Денис Аветисян 
В статье рассматривается, как современные модели искусственного интеллекта, особенно большие языковые модели, меняют подходы к проектированию и автоматизации бизнес-процессов.
В статье представлена система, использующая возможности искусственного интеллекта для автоматизации процесса исследования материалов и ускорения научных открытий.
Новое исследование показывает, что модели машинного обучения могут значительно улучшить свои навыки, анализируя записи диалогов между экспертами и новичками в процессе обучения.
В статье представлен всесторонний анализ возможностей использования больших языковых моделей для создания интеллектуальных обучающих систем.
В статье представлен всесторонний обзор метода цифрового волноводного синтеза, прослеживающий его развитие от истоков до современных алгоритмов, использующих машинное обучение.
![Потенциальные поверхности взаимодействия трёх атомов Ридберга демонстрируют доминирование трёхчастичных взаимодействий вблизи антипересечений, особенно при значительном перекрытии (более 90%) с состояниями [latex]|ss\tilde{s}\rangle[/latex], причём близость к резонансу Фёрстера между состояниями [latex]|ss\tilde{s}\rangle[/latex] и [latex]|pp\rangle[/latex] существенно усиливает эти взаимодействия, в то время как состояние [latex]|pp\tilde{s}\rangle[/latex] остаётся вне резонанса.](https://arxiv.org/html/2604.11870v1/x2.png)
Исследование предлагает инновационный подход к реализации и управлению взаимодействием между тремя атомами в упорядоченных решетках, открывая путь к изучению сложных квантовых явлений.
Новый подход к обеспечению безопасности больших языковых моделей фокусируется на выравнивании их понимания безопасности со смысловыми представлениями, не зависящими от языка.
В статье представлена система AiScientist, позволяющая автоматизировать длительные исследовательские циклы в машинном обучении и повысить эффективность как воспроизведения существующих работ, так и поиска новых улучшений.
Новая методика KnowRL позволяет значительно улучшить способность больших языковых моделей к рассуждениям, используя обучение с подкреплением и тщательно отобранные знания.
Обзор современных методов искусственного интеллекта, позволяющих создавать реалистичные симуляции дорожного движения с участием как автономных, так и управляемых человеком транспортных средств.