Денис Аветисян

Язык управления: Как понимать команды человека для сложных систем

от

Разработан конвейер из четырёх этапов для прямого поиска семантических каналов в контексте, который декомпозирует многоцелевые запросы на атомарные подзапросы, выполняет семантическое сопоставление, используя всю базу данных каналов непосредственно в контексте языковой модели с точной настройкой для минимизации ложных срабатываний, и, наконец, проверяет отобранные каналы на соответствие эталонной базе данных, применяя итеративную коррекцию для исключения недействительных или несуществующих предложений.

В статье исследуются новые подходы к интерпретации естественного языка для управления сложным экспериментальным оборудованием и автоматизированными системами.

Материалы в объеме: новый подход к 3D-реконструкции

от

При обработке многовидовых изображений, система генерирует карты материалов для каждого вида с помощью диффузионного предсказателя, реконструирует геометрию объекта посредством 3D Gaussian Splatting, а затем проецирует двухмерные материалы в трехмерное пространство с использованием трассировки лучей, уточняя материалы каждого Гауссиана с помощью Neural Merger, использующего слой softmax для выбора между спроецированными значениями; полученные карты материалов контролируются предсказанными двухмерными картами, а также PBR-основанным фотометрическим рендерингом с использованием многовидовых эталонных изображений объекта посредством отложенного затенения.

Исследователи представили метод MatSpray, позволяющий создавать реалистичные и переосвечиваемые 3D-модели, объединяя возможности диффузионных моделей и гауссовских сплайнов.

Иллюзии Объяснимости: Почему Искусственный Интеллект Молчит о Причинах

от

Изучение векторных представлений, полученных из случайной модели BERT для 300 предложений IMDb, показало, что даже на ранних этапах обучения, главные компоненты этих представлений могут ложно коррелировать с эмоциональной окраской текста, а простая модель, обученная на этих представлениях, способна демонстрировать значительную точность классификации.

Новое исследование показывает, что многие методы интерпретации работы нейронных сетей страдают от фундаментальных проблем, делая объяснения ненадежными и вводящими в заблуждение.

Фотонные квантовые вычисления: на пути к практической реализации

от

В алгоритме вариационного квантового решателя собственных значений (VQE) исходный гамильтониан, описывающий молекулярную систему, преобразуется посредством конфигурации Хартри-Фока в кубитный формат, использующий операторы уничтожения и рождения, выраженные через операторы Паули $X$ и $Y$, после чего параметризованное состояние анзаца, полученное на квантовом процессоре (QPU) с параметрами $\bm{\theta}\_{n-1}$, подвергается измерению, а результат используется классическим процессором (CPU) для обновления параметров $\bm{\theta}\_{n}$ с целью минимизации энергии.

Обзор посвящен прогрессу в создании вариационных квантовых решателей, использующих фотонные кубиты, и перспективам их применения в задачах квантовой симуляции и оптимизации.

Квантовый скачок: Анализ инвестиций и трендов

от

Квантовый скачок: Анализ инвестиций и трендов Парадоксально, но в квантовой механике, чем точнее мы знаем положение частицы, тем менее определена её скорость, и наоборот. Инвестиции в квантовые технологии сейчас похожи на эту ситуацию: много шума вокруг потенциала, но ясности в отношении реальных результатов пока немного. Представьте себе оркестр. Можно набрать много талантливых музыкантов (кубитов), но … Читать далее

Квантовый Автомат: Искусственный интеллект берет на себя управление квантовыми симуляциями

от

Новая система автоматизирует сложные процессы квантового моделирования, позволяя исследователям формулировать задачи на естественном языке.

Материалы будущего: самообучающиеся алгоритмы в поисках новых соединений

от

Предлагаемая система автономных вычислений материалов функционирует как интеллектуальный агент, самостоятельно выбирающий оптимальный рабочий процесс из библиотеки, основанный на лучших практиках, и последовательно выполняющий его посредством модульных компонентов, управляемых большими языковыми моделями, для генерации параметров, работы с файлами и выполнения команд, после чего результаты анализа компилируются в понятные пользователю выходные данные.

Новый подход к автоматизации вычислительных экспериментов в материаловедении позволяет создавать и исследовать материалы с беспрецедентной скоростью и точностью.