Логика в нейронных сетях: Перевод формальных правил в машинный язык
Новый подход позволяет эффективно переносить принципы формальной логики в нейронные сети, открывая возможности для надежного анализа временных сигналов.
Денис Аветисян
Языковой интеллект: как оптимизировать многоязычные модели
Новый подход NeuronMoE позволяет значительно повысить эффективность работы больших языковых моделей при добавлении новых языков, не жертвуя качеством.
Командная логика: Новые горизонты выразительности
Исследование представляет четыре логики, позволяющие точно описывать свойства закрытости в командных структурах и предлагающие эффективные системы доказательств.
Ускорение больших языковых моделей: новый подход к архитектуре и памяти
Исследователи представили Helios — инновационную систему для обслуживания больших языковых моделей, сочетающую в себе аппаратные и программные решения для повышения производительности и эффективности.
Оптика в кармане: Искусственный интеллект на службе чётких снимков
Новый подход, сочетающий глубокое обучение и физические принципы оптики, позволяет эффективно корректировать искажения в мобильных камерах.
Ускорение ИИ: Новая векторная архитектура для микромасштабирования
![Рассмотрена организация векторных регистров для векторно-векторных инструкций Vmxdotp с размером блока [latex]kk[/latex], демонстрирующая выполнение [latex]vl[/latex] независимых операций MX-DPA.](https://arxiv.org/html/2603.04979v1/2603.04979v1/x3.png)
Представленное исследование описывает инновационное расширение RISC-V, значительно повышающее эффективность обработки данных в форматах с низкой точностью для задач искусственного интеллекта.
Лица в алгоритмах: Как понять, насколько точно нас видят машины
Новый подход к оценке алгоритмических решений позволяет проверить, соответствуют ли представления о человеке, используемые машиной, тому, как он сам себя описывает.
Интеллектуальный анализ знаний: ускорение работы графовых нейронных сетей
Новая система KG-WISE использует возможности больших языковых моделей для выделения релевантных подграфов и оптимизации работы с большими графами знаний.
Танцы молекул: как сталкиваются и взаимодействуют HD+HD
![Энергии ровибрационных состояний молекулы HD+ в системе центра масс демонстрируют сдвиг относительно начального уровня [latex]v_1j_1v_2j_2 = 0000[/latex], принимая значение [latex]E_{0000} = 0[/latex]К, при этом представленные на графике относительные энергии выражены в кельвинах и характеризуют специфические колебания и вращения молекулы.](https://arxiv.org/html/2603.04465v1/2603.04465v1/x7.png)
Новое исследование раскрывает детали столкновений молекул HD+HD, проливая свет на процессы передачи энергии и изменения вращательно-колебательного состояния.
Контекст без границ: новая архитектура для больших языковых моделей
Исследователи предлагают инновационный подход к расширению контекстного окна больших языковых моделей, позволяющий обрабатывать значительно больший объем информации.