Денис Аветисян 
Исследователи представили масштабный бенчмарк для оценки моделей вознаграждения, управляющих агентами, использующими инструменты, что открывает путь к более эффективному и универсальному искусственному интеллекту.
Квантовый скачок: От теории к практике Представьте себе, что вы пытаетесь предсказать погоду, но у вас есть только очень грубые данные и неточные инструменты. Вроде того, как пытаться понять сложную систему, используя лишь приблизительные модели. Вот что сейчас происходит в квантовых вычислениях: мы на пороге использования этих мощных инструментов, но должны научиться справляться с их … Читать далее
Исследователи разработали метод, позволяющий системам искусственного интеллекта самостоятельно улучшать качество поиска информации для более эффективного решения задач.
Исследователи представили новый способ оценки качества управления долгосрочной памятью в больших языковых моделях, выявляя слабые места существующих систем вознаграждения.
Новая модель объединяет возможности авторегрессии и диффузии для комплексного анализа и генерации изображений грудной клетки.
Обзор показывает, как современные модели машинного обучения автоматизируют рутинные задачи по исправлению ошибок и улучшению качества программного обеспечения.
Исследователи разработали систему, использующую возможности больших языковых моделей для повышения эффективности алгоритмов случайного леса при работе с ограниченным объемом данных.
Исследователи предлагают использовать нейронные сети для оптимизации контурных деформаций, значительно повышая эффективность численного вычисления многомерных интегралов Фейнмана.
Исследователи разработали метод, позволяющий значительно снизить потребление памяти в мультимодальных моделях, не жертвуя при этом качеством обработки данных.
Исследователи представляют LogicLens — систему, использующую семантические графы и возможности больших языковых моделей для навигации и анализа сложных многорепозиторных кодовых баз.