычислений со смешанной точностью в задачах линейной алгебры и матричных вычислений.
Искусство мыслить экономно: новые стратегии для интеллектуальных агентов
Исследователи разработали подход, позволяющий агентам на основе больших языковых моделей эффективно управлять своими мыслями и наблюдениями, повышая производительность без потери точности.
Самообучающиеся данные: от помощника до автономии
В статье представлена структурированная классификация интеллектуальных систем, работающих с данными, и описаны этапы их развития от простых задач до полной автоматизации.
Мюон и за его пределами: поиск баланса в оптимизации
![Наблюдения, представленные на рисунке 2, демонстрируют сравнительный анализ четырех оптимизаторов (mSGDZ/Muon, mSGDQ, mSGDS и mSGD) на основе импульса первого момента [latex]M_t[/latex], где каждый подграфик соответствует отдельному оптимизатору и позволяет оценить их различия в динамике накопления импульса.](https://arxiv.org/html/2602.04669v1/x4.png)
Новое исследование углубленно анализирует метод Мюон и другие подходы к спектральной оптимизации, выявляя его сильные и слабые стороны.
Ожившие скелеты: Редактируемая 4D-генерация объектов
Новый подход позволяет создавать и редактировать динамические 3D-модели с беспрецедентной степенью контроля и реалистичностью.
Прогнозирование будущего: как машинное обучение оживляет механистические модели
Новый подход объединяет мощь механистического моделирования с гибкостью машинного обучения для повышения точности и интерпретируемости прогнозов сложных динамических систем.
Квантовые капли под прицетом нейросетей: новый подход к моделированию
Исследователи предлагают эффективный метод прогнозирования поведения квантовых капель в бинарных конденсатах Бозе-Эйнштейна с помощью нейронных сетей, обученных физическим законам.