Денис Аветисян

Квантовые схемы учатся сами: новый подход к архитектурному поиску

от

Гибридная система обучения с подкреплением, представленная в данной архитектуре, не просто конструирует квантовую схему, но и выращивает ее, кодируя информацию о предыдущих шагах, генерируя дискретные и непрерывные параметры управления, и используя полученную обратную связь из среды для итеративного обновления политики, предсказывая тем самым будущие точки отказа и адаптируясь к ним.

Исследователи разработали метод, позволяющий алгоритмам машинного обучения самостоятельно проектировать оптимальные квантовые схемы для решения сложных задач.

Критический взгляд: как самооценка улучшает ответы больших языковых моделей

от

Модель CritiCal, работающая на базе DeepSeek-R1-Distill-Qwen-7B, демонстрирует значительный потенциал в улучшении калибровки уверенности больших языковых моделей даже при использовании в качестве учителя модели с худшими показателями, что указывает на возможность повышения надежности систем в условиях неидеальных исходных данных.

Исследование показывает, что обучение моделей с использованием естественных языковых оценок помогает им лучше оценивать свою уверенность в ответах.

Причинность и обучение представлений: новый взгляд на биомедицинские данные

от

Графическая модель демонстрирует, что обучение представлений, основанное на причинно-следственных связях, позволяет системам не просто адаптироваться к данным, но и понимать лежащие в их основе механизмы, обеспечивая устойчивость и гибкость в меняющейся среде.

Исследование посвящено методам выявления причинно-следственных связей и разработки эффективных алгоритмов обучения, применимых к сложным биомедицинским задачам.

Визуальные галлюцинации: Как сделать «зрение» нейросетей более надежным

от

Архитектура, представленная на рисунке, демонстрирует модификацию подхода к слиянию визуальных и языковых представлений, где усредненное визуальное представление последовательно присоединяется к каждому токеновому вложению перед проецированием, что способствует обучению модели визуально информированным текстовым вложениям и улучшает её способность к вниманию к визуальному входу.

Исследование посвящено проблеме ложных утверждений, генерируемых моделями, работающими с изображениями и текстом, и предлагает способ повысить точность их ответов.