Вдохновение для машин: как аналогии пробуждают творческий потенциал ИИ в науке
![В рамках исследования аналогичного мышления продемонстрировано, что построение аналогий между системами, такими как биология и экономика, а также дизайн лекарств и шахматы, позволяет улучшить предсказательные способности моделей; в частности, применение методов, основанных на аналогиях, привело к увеличению коэффициента корреляции Пирсона ([latex]\Delta\Delta PCC[/latex]) по сравнению с линейными моделями на шести наборах данных и двух разбиениях, достигнув новых передовых результатов, подтверждаемых метрикой MMD PCA.](https://arxiv.org/html/2605.11258v1/x4.png)
Новое исследование показывает, как использование аналогового мышления помогает большим языковым моделям генерировать более разнообразные и оригинальные решения в научных задачах.
![В структуре пространственно-связанных кодов, для каждого элемента памяти [latex]m_i[/latex] из множества [latex]\{1, \ldots, m\}[/latex], блок отбора [latex]S^i[/latex] извлекает подпоследовательность [latex]x_{t,i}[/latex] из исходной последовательности [latex]x_t[/latex], а блок задержки [latex]D^i[/latex] удерживает входные данные на протяжении [latex]i[/latex] временных интервалов.](https://arxiv.org/html/2605.11542v1/x1.png)



![В исследовании продемонстрировано, что время выполнения квантовых вычислений на схеме, изолированной термически (при [latex]N=3[/latex]), испытывает предел, связанный с объемом оперативной памяти (DRAM), возникающий при переходе от 28 к 29 кубитов, что подтверждает независимость этого ограничения от конкретной схемы.](https://arxiv.org/html/2605.08792v1/figures/fig2_qft_wall_time.png)
