Квантовая защита блокчейна: на пути к надежным подписям

Средний размер сериализованной транзакции варьируется в зависимости от используемой схемы подписи и набора параметров, что демонстрируется на блоке из тысячи транзакций и указывает на влияние криптографических решений на эффективность передачи данных.

Исследование сравнивает производительность перспективных криптографических алгоритмов, устойчивых к квантовым вычислениям, в контексте децентрализованных систем.

Искусственный интеллект наводит порядок в данных: возможности больших языковых моделей

Подготовка данных для применения претерпевает трансформацию благодаря методам, усиленным большими языковыми моделями, что позволяет достичь качественно нового уровня обработки и анализа информации.

Новый обзор посвящен применению передовых моделей искусственного интеллекта для автоматизации и улучшения процессов подготовки данных.

Искусственный интеллект открывает новые горизонты в создании фотокатализаторов

Итеративный процесс ChemNavigator, представленный в данной работе, обеспечивает интеллектуальный поиск новых молекул посредством циклического взаимодействия генерации гипотез, целенаправленного молекулярного дизайна, квантово-химических расчётов и статистической проверки, при этом централизованный банк памяти аккумулирует и использует информацию о молекулах, вычислениях, гипотезах и правилах дизайна для оптимизации поиска и достижения заданных критериев остановки.

Исследователи разработали систему, использующую возможности искусственного интеллекта для самостоятельного поиска закономерностей в дизайне органических фотокатализаторов, способных эффективно преобразовывать солнечную энергию.

Квантовая криптография: защита данных в эпоху новых вычислений

В процессе оценки NIST PQC рассматриваются основные семейства алгоритмов постквантовой криптографии, определяющие ландшафт будущих стандартов безопасной связи.

В статье представлен всесторонний обзор современных алгоритмов и подходов к построению криптографических систем, устойчивых к атакам квантовых компьютеров.

Искусственный интеллект рисует науку: новый взгляд на синтез изображений

Предложенная методология объединяет генерацию научных изображений с помощью ImgCoder - программного подхода, отделяющего планирование от реализации и превосходящего пиксельные аналоги, - создание тщательно отобранного бенчмарка SciGenBench с детальной таксономией и атомарными тестами, и многогранную систему оценки, сочетающую суждения больших мультимодальных моделей, обратную валидацию, стандартные метрики и производительность в практических задачах.

Исследователи представляют SciGenBench — платформу для оценки возможностей ИИ в создании научных иллюстраций, демонстрируя превосходство подходов, основанных на коде.

Расчет с погрешностями: новые границы для вычислительных графов распределений

Логарифм функции [latex]W\_{1}(Y\_{N}, Y\_{N}^{(n)}, c)[/latex] демонстрирует зависимость от величин [latex]N[/latex] и [latex]n[/latex], указывая на то, как масштаб и итерации влияют на поведение системы, определяемое параметром [latex]c[/latex].

В статье представлены строгие оценки ошибок, возникающих при использовании вычислительных графов распределений, что позволяет более точно оценивать и контролировать распространение погрешностей в сложных вычислениях.

Диаграммы оживают: Новый подход к машинному пониманию графиков

В рамках разработанной системы ChartVerse, первый этап обучения кодера диаграмм, основанный на итеративном самосовершенствовании с применением RPE-руководства, позволяет синтезировать разнообразные и сложные коды диаграмм, а второй этап, использующий инверсный синтез с привязкой к истине и дистилляцию CoT, с последующей фильтрацией по показателю отказов, гарантирует генерацию верифицируемых пар вопросов-ответов заданной сложности.

Исследователи представили ChartVerse — инновационную систему для генерации сложных данных, позволяющую обучать модели машинного обучения, превосходящие существующие решения в интерпретации графиков и диаграмм.

Замкнутый круг исследований в разработке ПО: Почему отдельные решения не работают

Статья анализирует причины кризиса в области исследований программной инженерии и показывает, что корень проблем — в системных недостатках всей исследовательской экосистемы.

Патология под контролем: Интерактивный ИИ для анализа тканей

Набор данных VISTA-PATH демонстрирует значительно более широкое разнообразие классов тканей, представленных в виде логарифмической шкалы распределения по органам, и, как следствие, более обширное семантическое покрытие, в отличие от набора данных BiomedParse, который характеризуется меньшим количеством категорий тканей и, соответственно, ограниченным спектром представленных патологий.

Новая модель искусственного интеллекта позволяет экспертам-патологам с беспрецедентной точностью сегментировать изображения тканей и проводить количественный анализ для улучшения диагностики и прогнозирования заболеваний.