Денис Аветисян

Адаптация алгоритмов: обучение с подкреплением для многокритериальной оптимизации

от

Новый обзор посвящен применению обучения с подкреплением для повышения эффективности алгоритмов, решающих сложные задачи многокритериальной оптимизации.

Медицинская диагностика: новый взгляд с помощью искусственного интеллекта и знаний экспертов

от

В рамках разработанной системы MedXAI извлечение знаний осуществляется посредством LLM, использующего механизм Retrieval-Augmented и самопроверки для обеспечения достоверности и обоснованности полученных результатов.

В статье представлена инновационная система, объединяющая глубокое обучение и опыт врачей для повышения точности и прозрачности анализа медицинских изображений.

Квантовый горизонт: Облачные вычисления нового поколения

от

Облачные квантовые сервисы TianyanTianyan обеспечивают доступ к высокопроизводительным сверхпроводящим квантовым системам, таким как TianyanTianyan-287, оснащенной процессором Zuchongzhi 3.0, демонстрируя ежедневные колебания ключевых показателей - одно- и двухкубитных ошибок Паули ($e_1$, $e_2$) и ошибки считывания ($e_3$) - в пределах определенных интервалов неопределенности, что свидетельствует о стабильности и предсказуемости работы системы.

Исследователи продемонстрировали превосходство квантового компьютера над классическими системами в задачах случайной квантовой выборки, открывая эру облачных квантовых сервисов.

Стерео из ничего: новая эра синтеза стереоизображений

от

Исследователи представили StereoSpace — метод генерации стереопар изображений из одной фотографии без использования оценки глубины, открывающий новые возможности для 3D-визуализации.

Звездная химия под ударом: как космические лучи формируют молекулярные облака

от

В этом обзоре собраны современные знания о высокоэнергетической астрохимии и ее влиянии на химическую эволюцию молекулярного межзвездного вещества.

Квантовые каналы: Достигнута оптимальная точность измерения

от

Протокол обучения квантовых каналов основан на итеративном применении неизвестного канала $\Lambda$ к максимально запутанным состояниям $|Ω⟩$, что позволяет получить множество копий его нормализованного состояния Чой $\Phi_c = J(\Lambda)$. Последующая процедура очистки отображает $\Phi_c$ в случайное очищенное состояние $|\Phi_c⟩$, которое реконструируется с помощью оптимальной схемы чистой томографии, после чего, посредством полудефинитной программы, проектирующей на множество CPTP-отображений, формируется оценка квантового канала $\hat{\Lambda}$, удовлетворяющая условию $‖\hat{\Lambda} - \Lambda‖_{\diamond} \leq \varepsilon$ с высокой вероятностью.

Новое исследование установило минимальное необходимое количество измерений для точного определения характеристик квантовых каналов, решая давнюю проблему в квантовой информатике.

Визуальные концепции под контролем: Новый подход к персонализации изображений

от

В исследовании сравниваются методы персонализации атрибутов в задачах открытой генерации изображений, где модель Omni-Attribute демонстрирует наилучший баланс между точным кодированием целевого атрибута и его согласованной интеграцией в новые контексты, минимизируя при этом нежелательные артефакты, в отличие от CLIP, DINOv2, Qwen-VL, OmniGen2, FLUX-Kontext и Qwen-Image-Edit.

Исследователи разработали метод, позволяющий точно настраивать и модифицировать изображения, используя гибкий и понятный набор атрибутов.

Искусственный интеллект под контролем: надежность и управление

от

В статье представлена комплексная система оценки и управления искусственным интеллектом, обеспечивающая его надежность и прозрачность на всех этапах жизненного цикла.