Голос с Акцентом: Управление произношением без акцентированных данных
![В рамках разработанной схемы акцентного векторного фреймворка, процесс генерации речи с акцентом осуществляется посредством конкатенации идентификатора языка (например, [latex][en][/latex]) с транскрипцией и последующей подачи полученной последовательности на вход модели после этапа тонкой настройки.](https://arxiv.org/html/2603.07534v1/x1.png)
Новый подход позволяет синтезировать речь с различным произношением в многоязычных системах, не требуя больших наборов данных с акцентами.
Денис Аветисян
Тёмная сторона точности: как смещение среднего влияет на обучение больших языковых моделей
Новое исследование выявило, что систематическое смещение средних значений активаций может приводить к нестабильности при обучении больших языковых моделей с использованием низкобитной квантизации.
Генерирующие модели: новый подход с использованием тензорных сетей
![Исследование демонстрирует, что предложенная модель UMPS способна генерировать результаты, сопоставимые с моделью MPS, обученной на значительно большем наборе данных ([latex]|\mathcal{T}|=300[/latex]) и с максимальным размером связей [latex]r_{\max}=400[/latex], при этом используя существенно меньшее количество слоев [latex]l_{\max}=4[/latex] вместо [latex]l_{\max}=25[/latex].](https://arxiv.org/html/2603.12026v1/x7.png)
Исследователи предлагают эффективный метод генерации данных, основанный на унитарных матричных произведениях состояний и оптимизации на римановых многообразиях.
Искусственный интеллект на страже кода: новая оценка качества
Исследователи представили CR-Bench — комплексный инструмент для оценки эффективности систем автоматической проверки кода, демонстрирующий, что важнее находить действительно критичные ошибки, чем просто выявлять их больше.
Квантовый Автоматизм: Разговор с Вишалом Чатратом
Квантовый Автоматизм: Разговор с Вишалом Чатратом Парадоксально, но для того, чтобы управлять квантовым миром, мы строим все более сложные классические системы автоматизации. Это как пытаться поймать призрак с помощью сложного механизма. Но, как ни странно, именно этот подход может стать ключом к созданию масштабируемых квантовых вычислений. Представьте себе настройку радиоприемника. Чтобы поймать четкий сигнал, нужно … Читать далее
Видео-рассуждения: готовы ли модели выйти за рамки лаборатории?
Новое исследование оценивает устойчивость современных моделей компьютерного зрения к реальным визуальным помехам в видео и предлагает решение для повышения их надежности.
Когда интеллект мешает: Почему умные агенты не всегда работают в команде
Новое исследование показывает, что повышение интеллекта в многоагентных системах может приводить к ухудшению коллективных результатов, если не учитывать доступные ресурсы.
В поисках оптимального дерева: новые горизонты GPU-вычислений
Исследование показывает, что алгоритмы, основанные на эйлеровых турах, превосходят традиционный обход в ширину при построении корневых остовных деревьев на графических процессорах.
Григорианский хорал в цифре: новый корпус и инструменты для исследований
Представлен CantusCorpus v1.0 — обширный, стандартизированный набор данных григорианских песнопений, открывающий новые возможности для цифровой и вычислительной музыкологии.
Раскрывая секреты генов: новый подход к предсказанию связывания факторов транскрипции
![В работе, предложенной Бай и коллегами, временные свёрточные сети [latex]TCN[/latex] выступают в качестве эффективного инструмента для обработки последовательностей данных, демонстрируя свою применимость в задачах, требующих анализа временных зависимостей.](https://arxiv.org/html/2603.12073v1/aux_files/graphs/TCN.png)
Исследователи разработали инновационную систему на основе глубокого обучения для более точного определения участков ДНК, с которыми взаимодействуют факторы транскрипции, что позволяет лучше понять регуляцию генов.