Денис Аветисян 
Исследователи разработали систему, использующую возможности больших языковых моделей для повышения эффективности алгоритмов случайного леса при работе с ограниченным объемом данных.
Исследователи разработали метод, позволяющий значительно снизить потребление памяти в мультимодальных моделях, не жертвуя при этом качеством обработки данных.
Новый подход позволяет автоматически оптимизировать параметры решателей задач ограничений, значительно повышая их эффективность.
Исследователи представляют LogicLens — систему, использующую семантические графы и возможности больших языковых моделей для навигации и анализа сложных многорепозиторных кодовых баз.
Ученые представили масштабный набор данных и методику оценки, позволяющие проверить, насколько хорошо современные системы искусственного интеллекта могут находить и связывать доказательства в сложных научных текстах.
Исследование предлагает гидродинамический подход к пониманию гравитационных интегралов, связывая квантовые плотности вероятности с поверхностями максимального объема.
![Контрастивные методы глубокой кластеризации, такие как CC, интегрируют кластеризацию непосредственно в процесс обучения представлений, используя головной слой на уровне экземпляров для объединения различных аугментаций одного изображения и отдельный головной слой на уровне кластеров, проецирующий данные в [latex]K[/latex]-мерное пространство с целью формирования чёткой структуры кластеров, при этом на этапе тестирования головной слой кластеров определяет метку кластера для неаугментированного объекта.](https://arxiv.org/html/2601.11160v1/x6.png)
В статье представлен всесторонний обзор методов кластеризации данных высокой размерности, исследующих баланс между обобщением и сохранением информации.
Новое исследование показывает, как можно контролировать и стабилизировать «личность» больших языковых моделей, предотвращая отклонения от заданного поведения.
В статье рассматриваются ключевые аспекты проектирования механических систем ускорителей частиц, обеспечивающие их долговечность и безотказную работу.
Представлен PubMed-OCR — обширный набор данных, содержащий научные статьи с детализированными аннотациями, полученными с помощью оптического распознавания символов.