Денис Аветисян 
Новое исследование показывает, что влияние искусственного интеллекта на критическое мышление зависит от того, как мы его используем, и от того, насколько активно мы задействуем собственные когнитивные способности.
Новый подход к автоматизированным научным открытиям позволяет эффективно использовать вычислительные ресурсы, фокусируясь на наиболее перспективных направлениях исследований.
В статье представлена архитектура цифровых двойников, позволяющая автоматизировать мониторинг, управление и прогнозирование поведения ускорителей частиц.
![Предложенная схема электрической цепи реализует метод дополненной Лагранжевой функции для решения задачи оптимизации, представленной уравнением [latex]\text{(4)}[/latex], при этом методы примально-дуального и штрафного типа могут быть реализованы посредством замыкания соответствующих резисторов [latex]R_{\rho}[/latex] и конденсаторов [latex]C_{\rho}[/latex], где номиналы компонентов составляют [latex]R_{\circ} = R_{\mathrm{lim}} = R_{\gamma} = 10\ \mathrm{k}\Omega[/latex], [latex]R_{\rho} = 100\ \mathrm{k}\Omega[/latex], [latex]C_{\rho} = 10\ \mathrm{nF}[/latex] и [latex]C_{\gamma} = 100\ \mathrm{nF}[/latex].](https://arxiv.org/html/2604.19100v1/x1.png)
Исследователи разработали автоматизированный инструментарий, позволяющий синтезировать аналоговые схемы для решения задач оптимизации, ранее недоступных для аппаратной реализации.
Новое исследование предлагает геометрически обоснованный метод выбора наиболее важных слоев в больших языковых моделях для эффективной адаптации к новым задачам.
В статье рассматриваются методы оптимизации нейронных сетей для высокоскоростных вычислений на периферийных устройствах, используя специализированные AI-ускорители.
Новый подход TEMPO позволяет повысить точность больших языковых моделей, обучая их непосредственно во время использования.
Представлена система MDAgent, объединяющая мультиагентные системы и обучение на основе опыта для автоматизации всего процесса молекулярно-динамических исследований.
В статье представлена конструкция алмазного чиплета с дефектами окраски, соединенного с кремниевым нитридным рецептором, для эффективной манипуляции светом и интеграции в модульные квантовые вычислительные системы.
![Архитектура ShadowPEFT использует инъекцию расхождений [latex]\boldsymbol{\delta}^{(\ell)}[/latex], проецируемых через узкое место пониженной размерности с нулевым весом для [latex]W\_{\!\mathrm{up}}[/latex] и случайной инициализацией [latex]W\_{\!\mathrm{down}}[/latex], для модификации базового скрытого состояния, после чего замерзший базовый энкодер обрабатывает уточненное представление, а обновление теневого состояния осуществляется посредством управляемого остатка, где выход базового слоя нормализуется LayerNorm и разделяется на трансформацию [latex]W\_{t}[/latex] и сигмоидный вентиль [latex]\sigma(W\_{g})[/latex].](https://arxiv.org/html/2604.19254v1/x3.png)
Исследователи представили ShadowPEFT — инновационный метод, позволяющий эффективно настраивать большие языковые модели, используя компактную теневую сеть для централизованной адаптации.