Денис Аветисян

Сложность и алгоритмы QAOA: новый взгляд на вычисление ожиданий

от

Исследование предлагает комплексный анализ вычислительной сложности оценки ожиданий для квантового алгоритма QAOA и представляет эффективный подход для графов с ограниченной локальной древесностью.

Наука на Видео: Система для Автоматического Обучения и Самосовершенствования

от

SciEducator, система, предназначенная для видео-понимания и обучения наукам, способна генерировать многомодальные образовательные электронные книги, предоставляющие всестороннее, детальное и увлекательное руководство.

Новая система SciEducator использует мультиагентный подход и цикл Деминга для глубокого понимания научных видео и создания образовательных материалов.

Графовые вычисления в Julia: оптимизация для квантовой электродинамики и не только

от

В рамках квантовой электродинамики, вычисление матричных элементов для процессов рассеяния $e^{-}\gamma \to e^{-}\gamma$ при $2^{14} = 16384$ демонстрирует, что медианное время выполнения операций на центральном процессоре и графическом процессоре существенно различается, что указывает на потенциальные преимущества использования графических ускорителей для подобных вычислений.

Новый подход к представлению и оптимизации вычислений на основе направленных ациклических графов демонстрирует значительный прирост производительности в задачах квантовой электродинамики и линейной алгебры.

Проверка квантовых схем: новый уровень автоматизации

от

В статье представлена инновационная методика, позволяющая полностью автоматизировать проверку параметризованных квантовых программ и повысить надежность квантического программного обеспечения.

Самообучающийся агент для решения задач, объединяющих зрение и язык

от

Агент0-VL демонстрирует превосходство над существующими методами логических рассуждений с использованием инструментов благодаря итеративному процессу самосовершенствования, в котором решатель последовательно уточняет стратегии рассуждений на основе обратной связи от верификатора, что подтверждается результатами на различных эталонных задачах.

Новая разработка демонстрирует способность к непрерывному улучшению навыков рассуждения за счет самоэволюции и использования внешних инструментов.

Скрытое взаимодействие: новые горизонты для многоагентных систем

от

Система LatentMAS обеспечивает всестороннее взаимодействие между языковыми моделями, за счёт генерации скрытых представлений на основе состояний скрытых слоёв и обмена информацией через общую, совместно используемую память в KV-кэшах, что позволяет агентам координировать действия на системном уровне.

Исследователи предлагают принципиально новый подход к организации взаимодействия между агентами, основанный на использовании скрытого пространства больших языковых моделей.