Денис Аветисян

Искусственный интеллект в медицине: когда объяснения вредят?

от

Предварительная точность врачей определяет степень доверия к решениям искусственного интеллекта, что демонстрирует парадокс: чем выше изначальная компетентность специалиста, тем более критически он оценивает предложения ИИ.

Новое исследование показывает, что добавление объяснений к рекомендациям медицинского ИИ может парадоксальным образом снизить точность диагностики, если сам ИИ ошибается.

Квантовые схемы без лишних шагов: обучение с подкреплением для оптимизации вычислений

от

Для оптимизации шага Троттера входной гамильтониан разделяется на классически представимые и экспоненциальные слагаемые, причём экспоненциальные унитарные операторы компилируются с использованием современных методов, а классически моделируемые - посредством алгоритма, основанного на обучении с подкреплением, строящего траекторию последовательным умножением действий на целевой унитарный оператор до достижения терминального состояния, что обеспечивает отображение между состояниями и квантовыми схемами и позволяет получить глубоко оптимизированный шаг Троттера после конкатенации полученных схем.

Новый подход, основанный на обучении с подкреплением, позволяет значительно сократить сложность квантовых схем для моделирования свободных фермионных систем.

Бесконечные миры: генерация ландшафтов с помощью диффузии

от

Сгенерированные фрагменты ландшафта размером 1024x1024 пикселей, полученные с помощью Terrain Diffusion, демонстрируют способность модели воспроизводить разнообразные географические объекты - от вулканических островов и горных систем с высоким рельефом до расчленённых плато - сохраняя при этом когерентную многомасштабную структуру, и все эти ландшафты происходят из одного и того же мира, созданного с использованием того же начального значения, что и на рисунке 1.

Новый подход позволяет создавать реалистичные и бесконечно расширяемые виртуальные ландшафты в реальном времени, превосходя традиционные методы процедурной генерации.

Когда команда не справляется: о масштабировании интеллектуальных систем

от

По мере увеличения индекса интеллекта модели, производительность многоагентных систем демонстрирует устойчивый рост, причём централизованные и гибридные архитектуры координации показывают более эффективное масштабирование возможностей по сравнению с независимыми агентами, что указывает на то, что совместные структуры усиливают прирост производительности лучше, чем индивидуальное масштабирование.

Новое исследование показывает, что эффективность систем, состоящих из множества взаимодействующих агентов, сильно зависит от структуры задачи и сложности координации между ними.

Квантовый отклик под контролем: Анализ памяти системы

от

В стационарном состоянии взаимная информация между системой и памятью скачков демонстрирует зависимость от произведения $λτ\_0$, при фиксированном отношении $γ/λ = 0.5$ и различных температурах тепловой ванны.

Новая работа предлагает всесторонний теоретический подход к управлению открытыми квантовыми системами, фокусируясь на статистике функций памяти, определяющих динамику систем.

Восстановление 3D-модели человека по видео: новый подход без обучения

от

Предлагаемый фреймворк SAM-Body4D, работающий без обучения, извлекает согласованные во времени маски из видео, используя модуль Masklet Generator, затем обогащает их, восстанавливая скрытые части тела и стабилизируя временную последовательность при помощи Occlusion-Aware Masklet Refiner, и, наконец, применяет уточненные маски в качестве пространственных подсказок для модуля Mask-Guided HMR, обеспечивая точное и согласованное во времени предсказание 3D-моделей человеческого тела на протяжении всей последовательности.

Ученые разработали метод, позволяющий создавать реалистичные 3D-модели тела человека на основе видеозаписи, без необходимости предварительного обучения нейронной сети.

Искусственный интеллект оценивает интеллект: новый подход к проверке текстов

от

В рамках разработанной системы AgentEval оценивается качество сгенерированных текстов посредством анализа по пяти ключевым параметрам - связности, релевантности, интересности, справедливости и ясности - с использованием двух основных компонентов: логической цепочки рассуждений и генеративного агента, что позволяет выявить сильные и слабые стороны созданного контента.

Исследователи предлагают использовать продвинутые языковые модели в роли «экспертов», способных оценивать качество генерируемых ИИ текстов, приближаясь к человеческому восприятию.

Квантовый поиск «слабых мест» белка для создания лекарств

от

Преобразуя трехмерную плотность воды, полученную методом 3D-RISM, в двоичную сетку, предлагаемый подход формирует матрицу QUBO, оптимизируя которую с помощью гибридного квантового алгоритма, можно определить наиболее вероятные координаты стабильных молекул воды внутри белковой структуры, что подтверждается анализом апо-, голо- и голо-структур с лигандом.

Новый подход, объединяющий квантовые вычисления и молекулярную динамику, позволяет предсказывать ключевые участки гидратации белков, что открывает перспективы для более эффективной разработки лекарственных препаратов.