Денис Аветисян ![В ходе обучения архитектуры нейронной сети с двумя скрытыми слоями по 7575 нейронов каждый, при скорости обучения [latex]1\times10^{-2}[/latex], стандартизированных входных данных и без инициализации квадратичного слоя как матрицы тангенциальной жесткости, модель продемонстрировала сходимость, оптимизируясь исключительно по целевым значениям силы, в то время как потери по энергии и тангенциальной жесткости служили лишь для мониторинга процесса.](https://arxiv.org/html/2601.10442v1/Plot_ANN_Loss_Validation_2x75_inp_std_lr1e-02.png)
Исследователи предлагают усовершенствованный метод снижения вычислительной сложности при моделировании нелинейных структур, основанный на интеграции нейронных сетей и физических принципов.
Новое исследование предлагает подход к анализу спутниковых снимков, позволяющий выделять социальные объекты и понимать контекст городской жизни.
Новая концепция фокусируется на создании внешних механизмов контроля, а не на внутренних ограничениях ИИ, для обеспечения безопасности в сложных многоагентных системах.
В эпоху развития искусственного интеллекта возникает вопрос о правах собственности на виртуальные копии личности и данных, которые их формируют.
В статье рассматривается попытка интеграции методов обучения с подкреплением в линейное генетическое программирование для повышения эффективности решения задач управления.
Масштабное исследование выявило, что значительная часть навыков, используемых самообучающимися агентами, содержит потенциальные уязвимости, представляющие риск для безопасности.
Исследователи предлагают инновационный метод сжатия KV-кэша, позволяющий значительно уменьшить потребление памяти при работе с крупными нейронными сетями.
Новая система ML-Master 2.0 демонстрирует способность автономно решать сложные задачи машинного обучения, накапливая и эволюционируя знания в течение неограниченного времени.
Исследователи предлагают подход, позволяющий нейросетям ‘думать’ над запросом, прежде чем создавать изображение, значительно улучшая его качество и соответствие смыслу.
Новое исследование на основе анализа логов IDE показывает, как использование инструментов на базе ИИ влияет на реальные рабочие процессы разработчиков.