Денис Аветисян 
Новое исследование проливает свет на внутренние механизмы, позволяющие современным нейросетям решать задачи, требующие понимания аналогий и установления связей между концепциями.
Новый подход к формированию QUBO-моделей позволяет значительно сократить глубину квантовых схем и повысить эффективность алгоритмов оптимизации на современных NISQ-устройствах.
Новая модель демонстрирует, что даже небольшие нейросети способны к эффективной автоматизации работы с компьютером при использовании качественных синтетических данных.
Новый подход объединяет агентное моделирование и структурные причинные модели для повышения прозрачности и эффективности разработки политик в сложных социально-технических системах.
Исследование сравнивает различные квантовые методы считывания данных, направленные на повышение эффективности решения задач вычислительной гидродинамики.
Новая модель HunyuanOCR объединяет возможности компьютерного зрения и обработки естественного языка для достижения передовых результатов в задачах оптического распознавания символов.
Исследование демонстрирует, как современные языковые модели могут эффективно управлять экспериментами в материаловедении, предлагая гибкую альтернативу традиционным методам машинного обучения.
Новый алгоритм объединяет мощь квантовых вычислений с проверенными методами классической оптимизации для решения сложных задач линейного программирования.
Новая открытая модель генерации видео демонстрирует впечатляющее качество и эффективность благодаря инновационным архитектурным решениям.
Исследователи разработали инструмент HOPPS, позволяющий эффективно компилировать квантовые алгоритмы с учетом особенностей аппаратного обеспечения.