Искусственный интеллект заимствует мудрость у природы: новые горизонты эффективности

Исследование показывает, как вдохновение из физики и экологии позволяет создавать более компактные и производительные нейронные сети.

Исследование показывает, как вдохновение из физики и экологии позволяет создавать более компактные и производительные нейронные сети.

Новое исследование выявляет проблему искажения фактов в больших языковых моделях, обученных на личных данных, и предлагает способы её решения.
![В исследовании бенчмарка FeS с использованием метода ADAPT-GCIM и квинтетного референсного состояния продемонстрировано, что энергия, вычисленная методом ADAPT-GCIM в активном пространстве (6e,6o) с использованием базиса ANO-RCC-MB, сопоставима с энергией, полученной методом CASCI, при этом разница между ними, представленная на координате диссоциации связи Fe-S, в большинстве случаев не превышает порог химической точности в [latex]1.59 \times 10^{-3} [/latex]Ha.](https://arxiv.org/html/2601.10813v1/FeS_GCIM_Error1.png)
Исследование представляет комплексную методологию и набор эталонных систем для оценки и повышения эффективности квантовых алгоритмов в решении задач сильной электронной корреляции.
В статье рассматриваются стратегии адаптации существующей инфраструктуры открытых ключей (PKI) к угрозам, связанным с развитием квантовых вычислений.
Обзор посвящен созданию цифровых двойников человеческих органов и их потенциалу для радикального улучшения диагностики и лечения.

Новая модель позволяет создавать правдоподобные движения человека, управляя каждой частью тела и последовательностью действий на основе текстовых инструкций.
Новое исследование показывает, как квантовые коды приближаются к оптимальной производительности при передаче классической информации по зашумленным каналам.

Новое исследование показывает, что предоставление пользователям фактических доказательств вместе с объяснениями от систем искусственного интеллекта значительно повышает доверие к проверке фактов и точность оценок.

Новое исследование показывает, что продвинутые навыки рассуждения в больших языковых моделях могут возникать не только за счет увеличения их размера, но и благодаря симуляции социального взаимодействия и обмена мнениями.

Исследователи предлагают переосмыслить «забывчивость» больших языковых моделей, рассматривая её не как недостаток, а как полезный когнитивный механизм, аналогичный человеческой памяти.