Денис Аветисян 
Новый подход объединяет возможности естественного языка и математической нотации, позволяя ИИ-агентам создавать корректный код и значительно упрощать процесс разработки программного обеспечения.
В этой статье представлен всесторонний обзор методов оптимизации, применяемых в научной машинном обучении (SciML), с акцентом на преодоление проблем жесткости и масштабируемости.
Исследователи предлагают инновационный подход к созданию видео, позволяющий значительно ускорить процесс генерации без потери качества.
Исследование демонстрирует, что сложные системы искусственного интеллекта способны предлагать действительно новые и перспективные направления для научных исследований.
Новый подход QFed позволяет существенно снизить затраты на связь и вычисления в федеративном обучении, используя квантовые вычисления для сжатия моделей.
Новая разработка позволяет создавать правдоподобные видеоролики с человеческими фигурами, реагирующие на действия пользователя практически мгновенно.
Новая эра в астрономических исследованиях, основанная на искусственном интеллекте, ставит под вопрос традиционные представления о научном познании и требует философского осмысления.
Исследователи успешно применили гибридные квантовые алгоритмы для точного моделирования электронного строения комплекса пиридина и иона лития, открывая путь к решению задач, недоступных классическим вычислениям.
![Разработанная система OpenVoxel строит воксельное групповое поле [latex]\mathcal{F}_{1:N}[/latex] на основе сегментационных масок [latex]M_{1:K}[/latex], полученных из предварительно обученной разреженной воксельной модели [latex]V_{1:N}[/latex] и соответствующих камерных позиций [latex]\xi_{1:K}[/latex], что позволяет рендерить изображения и маски для всех групп, конструировать карту сцены [latex]SS[/latex], кодирующую их положение и подписи, и, в конечном итоге, выполнять сложные задачи сегментации, такие как сегментация по текстовому запросу, посредством уточнения запроса и поиска по тексту в карте [latex]SS[/latex].](https://arxiv.org/html/2601.09575v1/x2.png)
Исследователи представили OpenVoxel — систему, способную группировать и описывать трехмерные сцены, используя только воксельную геометрию и возможности больших языковых моделей.
![Нейронная сеть с одним скрытым слоем, функционирующая как регрессор [latex]h(\cdot)[/latex], используется для сведения задачи 3-SAT к задаче WACHTER-CFE (определение 2), при этом дизъюнкция [latex]\neg x\_{1}\vee x\_{2}\vee\neg x\_{3}[/latex] представляет собой клаузу в КНФ-формуле, определяющей экземпляр 3-SAT, а связи без указанного веса в схеме имеют вес 1.](https://arxiv.org/html/2601.09455v1/x1.png)
Новое исследование показывает, что генерация понятных объяснений для моделей машинного обучения, основанных на изменении входных данных, может быть вычислительно непосильной задачей.