Денис Аветисян

Искусственный интеллект и наука: новая эра сотрудничества

от

Система OmniScientist представляет собой развивающуюся экосистему, в которой архитектурные решения формируют будущее поведение, а каждый выбор влияет на устойчивость к потенциальным сбоям и определяет возможности системы в целом.

В статье представлена концепция комплексной системы, объединяющей возможности искусственного интеллекта и традиционную научную инфраструктуру для совершения открытий и проведения экспериментов.

Квантовое обучение с подкреплением: Разбираем по косточкам

от

Гибридный конвейер обучения с подкреплением (QRL) интегрирует параметризованную квантовую схему в классический цикл обучения, где данные кодируются посредством $U(\bar{x})$, обрабатываются квантово-механически вариационным анзацем $W(\Theta)$ и интерпретируются классически для формирования действий, что позволяет оптимизировать процесс обучения и расширяет возможности классических алгоритмов.

Новое исследование показывает, что эффективность квантовых алгоритмов обучения с подкреплением определяется не только квантовыми или классическими компонентами, но и их сложным взаимодействием.

Стабилизация обучения языковых моделей: новый подход к контролю энтропии

от

В ходе эксперимента, демонстрирующего принцип «plug-and-play», EntroPIC стабилизирует энтропию на поздних стадиях обучения, что приводит к повышению производительности модели.

Исследователи предлагают инновационный метод динамической регуляции энтропии в процессе обучения больших языковых моделей, обеспечивающий более стабильные и предсказуемые результаты.

Учебники под прицелом: Автоматический поиск вопросов и ответов с изображениями

от

Система MinerU обеспечивает структурированное представление содержимого PDF-документов, после чего большая языковая модель выполняет группировку блоков, создание пар вопросов и ответов и встраивание изображений, что позволяет извлекать релевантную информацию из исходных документов.

Новая система позволяет извлекать из образовательных материалов ценные данные для обучения искусственного интеллекта, способного понимать визуальную информацию.

Робот учится на собственных успехах: новый подход к обучению с подкреплением

от

В рамках обучения с подкреплением для задач «Видение-Язык-Действие» предложен алгоритм SRPO, использующий успешные траектории внутри пакета данных и латентные представления мира для построения вознаграждений, отражающих прогресс, что позволяет эффективно использовать неудачные попытки и обеспечивает превосходную производительность, эффективность обучения, обобщающую способность и результаты в реальных условиях, в отличие от существующих методов, полагающихся на разреженные вознаграждения или требующих трудоемкой ручной разработки моделей вознаграждений.

Исследователи разработали метод, позволяющий роботам использовать опыт успешного выполнения задач для более эффективного обучения и улучшения навыков.

Искусство перефразировки запросов: новый инструмент для больших языковых моделей

от

Иерархия классов в пакете $QueryGymPython$ демонстрирует структурированный подход к организации функциональности, позволяя эффективно управлять и расширять возможности тестовой среды для систем запросов.

Исследователи представляют QueryGym — платформу, упрощающую разработку и воспроизведение экспериментов с переформулировкой поисковых запросов с использованием современных языковых моделей.