Квантовые вычисления: Распределенная архитектура и моделирование схем
Новый подход к моделированию и компиляции квантовых схем на нескольких гетерогенных квантовых процессорах открывает перспективы для развития распределенных квантовых вычислений.
Денис Аветисян
Понять, что происходит: Новый тест для видео-моделей
Исследователи разработали новый метод оценки способности видео-моделей к пониманию и воспроизведению социального взаимодействия.
Самообучающиеся агенты на службе науки: новый подход к открытиям
Исследователи представляют систему, способную самостоятельно формулировать и оптимизировать цели научных экспериментов, значительно ускоряя процесс поиска новых знаний.
Квантовые вычисления для финансов: оптимизация портфеля нового поколения
![Процесс вариационного квантового решения (VQE) оптимизирует параметры [latex]\bm{\theta}^{(i)}[/latex] посредством итеративного цикла, включающего генерацию квантовой схемы, измерение ожидаемого значения гамильтониана Изинга, представляющего задачу QUBO, и классическую оптимизацию с использованием алгоритма DE, после чего, при достижении сходимости, производится выборка решения с использованием сервисов IBM Quantum для определения оптимальной инвестиционной стратегии.](https://arxiv.org/html/2512.22001v1/x3.png)
Исследователи демонстрируют, как гибридные квантово-классические алгоритмы могут эффективно решать сложные задачи динамической оптимизации инвестиционного портфеля.
Квантовый взрыв: Разговор о голосах и перспективах
Квантовый взрыв: Разговор о голосах и перспективах Знаете, всегда поразительно, как мы, физики, можем увлеченно обсуждать фундаментальные законы Вселенной, но при этом упускать из виду необходимость просто и понятно объяснить их другим. Это как построить великолепный двигатель, а потом забыть о педалях. Суть квантовой механики, если попытаться объяснить её простым языком, похожа на игру в … Читать далее
Трехмерный параллелизм на GPU: новый подход к обучению
Исследователи разработали систему автоматической параллелизации, позволяющую эффективно использовать разнородные GPU-кластеры и снижать затраты на обучение моделей.
Эффективная дообучение больших языковых моделей: новый подход к экономии памяти
Исследователи предлагают метод, позволяющий дообучать масштабные языковые модели на одном GPU без необходимости хранения промежуточных активаций.
Медицинский интеллект: проверка на прочность
Новый бенчмарк MediEval позволяет оценить, насколько хорошо большие языковые модели применяют медицинские знания в контексте реальных историй пациентов.
Внимание в сети: Новый подход к ускорению больших языковых моделей
Исследователи предлагают Mesh-Attention — алгоритм распределенного внимания, оптимизирующий коммуникацию и повышающий эффективность обработки длинных последовательностей.
Нейросети и предрассудки: можно ли избавиться от смещения, не потеряв полезные знания?
![Анализ совместного влияния различных методов удаления на предвзятость моделей в отношении профессий, связанных с образованием, и демографических предвзятостей, измеренную с помощью расхождения Кульбака-Лейблера [latex]KL[/latex], выявил, что наиболее благоприятным результатом является снижение обеих предвзятостей, в то время как наихудшим - их одновременное увеличение, при этом наблюдаются компромиссные сценарии, когда уменьшение одной предвзятости сопровождается усилением другой, что подтверждается анализом данных по различным профессиональным задачам, включая оценку влияния предвзятости в отношении образования, пола и расы.](https://arxiv.org/html/2512.20796v1/plots/tradeoff_bottom_panels1.png)
Новое исследование показывает, что борьба со смещением в больших языковых моделях требует индивидуального подхода, поскольку универсальные методы могут ухудшить производительность.