Рациональные функции в действии: от численного моделирования к новым алгоритмам
В статье представлен обзор возможностей алгоритма QR-AAA для эффективного и точного решения широкого спектра вычислительных задач.
Денис Аветисян
За гранью семантики: обучение с подкреплением, ориентированное на реальное время
Новая модель R2M позволяет добиться более эффективного обучения с подкреплением на основе обратной связи от человека, преодолевая проблему переоптимизации наград.
Искусственный интеллект и стереотипы об аутизме: кто распространяет мифы больше?
Новое исследование показывает, что современные языковые модели склонны к воспроизведению устаревших и неверных представлений об аутизме даже чаще, чем люди.
Квантовый разум для цепей поставок: новый подход к безопасности и устойчивости
Исследование предлагает инновационную систему обучения с подкреплением, вдохновленную квантовыми вычислениями, для оптимизации работы цепей поставок в эпоху Интернета вещей.
Квантовый скачок на GPU: ускоряем вычисления
Квантовый скачок на GPU: ускоряем вычисления Знаете, в квантовой механике всё так неопределённо. Но вот что определенно раздражает – когда классический компьютер тормозит квантовый. Как будто пытаешься разогнать «Запорожец» до скорости света. Вроде бы и квантовый процессор работает, а все преимущества теряются в ожидании, пока классика обработает результаты. Что это за проблема и как её … Читать далее
Логика и Искусственный Интеллект: Новые Горизонты Рассуждений
![Формальная верификация выявляет логические ошибки в рассуждениях на естественном языке и предлагает исправленные пути логического вывода, демонстрируя, что строгость формальных методов способна дополнить и скорректировать интуитивные, но потенциально несовершенные, цепочки рассуждений, представленных в виде [latex]NL[/latex].](https://arxiv.org/html/2601.22642v1/x1.png)
Исследователи предлагают инновационный подход к усилению способности больших языковых моделей к логическому мышлению и повышению надежности генерируемых цепочек рассуждений.
Искусственный интеллект: как гарантировать безопасность?
В новой работе представлена практическая структура для создания надежных и безопасных систем искусственного интеллекта, адаптированная к специфике этой быстроразвивающейся области.
Квантовый взгляд на Землю: обучение моделей для анализа данных дистанционного зондирования
Новый подход к классификации изображений Земли объединяет возможности квантовых и классических нейронных сетей, повышая точность и эффективность анализа.
Уязвимости языковых моделей: как предсказать атаку
![В рамках разработанной системы оценки рисков SABER, для каждой триады «атакующий - жертва - судья» ([latex]\mathcal{A}, \mathcal{V}, \mathcal{J}[/latex]), производится сбор [latex]nn[/latex] попыток атаки на запрос, после чего строится распределение и экстраполируется оценка [latex]\mathrm{ASR}@N[/latex] для больших [latex]N[/latex] с использованием SABER-оценщика, что позволяет оценить уязвимость системы.](https://arxiv.org/html/2601.22636v1/x1.png)
Новый статистический подход позволяет оценить риск успешных атак на большие языковые модели, используя ограниченные ресурсы для тестирования.
Эффект первопроходца в мире BERT: когда новые модели теряют цитируемость
Исследование показывает, что разработка более современных моделей BERT требует больших ресурсов, но не гарантирует долгосрочного признания в научном сообществе.