Денис Аветисян ![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.
Новое исследование показывает, как механизм Infini-Attention позволяет улучшить процесс обучения небольших языковых моделей и расширить их возможности в работе с длинными последовательностями.
Новое исследование демонстрирует, как анализ частотных характеристик связей в мозге позволяет с высокой точностью определить, о чем думает человек.
Исследователи разработали алгоритм, гарантирующий сходимость в обучении с подкреплением за счет адаптивной корректировки весов и учета стационарной нормы оператора Беллмана.
Исследователи разработали систему, объединяющую данные лидаров и языковых моделей для более точного восприятия окружающего мира и принятия решений автомобилем-автопилотом.
Новое исследование демонстрирует возможности автоматического извлечения ключевых показателей эффективности из корпоративных отчетов об устойчивом развитии с использованием современных моделей искусственного интеллекта.
В статье представлен алгоритм OCP-LS, сочетающий методы оптимального управления и оценку кривизны для значительного ускорения сходимости и повышения обобщающей способности нейронных сетей.
![Итеративный процесс развертывания для планирования предполагает последовательное уточнение модели [latex]generation_n[/latex] посредством обучения на результатах решения фиксированного набора задач, где корректно выполненные задачи, выявленные внешней валидацией, вместе с данными предыдущих итераций, служат основой для создания улучшенной версии [latex]generation_{n+1}[/latex].](https://arxiv.org/html/2512.24940v1/figures/llm-icon.png){kind=icon}
Исследователи продемонстрировали, что последовательное развертывание и дообучение больших языковых моделей на отфильтрованных данных о предыдущих итерациях значительно улучшает их способность к планированию.
Новая разработка позволяет эффективно восстанавливать модели физических систем непосредственно на периферийных устройствах, открывая возможности для широкого спектра приложений.
Представлен быстрый и точный детерминированный решатель уравнения Больцмана для оптимизации планирования лечения протонными пучками.