Материаловедение с прозрачным ИИ: от данных к пониманию
Новый подход объединяет машинное обучение, физические принципы и экспертные знания для создания интерпретируемых моделей поведения материалов.
Новый подход объединяет машинное обучение, физические принципы и экспертные знания для создания интерпретируемых моделей поведения материалов.
Исследование представляет инновационную методику оптимизации предварительной обработки данных для квантовых алгоритмов машинного обучения, позволяющую добиться существенного улучшения их производительности.

Новая модель WorldMM демонстрирует впечатляющую способность к анализу и логическому мышлению на основе длинных видеороликов, используя динамическую мультимодальную память.
В статье рассматривается перспектива использования искусственного интеллекта для радикального повышения эффективности и устойчивости геологоразведочных работ.

Исследователи предложили метод точной оценки ресурсов, необходимых для квантовых алгоритмов, используя небольшие квантовые компьютеры для анализа ошибок симуляции.

Новая среда GE-Lab и подход к обучению с подкреплением позволяют значительно улучшить навыки навигации агентов в сложных графических приложениях.
В статье представлен всесторонний обзор систем глубокого поиска, раскрывающий их архитектуру, методы оптимизации и перспективы развития.

Новый подход к организации совместной работы человека и искусственного интеллекта в разработке программного обеспечения предлагает использование автономных агентов, способных к нормативному рассуждению и адаптации.

В статье рассматривается потенциал квантовых алгоритмов оптимизации для решения сложных задач в проектировании и управлении современными беспроводными системами.
Исследование посвящено анализу того, как системы поиска на базе больших языковых моделей трансформируют процесс поиска и обучения, предлагая более быстрые, но требующие продуманного подхода к интеграции знаний.