Цифровые отпечатки ИИ-помощников в коде
Новое исследование показывает, что ИИ-агенты, помогающие в разработке, оставляют уникальные следы в своих изменениях, позволяющие их идентифицировать даже при маскировке.
Денис Аветисян
Квантование матричных умножений: на пути к оптимальной производительности
![Исследование демонстрирует, что при квантовании с коэффициентом [latex]R=4.5[/latex], различные схемы квантования демонстрируют различные показатели производительности, выявляя компромиссы между точностью и вычислительной эффективностью.](https://arxiv.org/html/2601.17187v1/RMSE4p5bitsLayer15.png)
Новое исследование предлагает глубокий анализ и эффективные методы квантования для ускорения вычислений в больших языковых моделях.
Писать как человек: когда ИИ превосходит автора
Новое исследование показывает, что искусственный интеллект, обученный на качественной литературе, способен создавать тексты, неотличимые от человеческих, а иногда и превосходящие их по качеству.
Цели устойчивого развития: Автоматический анализ научных публикаций
Новая методика позволяет быстро и эффективно определять, какие научные исследования вносят вклад в достижение глобальных целей устойчивого развития.
Автоматический критик: как нейросети помогают отвечать на рецензии
Новая методика позволяет создавать аргументированные ответы на замечания рецензентов, используя возможности больших языковых моделей.
Дефекты предсказаний: Аудит машинного обучения в тестировании ПО
Новое исследование выявило серьезные проблемы в проведении и отчетности экспериментов по предсказанию дефектов программного обеспечения с использованием машинного обучения.
Искусственный интеллект на фоне климатического кризиса: между надеждой и ответственностью
Статья анализирует двойственную роль искусственного интеллекта в решении климатических проблем, подчеркивая необходимость этического подхода и социальной справедливости.
Трансформеры под рентгеном: Новый взгляд на внутреннюю кухню
![Трансформеры переосмыслены как линейные операторы, управляемые данными, характеризующиеся тензором внимания высокого порядка [latex]\mathcal{T}[/latex], что позволяет создать единое представление самовнимания, охватывающее всю архитектуру трансформера, включая такие подкомпоненты, как слои FFN, нормализация, слои встраивания и остаточные соединения.](https://arxiv.org/html/2601.17958v1/tensorLens_1.png)
Исследователи предлагают инновационный метод анализа архитектуры Трансформеров, позволяющий увидеть, как именно эти модели принимают решения.
Диалог в Кадре: Создаем Кинематографичные Видео по Сценарию
Новый агентный подход позволяет генерировать длинные, связные видеоролики, основываясь исключительно на текстовом диалоге.
Медицинская диагностика без границ: Квантовый импульс для точной картинки
Новый подход к машинному обучению позволяет повысить надежность анализа медицинских изображений, полученных в разных клиниках и на различном оборудовании.