Денис Аветисян 
Исследователи разработали вычислительную систему, способную создавать уникальные лекарственные кандидаты для каждого пациента с острым миелоидным лейкозом, учитывая индивидуальные особенности его генома.
Новое исследование показывает, что современные видеомодели обладают удивительной способностью к пониманию трехмерного пространства, зачастую превосходя модели, обученные непосредственно на 3D-данных.
Новая система ReACT-Drug использует обучение с подкреплением и химические шаблоны для генерации перспективных молекул-кандидатов с заданными свойствами.
Исследователи предлагают универсальную систему, использующую машинное обучение и анализ ассоциативных правил для оценки сложности задач комбинаторной оптимизации, представленных в виде графов.
Квантовый скачок: Китай и коррекция ошибок Знаете, всегда смешно, когда все думают, что квантовая физика – это про котиков в коробках. На самом деле, это про то, как заставить эти чертовы кубиты не врать, когда ты им задаешь вопрос. И вот, китайцы сделали еще один шаг в этом направлении. Что за «коррекция ошибок»? Представьте себе, … Читать далее
Новое исследование предлагает принципиально новый взгляд на процессы рассуждения больших языковых моделей при решении математических задач.
Новая разработка позволяет значительно снизить энергопотребление в доме, используя возможности искусственного интеллекта и машинного обучения.
Новая модель Spatia использует 3D-карту окружения для создания длинных и связных видео, избегая типичных артефактов и нестыковок.
Новое исследование показывает, что современные языковые модели испытывают трудности даже с простыми арифметическими задачами при наличии семантических отвлекающих факторов.
![Архитектура MidiBERT, представленная на рисунке, включает в себя этапы предварительного обучения [latex] (a) [/latex], адаптации с помощью MB-NR [latex] (b) [/latex] и повторной адаптации для решения задач с обратной связью [latex] (c) [/latex], демонстрируя итеративный подход к оптимизации модели для конкретных сценариев.](https://arxiv.org/html/2512.21324v1/img/pic22_1.png)
Новый подход позволяет преобразовывать сложные оркестровые партитуры в фортепианные аранжировки, используя возможности современных нейросетевых моделей.