Искусственный интеллект учится понимать наши желания
Новый подход к обучению моделей вознаграждения позволяет нейросетям лучше соответствовать человеческим предпочтениям и выдавать более качественные результаты.
Денис Аветисян
Укрощение интегралов Фейнмана: новый подход к вычислениям
В статье представлен инновационный численный метод для эффективной оценки многопетлевых интегралов Фейнмана, основанный на контроле их аналитической структуры и использовании различных формулировок дифференциальных уравнений.
Искусственный интеллект в огне: новый подход к моделированию горения
Исследователи предлагают комплексную систему для внедрения и оценки знаний в больших языковых моделях, применяемых к сложным задачам в науке о горении.
В поисках истины: как оценить способность ИИ собирать информацию из разных источников
Новый бенчмарк iAgentBench призван проверить, насколько эффективно искусственный интеллект может анализировать большие объемы данных и отвечать на сложные вопросы, требующие интеграции информации из множества документов.
VisionPangu: Искусственный интеллект, который видит и понимает
Новая компактная модель с 1,7 миллиардами параметров демонстрирует впечатляющие результаты в детальном описании изображений и выполнении инструкций.
Предсказание теорем: новый подход к решению геометрических задач
Исследователи разработали метод, позволяющий искусственным интеллектам эффективно решать многошаговые математические задачи, используя структуру предшествующих теорем.
Квантовый эффект Холла: новый взгляд на границы состояний
![Предсказанное поперечное сопротивление Холла, определяемое как [latex]\rho\_{xy}=(h/e^{2})/\nu\_{\rm eff}[/latex], демонстрирует формирование дробных плато, ширина которых обусловлена плотностью допустимых эффективных факторов заполнения, возникающих в результате граничной квантизации; при этом граничные условия Неймана и Робина приводят к последовательностям [latex]\nu\_{\rm eff}=\nu\_{p}/(n+1)[/latex] и [latex]\nu\_{\rm eff}=\nu\_{p}/(n+2)[/latex] соответственно, формируя слегка более широкие плато в первом случае и более плотную, но сближенную последовательность во втором.](https://arxiv.org/html/2603.04652v1/2603.04652v1/IFQHEBoundaryConditionsOnly.jpg)
Исследование показывает, что дробные плато в квантовом эффекте Холла возникают из-за квантования краевых состояний, обусловленного граничными условиями, а не только из топологических свойств материала.
Искусственный интеллект предсказывает дефекты в материалах с высокой точностью
![Оценка отклонений предсказанных машинными потенциалами структур дефектов от расчетов теории функционала плотности выявила существенные погрешности, проявляющиеся в значительном увеличении среднеквадратического отклонения (RMSD) для дефекта [latex]V_{Sb}[/latex] в [latex]Sb_2Se_3[/latex] при различных зарядовых состояниях, что указывает на неспособность базовых моделей точно воспроизводить энергетические поверхности дефектов и локальное атомное окружение, особенно при экстремальных зарядах.](https://arxiv.org/html/2603.05238v1/2603.05238v1/x1.png)
Новый подход, основанный на машинном обучении, позволяет эффективно моделировать энергетику и структуру точечных дефектов в заряженных кристаллических решетках.
Искусственный интеллект упрощает сложные научные расчеты
Новый агент, разработанный для экосистемы MOOSE, позволяет преобразовывать запросы на естественном языке в готовые к запуску файлы для многофизических симуляций.
Голос будущего: Оптимизация речевых моделей в условиях децентрализации
Новый подход к обучению языковых моделей для систем распознавания речи позволяет добиться качества, сравнимого с централизованным обучением, используя возможности федеративного обучения и алгоритмов оптимизации.