Денис Аветисян

Раскрывая секреты языковых моделей: новый подход к интерпретации

от

В рамках предложенной структуры SAGE, итеративный процесс начинается с генерации первоначального объяснения ($HiH_{i}$) на основе высокоактивированного текста, после чего дизайнерская языковая модель создает тестовый текст ($TiT_{i}$) для валидации этого объяснения; анализатор оценивает активации, возникающие при подаче $TiT_{i}$ в целевую модель, а затем ревьюер, на основании этого анализа, принимает, отклоняет, опровергает или уточняет текущее объяснение, до тех пор, пока не будет достигнут приемлемый результат и синтезирован финальный вариант объяснения ($H^{\*}$).

Исследователи предлагают инновационный фреймворк для активного анализа и проверки объяснений работы внутренних механизмов больших языковых моделей.

Быстрый поиск основного состояния: новый подход к моделированию квантовых систем

от

В ходе исследования сходимости точного непрерывного двойного потока для приближений проектора на 1x6 Гейзенберговской решетке установлено, что удержание членов проектора до $i$-го порядка позволяет достичь сходимости, демонстрируя влияние точности аппроксимации на динамику системы.

Исследователи разработали эффективный классический метод, сочетающий Sparse Pauli Dynamics и Variational Double Bracket Flow, для быстрого и точного вычисления энергии основного состояния квантовых многочастичных систем.

Потоки, ведущие к совершенству: новый подход к генеративным моделям

от

Сопоставление конечной скорости позволяет модели напрямую переходить между точками истинной траектории, при этом одношаговая генерация $𝐱_0$ из $𝐱_t$ совпадает с истинным $𝐱_0$ при условии, что конечная скорость модели $\frac{\mathrm{d}}{\mathrm{d}s}{\mathbf{f}}({\mathbf{x}}\_{t},t,s)$ совпадает с истинной скоростью ${\mathbf{u}}({\mathbf{x}}\_{s},s)$ для всех $s\in[0,t]$ вдоль истинного пути потока, а совместное удовлетворение этого условия с граничным случаем нулевого смещения модели сводится к методу сопоставления потоков.

Исследователи предлагают инновационный метод обучения генеративных моделей, основанный на сопоставлении конечных скоростей траекторий потока, что позволяет добиться высокой скорости и масштабируемости.

Понимание нейросетей: Новый подход к объяснению визуальных решений

от

Постепенное уточнение концептуального набора позволяет улучшить качество объяснений в задачах открытой лексики, демонстрируя возможность повышения точности и релевантности при работе с незнакомыми терминами и понятиями.

Исследователи разработали метод генерации понятных объяснений работы нейронных сетей, основанный на семантической сегментации изображений без использования предварительно размеченных данных.

Восстановление когерентности кубитов: новый подход к снижению ошибок

от

Наблюдения демонстрируют, что Aurora-DD восстанавливает ожидаемую косинусную зависимость $⟨Z⟩≈cos⁡ϕ$, в то время как базовые измерения значительно искажаются из-за дефазировки в выбранном режиме стресс-тестирования.

Исследователи разработали метод компенсации фазовой когерентности, значительно повышающий стабильность сверхпроводящих кубитов и открывающий новые возможности для квантовых вычислений.

Динамические связи: как выявить причинно-следственные отношения в меняющихся данных

от

Новая методика позволяет обнаруживать сложные зависимости в нелинейных системах, учитывая влияние скрытых факторов и временных изменений.

Наука больших команд и широких горизонтов

от

Новое исследование показывает, как растущие научные коллективы и разнообразие источников знаний влияют на цитируемость и прорывной потенциал исследований за последние 40 лет.