Денис Аветисян

Когда ИИ обвиняет: Почему люди не доверяют уверенным суждениям

от

Новое исследование показывает, что люди склонны отвергать уверенные обвинения в обмане, сделанные искусственным интеллектом, особенно если точность модели вызывает сомнения.

Квантовые тени будущего: Прогнозирование временных рядов с помощью фотонных схем

от

Реализованная фотонная схема квантовых резервуарных вычислений, использующая двухфотонные состояния с возможностью управления задержкой $\tau$ и настраиваемыми фазами $\phi_i$, позволяет кодировать входные данные в центральный слой реконфигурируемой фотонной платформы, а механизм обратной связи, основанный на повторном введении результатов предыдущих измерений посредством фазовой реконфигурации $\phi_D$ и $\phi_4$, формирует выходные вероятности.

Новая платформа квантовых вычислений, использующая запутанные фотоны, демонстрирует перспективные возможности в обработке временных данных и решении задач машинного обучения.

BOOM: Визуальный перевод лекций: новый уровень доступности

от

Интерфейс обеспечивает отображение переводов на различных языках параллельно с текущим слайдом, что позволяет пользователю мгновенно оценивать соответствие контента в разных лингвистических контекстах.

Исследователи представили систему, использующую изображения и речь для одновременного перевода лекций на разные языки, значительно повышая качество и понимание материала.

Раскрытие Скрытых Связей: Новый Подход к Анализу Гистерезисных Систем

от

Предложенная унифицированная схема позволяет не только обнаруживать уравнения, описывающие динамику гистеретических систем, но и прогнозировать их поведение, используя обучаемую модель гистерезиса и совместно оптимизируя внутреннюю гистеретическую переменную, причём извлечение явных и интерпретируемых управляющих уравнений динамики и связи гистерезиса осуществляется посредством символьной регрессии на основе данных о малых колебаниях.

Исследователи разработали единую систему, позволяющую одновременно выявлять внутренние переменные и математические модели, описывающие поведение сложных гистерезисных систем.

Разрушая границы: Новый подход к моделированию квантовых систем

от

В схеме кластерной квантовой цепи, причинно-следственный конус ограничивает вклад межкластерных операций в результат измерения локальной наблюдаемой, позволяя разложить сложную глобальную эволюцию на ряд независимых локальных задач, решаемых на небольших квантовых компьютерах, охватывающих лишь кластеры внутри этого конуса.

Исследование предлагает эффективные методы для преодоления экспоненциальных сложностей в квантовом моделировании, используя анализ светового конуса и декомпозицию на кластеры.

Искусственный интеллект рисует по заказу: Новый масштабный датасет для редактирования изображений

от

Система UnicEdit-10M охватывает 22 задачи редактирования, от простых до сложных, и использует унифицированную стадию постобработки для фильтрации ошибок и уточнения инструкций, что позволяет получать высококачественные тройки данных, а для всесторонней оценки разработан набор метрик UnicBench.

Исследователи представили UnicEdit-10M — огромный набор данных, призванный улучшить качество и точность инструкций для редактирования изображений с помощью ИИ.

Эволюционные связи: Искусственный интеллект на службе у филогенетики

от

Нейронная сеть, состоящая из шести слоев и 779 параметров, обученная на выравниваниях JC для 20 таксонов в течение 50 эпох, демонстрирует способность аппроксимировать функцию $4\ln(1-3x/4)/3$ с высокой точностью, превосходя по эффективности традиционные методы максимального правдоподобия и приближаясь к результатам, достигаемым с помощью разложения в ряд Маклорена 50-го порядка, при этом предсказывая разумное поведение при приближении к предельному значению расстояния Jukes-Cantor, что свидетельствует о способности сети улавливать дополнительную информацию об эволюционном процессе, возможно, отражающую априорные знания о процессе генерации деревьев, и характеризуясь потолком аппроксимации в 4.840, превышающим средний диаметр деревьев в обучающей выборке (3.697), но значительно уступающим их максимальному диаметру (19.145).

Новое исследование демонстрирует, как глубокое обучение позволяет создавать более точные и эффективные метрики для определения эволюционных связей между организмами.

Геометрия квантовых алгоритмов: как обход препятствий становится проще

от

Использование нейронных сетей позволяет смягчить проблему

Новое исследование показывает, что использование геометрических принципов оптимизации на группах Ли позволяет смягчить проблему «пустоши градиентов» в вариационных квантовых алгоритмах.

Редкостная эффективность: как сжать мультимодальные модели без потерь

от

Предлагаемые методы, направленные на повышение эффективности унифицированных мультимодальных моделей, сочетают в себе сжатие без обучения, основанное на разделении и отсечении наименее значимых нейронов, и адаптацию Mixture-of-Experts с динамической активацией нейронов, организованных в общие (сплошные линии) и направленные (пунктирные линии) эксперты, управляемые маршрутизатором.

Новое исследование показывает, что оптимизация разреженности в архитектуре мультимодальных моделей позволяет значительно снизить их вычислительные затраты, не жертвуя качеством.

Искусственный интеллект в бизнесе: как не упустить выгоду

от

Новое исследование показывает, что внедрение искусственного интеллекта в корпоративные процессы требует не только технологических решений, но и грамотного управления изменениями и преодоления организационных барьеров.