Денис Аветисян

Укрощение квантового шума: новый подход к моделированию сложных систем

от

В ансамблевом гамильтоновом подходе, несмотря на геометрическую локальность строк Паули, корреляции между их коэффициентами могут быть всеохватывающими, демонстрируя ковариацию порядка $Ω(1)$ даже для удалённых областей их поддержки; для подготовки состояния используется квантовый канал, создающий состояние $ρ(0) = ρ\_S ⊗ γ\_E$, где $ρ\_S$ - произведение состояний, зависящее от изучаемого ядра, а $γ\_E$ - гауссово состояние, которое эволюционирует во времени под воздействием $U\_{\Lambda}(t)(\rho\_S) = U\_{\Lambda}(2t,0)\rho\_S U\_{\Lambda}(2t,0)^{\dagger}$ с использованием унитарного оператора $U\_{\Lambda}(t,0) = e^{-itH\_{\Lambda}}$, при этом не вводятся промежуточные гейты, а вычисление ожидаемых значений производится для совместно гауссовских случайных величин $Λ$.

Исследователи разработали эффективный метод для изучения немарковской динамики в квантовых симуляторах, что позволяет более точно описывать взаимодействие открытых квантовых систем с окружением.

Видео-R4: Размышляя над видео, чтобы лучше понимать текст

от

Видео-R4 осуществляет итеративное визуальное обдумывание, последовательно отбирая кадры, приближая интересующие области и перекодируя пиксели, формируя замкнутый цикл «чтение-извлечение-перефокусировка-усиление» для обоснованного анализа видеопотока.

Новая модель глубокого обучения итеративно анализирует видео, фокусируясь на ключевых кадрах и областях, чтобы повысить точность понимания видеоконтента с текстовыми пояснениями.

Искусственный интеллект и экология: цена прогресса

от

Растущая популярность генеративных моделей искусственного интеллекта требует оценки их воздействия на окружающую среду, включая выбросы углерода и потребление ресурсов.

Умные, но компактные: где кроются слабости мультимодальных моделей?

от

Уменьшение размера языковой модели оказывает незначительное влияние на задачи, опирающиеся на общие знания, однако существенно снижает производительность в визуально сложных задачах, что указывает на критическую роль восприятия и рассуждений, и преодолевается за счет двухэтапного подхода, включающего точную настройку извлечения визуальной информации и последовательное рассуждение на её основе.

Новое исследование показывает, что при уменьшении размера мультимодальных систем ключевым препятствием становится качество визуального восприятия.

Случайность как эталон: новый взгляд на оценку алгоритмов оптимизации

от

Оценка эффективности протестированных методов оптимизации, выраженная через показатель $𝔾$, демонстрирует, что среднее значение $𝔾$ отражает общую производительность, а разброс $𝔾_{RW}$ указывает на вариативность результатов, причём значения $𝔾$ выше 0.9 свидетельствуют об исключительном успехе, а ниже 0 - о катастрофической неудаче, при этом минимальное и максимальное значения $𝔾$ соответствуют наихудшей и наилучшей производительности соответственно.

В статье представлена новая методика и эталонный набор задач (IndagoBench25) для всесторонней оценки эффективности алгоритмов оптимизации в инженерных приложениях.

Искусственный интеллект в социологии: на пороге перемен?

от

Опасения, связанные с использованием генеративного ИИ в научных исследованиях, подчеркивают риски, связанные с возможным искажением результатов, плагиатом и снижением критического мышления, что требует тщательной оценки и разработки соответствующих мер предосторожности.

Новое исследование показывает, как социологи осваивают инструменты генеративного искусственного интеллекта и какие опасения это вызывает в научном сообществе.

Квантовые Автокодировщики: Новый Взгляд на Восстановление Изображений

от

Автокодировщик, основанный на принципах квантовой механики, представляет собой архитектуру, способную к эффективному сжатию и реконструкции данных посредством использования квантовых состояний и операций.

Исследователи представили архитектуру квантовых автокодировщиков, способную эффективно восстанавливать скрытые части изображений и превосходить классические аналоги по качеству.