Денис Аветисян 
Исследователи предлагают эффективный квантовый алгоритм для точного определения энергии межмолекулярных взаимодействий, используя подход, основанный на супрамолекулярном анализе.
В новой работе исследователи представляют метод, позволяющий значительно уменьшить размер больших языковых моделей, сохранив при этом высокую точность и производительность.
Новая методика обучения больших языковых моделей позволяет им не только делать правильные выводы, но и распознавать логические ошибки, повышая надежность искусственного интеллекта.
В статье представлена архитектура QKAN-LSTM, объединяющая принципы квантовых вычислений и рекуррентных нейронных сетей для повышения эффективности прогнозирования.
Новый подход позволяет создавать длинные, плавные видеоролики в режиме потоковой передачи, используя алгоритмы, вдохновленные обучением с подкреплением и методами сопоставления распределений.
В статье представлен обзор возможностей генеративного ИИ, в частности больших языковых моделей, для повышения эффективности и адаптивности самообучающихся систем.
Новый подход, основанный на графовых нейронных сетях, позволяет значительно повысить эффективность вариационных квантовых решателей линейных уравнений.
Новая система позволяет создавать реалистичные видеоаватары, синхронизированные с голосом, в режиме реального времени и практически неограниченной длительности.
Вместо споров о возможности машинного анализа качественных данных, статья предлагает сосредоточиться на исследовании того, как гибридные системы человек-машина могут приблизить нас к полноценному качественному исследованию и каковы их ограничения.
Исследователи продемонстрировали эффективный метод приближенного вычисления основного состояния цепей купратов, открывая путь к моделированию сложных материалов с сильными электронными корреляциями.