Денис Аветисян 
Исследователи предлагают новаторский подход к измерению эффектов реакции излучения, используя мощные лазеры и пучки электронов для изучения перехода между классической и квантовой электродинамикой.
Новое исследование показывает, что для обучения мультимодальных систем важнее не количество данных, а их качество и сложность.
Новое исследование демонстрирует, что персонализированный AI-помощник, имитирующий собственный голос учащегося, значительно повышает мотивацию и эффективность практики английской речи.
Исследователи предлагают инновационный подход к прогнозированию оптического потока, открывающий возможности для более точного управления роботами и создания реалистичных видеороликов.
В статье представлена систематизация методов оценки качества симуляции поисковых запросов, позволяющая выбрать наиболее эффективные подходы для исследований в области информационного поиска.
В статье представлена система, позволяющая более точно и объективно оценивать научные публикации с помощью современных языковых моделей.
![В рамках исследования подходов к построению логических цепочек рассуждений, традиционные методы, такие как языковые [latex]CoT[/latex] и визуальные [latex]CoT[/latex], оперируют промежуточными задачами или целевыми изображениями, в то время как предложенный подход [latex]Action[/latex] [latex]CoT[/latex] непосредственно воздействует на пространство действий, обеспечивая единообразное управление действиями.](https://arxiv.org/html/2601.11404v1/x1.png)
Исследователи предлагают инновационный метод, позволяющий роботам планировать действия, основываясь на последовательном рассуждении в пространстве действий.
Исследователи представили систему, способную самостоятельно создавать и совершенствовать интеллектуальных агентов, опираясь на накопленный опыт взаимодействия с окружающей средой.
Новое исследование демонстрирует применение генетического алгоритма для выявления экстремальных примеров и изучения границ в области арифметической динамики.
Исследователи предлагают эффективный метод уменьшения потерь точности при сжатии нейронных сетей с помощью квантования, основанный на генерации более качественных данных для калибровки.