Денис Аветисян

Резонанс в самообучающихся осцилляторах: новый подход к выделению слабых сигналов

от

Связанные самообучающиеся осцилляторы Даффинга демонстрируют структуру, в которой взаимодействие между элементами приводит к возникновению сложного динамического поведения, обусловленного нелинейными эффектами и возможностью адаптации к изменяющимся условиям.

В статье представлена инновационная методика использования связанных самообучающихся осцилляторов для усиления слабых радиочастотных сигналов в условиях сильного шума.

Онтологии и Искусственный Интеллект: Новый Подход к Базам Знаний

от

В статье рассматривается методика создания и совершенствования онтологических баз знаний с использованием возможностей современных языковых моделей.

Искусственный интеллект в архитектурном проектировании: возможности и ограничения

от

Новое исследование оценивает влияние генеративных моделей ИИ на процесс создания архитектурных концепций и выявляет ключевые факторы, определяющие эффективность такого взаимодействия.

Нейросети, которые не забывают: сжатие памяти для непрерывного обучения

от

Новая техника позволяет крупным языковым моделям эффективно сохранять знания, получаемые в процессе обучения, не требуя огромных объемов памяти.

От принципов к практике: как сделать данные по-настоящему взаимосовместимыми

от

В новой статье рассматриваются инструменты Babel и ORION, призванные преодолеть разрыв между теоретическими принципами FAIR и реальным обменом данными между различными системами.

Быстрый поиск смыслов: оптимизация векторных баз данных для больших языковых моделей

от

Предлагаемая архитектура FaTRQ использует многоуровневую организацию памяти для эффективного управления и использования данных, что позволяет оптимизировать производительность и масштабируемость системы.

Новый подход к поиску ближайших соседей позволяет значительно снизить затраты на ввод-вывод данных и повысить скорость работы с векторными представлениями текстов.

Внимание: Секреты «косой» структуры в языковых моделях

от

Новое исследование раскрывает алгоритмическую природу «косой» доминирующей структуры в механизмах внимания, объясняя её связь с кодированием позиций и эффективностью представления токенов.