Разумные нити: ускорение логических вычислений в больших языковых моделях

Новая архитектура ThreadWeaver позволяет значительно сократить время ответа языковых моделей при решении сложных задач, сохраняя при этом точность.

Постигая химическую интуицию: как нейросети учатся понимать молекулы

В рамках исследования, представления, извлеченные из SMI-TED, преобразуются в признаки с помощью модели SAE, после чего эти признаки интерпретируются для выявления связей со структурной и физической информацией, что позволяет установить взаимозависимости между характеристиками данных и их физическим воплощением.

Новое исследование показывает, как можно извлечь осмысленные признаки из моделей машинного обучения, работающих с химическими данными, и понять, как они представляют знания о молекулах.

Квантовый поиск с ограничениями: новый подход к сложным задачам оптимизации

Квантовый алгоритм, предполагающий время выполнения квантовых операций в $6.5$ наносекунд, потенциально демонстрирует превосходство над классическими решателями, такими как Gurobi и Hexaly, в поиске оптимальных решений, что указывает на возможность ускорения процесса оптимизации.

Исследование предлагает квантовый алгоритм, основанный на алгоритме Гровера, для эффективного решения задач оптимизации с учетом заданных ограничений.

Код, который думает: DeepCode и будущее воспроизводимости научных исследований

Глубокий код представляет собой комплексную структуру, позволяющую осуществлять анализ и понимание программного обеспечения на принципиально новом уровне, раскрывая скрытые закономерности и уязвимости в коде посредством сложного взаимодействия модулей и алгоритмов.

Новая платформа DeepCode позволяет автоматически преобразовывать научные статьи в исполняемый код, открывая новые возможности для проверки и воспроизведения результатов.

Умный город: как искусственный интеллект ускоряет исследования городской среды

Автоматизированный цикл научных исследований в области урбанистики, представленный здесь, демонстрирует, как система искусственного интеллекта способна поддерживать весь процесс - от выявления ключевых тем и формирования гипотез до поиска релевантных данных, автоматического кодирования и интерпретации результатов, вплоть до составления финального научного доклада, интегрируя идею, междисциплинарный синтез знаний и анализ данных.

Новая система на базе искусственного интеллекта позволяет автоматизировать и ускорить процесс изучения городских процессов, объединяя данные, знания и аналитические инструменты.

Полимеры и Искусственный Интеллект: Новый Подход к Прогнозированию Свойств

Исследователи разработали инновационную систему, объединяющую глубокое понимание химической структуры полимеров с возможностями современных языковых моделей.

Квантовые вычисления с ускорением: новый подход к моделированию молекул

В ходе исследования алгоритма PIGen-SQD для 40-кубитной системы $C\_{2}H\_{2}$ продемонстрирована оценка энергии, превосходящая стандартный SQD более чем на порядок, при одновременном снижении размерности подпространства диагонализации на 75%, что указывает на значительное повышение эффективности вычислений.

Исследователи предлагают гибридный квантово-классический алгоритм, сочетающий машинное обучение с учетом физических законов и квантовые вычисления для повышения эффективности и точности расчетов электронной структуры.

Текст под прицелом: Искусственный интеллект и судебная лингвистика

Появление генеративных моделей искусственного интеллекта ставит перед судебной лингвистикой новые задачи и требует пересмотра традиционных методов анализа текстов.