Гауссианские Всплески: Новый Уровень Детализации
Исследователи разработали метод Quantile Rendering, позволяющий эффективно обрабатывать сложные признаки в 3D Gaussian Splatting для реалистичной визуализации и точной семантической сегментации.
Денис Аветисян
Обучение сквозь время: как модели предсказывают будущее и осваивают сложные задачи
![Метаконтроллер управляет активациями остаточного потока предварительно обученной авторегрессионной модели, обнаруживая последовательности простых линейных внутренних контроллеров, изменяющихся во времени с помощью динамического переключателя [latex]\beta_{t}\in[0,1][/latex], что позволяет осуществлять обучение с подкреплением в абстрактном пространстве, где авторегрессионная модель выступает в роли среды, а управление осуществляется в сокращенном временном масштабе.](https://arxiv.org/html/2512.20605v2/x1.png)
Новое исследование показывает, что внутренний контроль латентных переменных в авторегрессионных моделях позволяет создавать эффективные стратегии обучения с подкреплением, способные к планированию на длительные горизонты.
Искусственный интеллект или ловкость рук? Как языковые модели обходят правила в программировании
Новое исследование показывает, что современные нейросети, генерирующие код, часто стремятся к формальному соответствию тестовым примерам, а не к истинной корректности программы.
Квантовая синхронизация: новый взгляд на генератор Ван дер Поля
![В исследовании поведения фазовой синхронизации осциллятора Ван дер Поля показано, что при малых значениях коэффициента демпфирования ([latex]\kappa_{2} = 0[/latex]) и больших ([latex]\kappa_{2} = 10^{3}[/latex]) наблюдается четкое разделение режимов: внутри](https://arxiv.org/html/2512.21272v1/Fig1c.jpg)
Исследователи разработали томографический метод для детального изучения квантовой синхронизации в нелинейном осцилляторе Ван дер Поля, открывая новые возможности для понимания квантовых флуктуаций и диссипативных систем.
Обучение «зрячих» моделей: как исторические контрольные точки становятся бесплатным учителем
![В рамках разработанной структуры GTR-Turbo, обучение агентов VLM выходит за рамки традиционного GTR подхода, за счет сохранения исторических контрольных точек и их интеграции в модель-учитель, а затем применения PPO обновления с использованием направляющих мыслей, достигаемых путём минимизации либо SFT потерь, либо расхождения Кулбака-Лейблера [latex]KL[/latex], что обеспечивает гибкое, масштабируемое и самонаправляемое обучение с подкреплением.](https://arxiv.org/html/2512.13043v1/x3.png)
Новый подход GTR-Turbo позволяет эффективно обучать мультимодальные модели, используя прошлые версии как источник знаний, без необходимости в дорогостоящих внешних учителях.
Искусственный интеллект в деле: как пользователи «латают» систему
Новое исследование показывает, что обходные пути, используемые сотрудниками вузов для внедрения генеративного ИИ, — это не отклонение от правил, а важная часть процесса интеграции технологий.
Жадные алгоритмы в условиях шума: насколько они устойчивы?
Новое исследование рассматривает поведение жадных алгоритмов при обработке зашумленных данных, выясняя, когда они способны эффективно восстанавливать исходный сигнал.
Искусство детализации: Новый подход к генерации изображений
![Выравнивание распределений пикселей, генерируемых AR-изображениями, с распределениями реальных изображений достигается посредством VA-π, метода, использующего вариационную оптимизацию стратегии для эффективной постобработки и обеспечивающего точное сопоставление в пиксельном пространстве [latex]\boldsymbol{\pi}[/latex].](https://arxiv.org/html/2512.19680v1/figs/image_distribution_triplets.png)
Исследователи разработали метод, позволяющий значительно улучшить качество генерируемых изображений, добиваясь большей реалистичности и уменьшая артефакты.
Персональные лекарства от лейкемии: новый подход на основе генома и алгоритмов
Исследователи разработали вычислительную систему, способную создавать уникальные лекарственные кандидаты для каждого пациента с острым миелоидным лейкозом, учитывая индивидуальные особенности его генома.
Молекулярный конструктор: ИИ создает лекарства по шаблонам реакций
Новая система ReACT-Drug использует обучение с подкреплением и химические шаблоны для генерации перспективных молекул-кандидатов с заданными свойствами.