Денис Аветисян

Квантовый скачок с искусственным интеллектом: Новая эра расчетов

от

Квантовый скачок с искусственным интеллектом: Новая эра расчетов Представьте себе, что вы пытаетесь собрать сложнейший пазл, где каждая деталь может находиться в нескольких местах одновременно. Это примерно то, с чем сталкиваются ученые, работающие с квантовыми компьютерами. И теперь, похоже, у них появился новый союзник – искусственный интеллект. Если говорить простыми словами, квантовый компьютер – это … Читать далее

Визуализация по запросу: как улучшить соответствие текста и изображения

от

Новое исследование предлагает способ динамически адаптировать текстовые запросы в процессе генерации изображений, чтобы добиться большей точности и соответствия заданным параметрам.

Сжатие больших языковых моделей для граничных устройств: новый подход

от

Для оптимизации весовых матриц предлагается методика, включающая сортировку весов посредством псевдообратной декомпозиции с учетом квантования и состояния, последующую маскировку каналов весов на основе глобальных коэффициентов обрезки, объединение уточненных фрагментов и, наконец, адаптивную обрезку квантованной модели непосредственно на устройстве в зависимости от системной загрузки.

В статье представлен UniQL — фреймворк, позволяющий эффективно уменьшить размер и вычислительные затраты больших языковых моделей без значительной потери производительности.

Единый язык материи: как научные модели учатся понимать мир

от

С увеличением точности предсказания энергии малых молекул из набора данных QM9, репрезентативная схожесть моделей с наиболее эффективной моделью (Orb V3 Conservative Inf MP) возрастает, что подтверждается использованием глобальной метрики $dCor$ для оценки согласованности, особенно важной при работе с данными, выходящими за рамки обучающей выборки, в отличие от локальных метрик, таких как CKNNA.

Новое исследование показывает, что передовые научные модели, работающие с разными типами материалов, от молекул до белков, начинают формировать общие представления о материи, указывая на возможность создания универсального способа её описания.

Квантовый прорыв в управлении энергосистемами: оптимизация под неопределенностью

от

Граф $QUBO$, полученный в ходе стохастического решения задачи оптимального управления с учетом десяти сценариев, отражает взаимосвязь между бинарными переменными решения и квадратичными связями, возникающими из целевой функции, при этом дополнительные переменные, формирующие замкнутый контур, служат для обеспечения соблюдения ограничений, связанных с потребностями.

Новое исследование демонстрирует возможности квантовых вычислений для решения сложных задач оптимизации в энергетике, учитывая вероятностный характер нагрузки и доступности ресурсов.

Обучение с нуля: новый подход к усилению интеллекта языковых моделей

от

Предлагаемый метод активного предварительного обучения с подкреплением, в отличие от стандартного RLPT, демонстрирует способность активно исследовать и извлекать знания из информативных контекстов в процессе предварительного обучения, что способствует более эффективному усвоению материала.

Исследователи представили метод PretrainZero, позволяющий значительно повысить эффективность обучения больших языковых моделей за счет активного отбора наиболее информативных данных.

Квантово-классический тандем: новый подход к решению задач электромагнитного рассеяния

от

Гибридная схема VQLS-классического подхода демонстрирует временные затраты, сопоставимые с её теоретической вычислительной сложностью, выраженной формулой (13), при увеличении числа неизвестных, что подтверждает эффективность предложенного метода в задачах с возрастающей размерностью.

Исследователи предлагают гибридный алгоритм, объединяющий возможности квантовых и классических вычислений для повышения эффективности решения уравнений электромагнитного поля.

Искусственный интеллект в биосфере: адаптивное обучение на практике

от

Наблюдается закономерная зависимость между количеством запросов и суммарной наградой, демонстрирующая, как с увеличением числа итераций растет и общая полученная выгода.

Новый подход позволяет ИИ-агентам в области наук о жизни оптимизировать стратегии в реальном времени, основываясь на обратной связи от пользователей.