Денис Аветисян

Энергия будущего: Квантово-классическое управление для возобновляемых источников

от

Новый подход к оптимизации энергосистем с высоким содержанием возобновляемых источников демонстрирует потенциал для снижения затрат и повышения надежности.

Кандинский 5.0: Искусство генерации изображений и видео

от

Семейство моделей Kandinsky 5.0 демонстрирует возможности масштабирования и адаптации архитектуры для генерации изображений, обеспечивая баланс между вычислительной сложностью и качеством результатов.

Новое семейство моделей Кандинский 5.0 открывает новые возможности в создании высококачественного визуального контента, от статичных изображений до динамических видеороликов.

Искусственный интеллект в науке: новый взгляд на авторов и рецензентов

от

Конференция Agents4Science продемонстрировала возможности использования ИИ-агентов для создания и оценки научных работ, выявив как перспективные направления, так и существующие ограничения.

Квантовые вычисления и машинное обучение: практическое руководство

от

Новая статья демонстрирует возможности платформы PennyLane для создания гибридных квантово-классических алгоритмов и ускорения исследований в различных научных областях.

Научные открытия на автопилоте: как ИИ учится проводить исследования самостоятельно

от

В процессе самокоррекции, визуальная языковая модель выступает в роли эксперта, оценивающего графики по заранее заданным критериям и направляя агентов-исправителей для итеративной доработки - в частности, первоначальная попытка построить спектр мощности TT CMB, содержавшая ошибку масштабирования $D_\ell^{TT}$, была успешно скорректирована после единственного цикла обратной связи и привела к результатам, соответствующим предсказаниям Planck 2018 ΛCDM.

Новый подход объединяет возможности компьютерного зрения и обработки естественного языка для создания самообучающихся систем, способных самостоятельно проводить научные эксперименты и анализировать результаты.

Иллюзии зрения для искусственного интеллекта: как обмануть модели, понимающие изображения и текст

от

На основе анализа шести категорий вводящих в заблуждение примеров, представленных в MVI-Bench, исследование демонстрирует уязвимость систем компьютерного зрения к манипуляциям и неточностям в данных, что подчеркивает необходимость разработки более надежных и устойчивых алгоритмов.

Новое исследование выявляет уязвимость современных моделей, объединяющих зрение и язык, к вводящим в заблуждение визуальным данным.

Искусственный интеллект в науке: помощник или двигатель прогресса?

от

Новое исследование рассматривает, как инструменты искусственного интеллекта влияют на скорость и эффективность научных разработок в материаловедении и производстве.