Денис Аветисян

Искусственный интеллект и физический мир: где пока слабо?

от

PAI-Bench представляет собой всесторонний комплексный инструмент для оценки моделей в области Физического ИИ, охватывающий широкий спектр задач - от генерации физического мира по текстовому описанию и условиям до анализа и понимания физической реальности.

Новый масштабный бенчмарк PAI-Bench выявил существенные ограничения современных ИИ-систем в понимании и предсказании поведения объектов в реальном физическом окружении.

Квантовые классификаторы: как уменьшить сложность и повысить точность

от

Автоэнкодер Sinkhorn, дополненный классификатором, сопоставляет входные данные с латентным пространством посредством сети $\mathscr{N}\_{\gamma}$, принимающей информацию как о истинных метках, указывающих на наличие бозона Хиггса, так и о случайных значениях из гауссовского распределения, стремясь сформировать латентное представление $zz$, которое одновременно обеспечивает точную реконструкцию исходных данных декодером $\mathscr{D}\_{\rho}$ и облегчает классификацию посредством сети $\mathscr{C}\_{\upsilon}$, тем самым оптимизируя процесс обучения для повышения различимости признаков.

Новое исследование систематически сравнивает методы снижения размерности данных, чтобы оптимизировать работу квантовых алгоритмов машинного обучения в задачах анализа данных физики высоких энергий.

Поток ветра в движении листа: новая эра физически достоверной графики

от

Разработанный метод позволяет оценивать невидимые силовые поля, присутствующие в реальных видеозаписях, обеспечивая физически правдоподобную интерпретацию движения объектов.

Исследователи разработали инновационный подход, позволяющий восстанавливать невидимые силы, воздействующие на объекты в видео, открывая возможности для реалистичного моделирования и редактирования физических процессов.

Память как вычислительный центр: Инструменты моделирования и симуляции

от

Технологии памяти, исследуемые в рамках моделирования PIM, формируют основу для оптимизации вычислительных процессов, позволяя перенести обработку данных ближе к хранилищу и снизить задержки, связанные с передачей информации между процессором и памятью.

В статье представлен всесторонний обзор методов и средств моделирования архитектур обработки в памяти, необходимых для ускорения исследований и разработки в этой перспективной области.

Долгая память нейросети: новый подход к эффективному анализу больших объемов текста

от

Существующие алгоритмы сталкиваются с трудностями при работе с длинными контекстами, однако исследование показывает, что дистиллированные языковые модели демонстрируют схожую фокусировку на ключевой информации, что позволило предложить новые подходы, представленные в разделах 4-6, для решения данной проблемы.

Исследователи предложили инновационный метод, позволяющий значительно ускорить обработку длинных текстов большими языковыми моделями, не жертвуя точностью.

Искусство восстановления: Новый подход к инверсии диффузионных моделей

от

Анализ чувствительности начальной шкалы управления $ω_0$ демонстрирует устойчивость системы POLARIS к изменениям параметров, подтверждая её надежность и предсказуемость.

Исследователи представили метод POLARIS, позволяющий значительно улучшить качество восстановления изображений и их редактирование в диффузионных моделях.

Автоматизация Науки: Как Искусственный Интеллект Создает Инструменты для Исследований

от

CodeDistiller извлекает переиспользуемый научный код из обширных репозиториев Github, расширяя возможности агентов научного поиска в стиле Code-RAG за пределы их параметрических знаний и позволяя им решать задачи, требующие доступа к более широкому спектру вычислительных ресурсов.

Новая система позволяет создавать специализированные библиотеки кода для автоматизации научных экспериментов и ускорения открытий.