Денис Аветисян Исследование демонстрирует, как детерминированное кодирование с использованием алгоритма Matrix Multiplicative Weight Update (MMWU) позволяет достичь теоретического предела скорости передачи данных по квантовым каналам.
Исследователи разработали новый метод для автоматического создания масштабного набора данных семантических связей на турецком языке, преодолевая ограничения, связанные с нехваткой ресурсов для языков с небольшим количеством цифровых данных.
В статье представлен обзор стремительно развивающейся области автономных систем на базе больших языковых моделей, способных надежно выполнять сложные задачи.
Новый гибридный квантово-классический алгоритм обеспечивает стабильность и эффективность обучения квантовых нейронных сетей для задач научной машинного обучения.
В статье представлен обзор трансформационного влияния искусственного интеллекта и машинного обучения на науку о материалах и инженерию, охватывающий текущие методы, ключевые препятствия и перспективы ускоренного поиска и разработки материалов.
Новый подход к построению крупномасштабного графа синонимов для турецкого языка позволяет значительно повысить точность и преодолеть распространенные проблемы, связанные с изменением значений слов и проникновением антонимов.
![Для бинарной классификации исследуются две архитектуры: классическая CDNN, использующая восемь входных признаков, обработанных слоем из восьми ReLU-нейронов и одним сигмоидальным выходным нейроном [latex]\sigma(y)[/latex], и QDNN, оперирующая восемью кубитами [latex]|q_i\rangle[/latex], обрабатываемыми слоем квантовых перцептронов [latex]U^{(1)}_i[/latex], а окончательное измерение [latex]M(|q_{\mathrm{out}}\rangle)[/latex] определяет класс.](https://arxiv.org/html/2601.13463v1/QDNN_class.png)
Новое исследование предлагает инструмент для определения, когда использование квантовых нейронных сетей может дать преимущество перед классическими алгоритмами при анализе сложных физических данных.
В статье представлен обзор текущего состояния исследований в области применения искусственного интеллекта для автоматизации и продвижения математических исследований.
Новая система искусственного интеллекта помогает студентам эффективно проводить исследования и писать научные работы, превосходя по результатам современные чат-боты.
Исследование показывает, как квантовые вычисления могут быть применены для ускорения работы с базами данных в режиме реального времени.