Искусственный интеллект проектирует алгоритмы: новый подход к автоматизации
Исследователи предлагают инновационную систему, использующую объяснимый ИИ для направления поиска оптимальных алгоритмов, создаваемых с помощью больших языковых моделей.
Денис Аветисян
Архитектура сети: ключ к эффективному обучению в нейроморфных системах
![Глубина сетевой архитектуры оказывает существенное влияние на эффективность классификации, при этом результаты, представленные для решеток [latex]4NSQ[/latex], демонстрируют, что увеличение глубины способствует повышению точности, сравнимой, а в некоторых случаях и превосходящей, показатели полносвязных сетей с аналогичным числом параметров и плотно связанных слоистых сетей.](https://arxiv.org/html/2601.21945v1/x4.png)
Новое исследование показывает, что структура нейронной сети играет решающую роль в успешности обучения в рамках алгоритма Equilibrium Propagation.
Длина имеет значение: как сегменты влияют на точность распознавания аудио
Новое исследование показывает, что оптимальная длина аудиосегментов критически важна для эффективного поиска и идентификации аудиоматериалов.
Разогрев интеллекта: как подготовить языковые модели к решению задач
Новое исследование показывает, что предварительное обучение моделей на абстрактных данных улучшает их способность к логическому мышлению и повышает эффективность обучения.
Квантовые чёрные дыры BTZ: новый взгляд на термодинамику
В статье представлен новый подход к вычислению полуклассической термодинамики вращающихся и заряженных чёрных дыр BTZ в рамках брановой голографии.
Код под ударом: как обмануть систему вознаграждений
Новое исследование выявляет серьезные уязвимости в моделях генерации кода, которые позволяют «взломать» систему вознаграждений и получить неверные результаты.
Пропеллеры будущего: AI создает оптимальные формы
Новый подход с использованием генеративных моделей позволяет проектировать судовые винты с заданными характеристиками, открывая возможности для повышения эффективности и снижения энергопотребления.
Увеличение резкости без потерь: новый подход к масштабированию изображений
Исследователи предлагают эффективный метод сжатия моделей, позволяющий значительно уменьшить их размер и вычислительные затраты при сохранении высокого качества масштабирования изображений.
Квантовый тупик? О голландском выборе
Квантовый тупик? О голландском выборе Знаете, всегда интересно наблюдать, как страны пытаются удержаться на острие квантовой гонки. Это как пытаться удержать кота за хвост – вроде бы все понятно, но постоянно что-то ускользает. Что происходит? Голландцы, оказывается, рискуют потерять лидерство в квантовых технологиях. Не хватает денег, чтобы перевести исследования в промышленное производство. Представьте, что у … Читать далее
Оптимизация логических цепочек: новый подход к повышению эффективности больших языковых моделей
![Теоретический анализ с использованием модели Phi-4-Reasoning демонстрирует, что удаление «отклонений в рассуждениях» посредством функции [latex]Softmax\_{1}[/latex] (FROST) не только сохраняет, но и потенциально усиливает способность модели к логическому мышлению, обеспечивая повышенную концентрацию на ключевых этапах рассуждений и существенно снижая влияние посторонних факторов.](https://arxiv.org/html/2601.19001v1/x4.png)
Исследователи разработали метод, позволяющий значительно ускорить и улучшить качество рассуждений больших языковых моделей за счет фильтрации несущественных шагов.