Научный поиск с интеллектом: Обучение агентов для работы с исследованиями

Новая методика позволяет создавать интеллектуальных агентов, способных самостоятельно находить и анализировать научные статьи для ответов на сложные вопросы.

Новая методика позволяет создавать интеллектуальных агентов, способных самостоятельно находить и анализировать научные статьи для ответов на сложные вопросы.

Исследование демонстрирует, как квантовое обучение с подкреплением может быть использовано для активного контроля потока жидкости, снижая сопротивление и стабилизируя структуру следа.
![Для эффективной генерации продолжительных видео последовательностей механизм памяти использует три ключевые операции: сжатие, уменьшающее вычислительную нагрузку за счёт преобразования необработанной истории наблюдений [latex]O_{1:t}[/latex] в компактное представление; извлечение, обеспечивающее релевантность контекста посредством выборочного доступа к историческим сегментам; и консолидация, динамически обновляющая буфер памяти путём интеграции новых наблюдений [latex]O_{t+1}[/latex] и удаления устаревшей информации для поддержания непрерывного потока данных.](https://arxiv.org/html/2601.17067v1/x2.png)
Обзор посвящен развитию видеогенерации, в котором ключевым шагом становится создание «мировых моделей», способных к последовательному и причинно обоснованному моделированию динамики событий.
Квантовый мир: Заметки физика-теоретика Знаете, как в хорошей задаче по квантовой механике? Кажется, что все понятно, но как только начинаешь решать – появляется бесконечное количество интерпретаций. Вот и с квантовыми технологиями сейчас примерно то же самое. Все говорят о революции, но как ее построить – вопрос непростой. Представьте себе оркестр. Каждый инструмент играет свою партию, … Читать далее
Исследователи представили масштабный набор данных для оценки способности моделей искусственного интеллекта понимать и поддерживать беседы, в которых говорящие переключаются между разными языками.

Новые подходы искусственного интеллекта открывают беспрецедентные возможности для понимания и модификации T- и B-клеточных рецепторов, приближая эру персонализированной иммунотерапии.

Новые методы квантового и квантово-вдохновленного машинного обучения демонстрируют перспективные результаты в классификации клеток крови для диагностики острого миелолейкоза.

Новый подход к систематическим обзорам позволяет исследователям активно верифицировать утверждения и контролировать процесс анализа, а не полагаться на автоматическую генерацию данных.

Исследователи представили iFSQ — простой способ улучшить качество генерируемых изображений, объединив подходы, используемые в различных типах нейросетей.
![Итеративный квантово-усиленный алгоритм обучения с подкреплением формирует множественные эпизоды, кодирует их в задачу [latex]QUBO[/latex] и решает с помощью квантового решателя, используя наилучший результат для обновления политики и повторяя процесс до достижения оптимальной стратегии.](https://arxiv.org/html/2601.17570v1/QRL1.png)
Новый подход к выбору эпизодов в алгоритмах Монте-Карло позволяет значительно ускорить обучение и повысить качество стратегий.