Биомолекулярные связи: новый тест для искусственного интеллекта
Исследователи представили комплексный набор данных, позволяющий оценить способность моделей машинного обучения понимать сложные биологические процессы и взаимосвязи.
Денис Аветисян
Проверка знаний: Новый подход к оценке языковых моделей
Исследователи предлагают принципиально новый метод проверки способности больших языковых моделей понимать и использовать сложные знания.
Аудио как язык: новая эра в обработке речи
Исследователи показали, что масштабное обучение моделей предсказанию следующего аудио-токена открывает путь к созданию систем, способных к обучению в процессе использования и превосходящих закрытые аналоги.
Белки по заказу: новый подход к созданию молекулярных связывателей
Исследователи представили SeedProteo — модель, позволяющую конструировать белки с заданными свойствами, используя возможности диффузионных моделей и всесторонний учёт атомной структуры.
Звук и Реальность: Новый Тест для Искусственного Интеллекта
![Оценка понимания физических законов моделью осуществляется посредством фреймворка PhyAVBench, использующего тест чувствительности к физическим параметрам (APST), в котором сравниваются сгенерированные аудиохарактеристики, полученные при небольших изменениях физических переменных (например, материала), с ожидаемыми закономерностями, а количественная оценка согласованности выражается в виде показателя контрастного физического отклика [latex]CPRS[/latex].](https://arxiv.org/html/2512.23994v1/x1.png)
Ученые разработали новый комплексный тест, позволяющий оценить, насколько хорошо модели искусственного интеллекта понимают физические законы, лежащие в основе звука и видео.
Языковые модели и геометрия вероятностного мышления
Новое исследование показывает, что большие языковые модели демонстрируют структуру, согласующуюся с принципами байесовского вывода, организуя неопределенность в рамках низкоразмерных ‘многообразий ценностей’.
Эмоциональный интеллект машин: новая модель мира
В статье представлена инновационная система, способная предсказывать поведение человека, обусловленное эмоциями, сохраняя при этом общие возможности моделирования мира.
Безопасное управление механическими системами: новый подход с учетом энергии
![Байесовские барьеры, учитывающие энергию системы, обеспечивают консервативную оценку небезопасных областей фазового пространства (q,p), ограничивая их при условиях [latex]q \geq -1[/latex], [latex]0.15 \leq H(q,p)[/latex] и [latex]H(q,p) \leq 0.75[/latex], что демонстрирует возможность локального контроля над динамикой системы без необходимости в глобальном архитектурном решении.](https://arxiv.org/html/2512.24493v1/figs/cbf_kin_tot_comb.png)
В статье представлен метод обеспечения безопасности при управлении сложными механическими системами, основанный на сочетании машинного обучения и строгих математических гарантий.
Пределы сжатой памяти: Infini-Attention в компактных нейросетях
Новое исследование показывает, как механизм Infini-Attention позволяет улучшить процесс обучения небольших языковых моделей и расширить их возможности в работе с длинными последовательностями.
Мозг на волнах: Нейросети расшифровывают мысли по активности мозга
Новое исследование демонстрирует, как анализ частотных характеристик связей в мозге позволяет с высокой точностью определить, о чем думает человек.