Денис Аветисян — Страница 265

Обучение языковых моделей: новый подход к масштабированию

11.11.2025 от Денис Аветисян

Адаптивные среды для обучения с подкреплением позволяют преодолеть насыщение данными и повысить эффективность обучения языковых моделей.

Генеративные модели и обучение с подкреплением: поиск новых кристаллов

11.11.2025 от Денис Аветисян

Новый подход использует возможности искусственного интеллекта для открытия разнообразных и стабильных кристаллических материалов.

Квантовая оптимизация: новый подход к динамике эволюции

11.11.2025 от Денис Аветисян

$В эволюции спинового стекла, представленной в модели SK с количеством кубитов от 6 до 14, алгоритм HAVQDS демонстрирует устойчивую точность, особенно в областях избежания пересечений ($s \approx 0.4–0.8$), что указывает на способность поддерживать когерентность в динамических системах, подверженных флуктуациям и нелинейностям, несмотря на присущие им систематические ошибки.$

Предложен гибридный алгоритм, сочетающий реальное и мнимое время, для повышения эффективности квантовых вычислений в задачах оптимизации.

Проверка логики: как повысить надежность больших языковых моделей

11.11.2025 от Денис Аветисян

Модели вознаграждения, определяющие желаемое поведение системы, противопоставляются механизмам оценки неопределенности, позволяющим предвидеть потенциальные точки отказа и, следовательно, формируют два взаимодополняющих подхода к созданию надежной и адаптивной системы, где каждый выбор архитектуры предвещает будущие сбои.

Новый метод позволяет эффективно оценивать достоверность каждого шага в процессе рассуждений нейросети.

Понимание видео: новый вызов для искусственного интеллекта

11.11.2025 от Денис Аветисян

Распределение видеокатегорий в наборе данных MVU-Eval демонстрирует разнообразие визуального контента, необходимого для всесторонней оценки моделей машинного зрения, и подчеркивает важность сбалансированного представления различных сценариев для обеспечения надежной обобщающей способности $F_1$ оценки.

Исследователи представляют новый инструмент для оценки способности ИИ обрабатывать и связывать информацию из нескольких видеороликов.

Наука машинного обучения: единый язык для сравнения алгоритмов

11.11.2025 от Денис Аветисян

Научная методология оценки моделей машинного обучения структурирована вокруг таксономии, классифицирующей бенчмарки по предметной области и используемым алгоритмам, что позволяет стандартизировать их оценку и анализировать вычислительные паттерны в научных рабочих процессах.

Новая онтология MLCommons призвана стандартизировать оценку алгоритмов машинного обучения в научных задачах.

Квантовые вычисления: новый подход к надежности

11.11.2025 от Денис Аветисян

$При частоте декогеренции $ \Omega_1^m / 5000 $ и импульсной форме $ \Omega_1^m \sin^2(\pi t/\tau) $ (где $ \Omega_1^m = 2\pi \times 15 $ МГц), сравнительный анализ геометрических схем демонстрирует, что схемы, оптимизированные для устойчивости к декогеренции, такие как защищенная двойным декодированием (зеленый, с 6 последовательностями декодирования) и TOC-оптимизированная (черный), демонстрируют повышенную устойчивость по сравнению с традиционными (красный) и нециклическими (оранжевый) подходами, а также инновационными схемами на основе треугольных (светло-синий), круговых (синий) и полу-апельсиновых путей (розовый), подчеркивая важность тщательно разработанных геометрических стратегий для поддержания когерентности квантовых систем.$

Обзор последних достижений в неадиабатических геометрических квантовых вычислениях, направленных на повышение устойчивости к шумам и ошибкам.

Ускорение языковых моделей: новый подход к эффективным вычислениям

11.11.2025 от Денис Аветисян

Основываясь на мотивах и трудностях вычислений на основе памяти для логического вывода больших языковых моделей на FPGA, система LUT-LLM предлагает решения, отражающие пророчество о будущих сбоях и указывающие на необходимость взращивания, а не построения, подобных экосистем.

Исследование представляет метод повышения энергоэффективности при работе с большими языковыми моделями за счет использования специализированного аппаратного обеспечения.

Самообучающиеся агенты для автоматической обработки данных

11.11.2025 от Денис Аветисян

Данная архитектура Dataforge представляет собой основу для системы, в которой сложность данных неизбежно трансформируется в технический долг, требующий постоянной поддержки и рефакторинга.

Новая платформа Dataforge позволяет создавать интеллектуальных помощников, способных самостоятельно преобразовывать сырые данные в формат, пригодный для машинного обучения.

Квантовые схемы по запросу: новый подход к оптимизации

11.11.2025 от Денис Аветисян

При анализе 200 экземпляров спинового стекла с 16 кубитами, алгоритм QAOA-GPT демонстрирует высокую эффективность, достигая максимального среднего коэффициента аппроксимации 0.8623 ± 0.0520, при ограничении глубины схемы до 5, что указывает на потенциал алгоритма для решения сложных задач оптимизации, хотя и не достигает целевого коэффициента 0.97.

Разработана модель, способная автоматически генерировать эффективные квантовые алгоритмы для сложных задач оптимизации.