Денис Аветисян

Квантовый контроль: Обучение надежных логических операций с помощью искусственного интеллекта

от

Использование обучения с подкреплением позволило получить импульс, демонстрирующий устойчивость к отклонениям частот кубитов: в широком диапазоне изменений $ \Delta\omega_1 $ и $ \Delta\omega_2 $ значение $log_{10}(J_T)$ остается низким, что указывает на то, что стохастическое исследование пространства управления в процессе обучения обеспечивает устойчивость, превосходящую возможности оптимального управления, оптимизирующего ту же целевую функцию $J_T$ при номинальных параметрах.

Новый подход к управлению квантовыми системами демонстрирует, как алгоритмы машинного обучения могут создавать устойчивые к помехам квантовые гейты.

Универсальные векторные представления текста: новый лидер в многоязыковой обработке

от

Представлена модель Llama-Embed-Nemotron-8B, демонстрирующая передовые результаты в задачах создания векторных представлений текста на разных языках.

Умный поиск знаний: как обучение с подкреплением улучшает работу языковых моделей

от

Сравнительный анализ скрытых состояний моделей QwQ-32B, Qwen2.5-32B-Instruct и DeepSeek-R1-Distill-Qwen-32B показывает, что хотя знания в базовых и

Исследование показывает, что обучение с подкреплением помогает языковым моделям эффективнее использовать уже имеющиеся знания, а не приобретать новые.

Понятный Искусственный Интеллект: Новые Пути к Прозрачности

от

Многослойная архитектура, лежащая в основе современных языковых моделей, создает барьер для объяснимости, поскольку сложность взаимодействия слоев скрывает логику принятия решений и препятствует доказательной верификации алгоритма, подобно тому, как $f(x) = \sum_{i=1}^{n} w_i x_i + b$ может быть непрозрачным, если значения $w_i$ и $b$ не определены явно.

В статье рассматривается возможность повышения объяснимости ИИ за счет внедрения больших языковых моделей в структурированные, стандартизированные аналитические процессы.

Квантовые Системы Большего Размера: Новый Подход к Моделированию

от

Симуляции GCAMPS демонстрируют значительное превосходство над MPS при выполнении случайных Clifford + T схем, особенно при большом количестве двухкубитных операций, где GCAMPS ограничивает их количество до $NN$ для каждого T-вентиля, в то время как MPS испытывает трудности, что указывает на структурное преимущество GCAMPS в обработке сложных квантовых вычислений.

Исследователи разработали эффективный метод классического моделирования квантовых систем с произвольным числом уровней энергии (qudits), расширяя возможности симуляции за пределы традиционных битов.