Разумные машины: Как обучить большие языковые модели мыслить?
Новая методика KnowRL позволяет значительно улучшить способность больших языковых моделей к рассуждениям, используя обучение с подкреплением и тщательно отобранные знания.
Денис Аветисян
Хаос и квантовый туннельный эффект: танец непредсказуемости
В статье исследуется влияние хаотических классических траекторий и резонансов на вероятность квантового туннелирования.
Реалистичные миры для ИИ: новый симулятор на базе Gaussian Splatting
Разработчики представили Habitat-GS — платформу для обучения ИИ-агентов навигации в фотореалистичных 3D-средах, созданных с помощью передовой технологии Gaussian Splatting.
Искусственный интеллект на службе клинических исследований: новый подход
Разработана система, автоматизирующая исследовательские процессы в медицине и обеспечивающая конфиденциальность данных пациентов.
Скрытая уверенность: как большие языковые модели оценивают собственные ответы
Новое исследование показывает, что модели искусственного интеллекта обладают внутренним пониманием своей собственной точности, которое часто теряется из-за общего согласия между ними.
Самообучающаяся лаборатория: Искусственный интеллект на пути к новым материалам
Исследователи разработали автоматизированную платформу, управляемую ИИ, для синтеза и анализа сложных соединений, открывая новые возможности для материаловедения.
Сияние фотонов: новый уровень точности в предсказаниях столкновений частиц
![Распределение инвариантной массы пар фотонов, рассчитанное с точностью до [latex]N^{3}LO[/latex], демонстрирует, что значения, полученные методом [latex]q_{T}[/latex]-разрезания при фиксированном [latex]r_{cut}[/latex], согласуются с прямыми вычислениями до [latex]NNLO[/latex], при этом остаточная зависимость от [latex]r_{cut}[/latex] в нижней панели остается в пределах статистической погрешности.](https://arxiv.org/html/2604.12613v1/x3.png)
Исследователи представили наиболее точный на сегодняшний день расчет вероятности рождения пар фотонов в процессе столкновений частиц, значительно снизив неопределенность теоретических предсказаний.
Медицинские изображения в новом разрешении: подход на основе доменных представлений
![Многомасштабное сравнение скрытых представлений выявило, что MedVAE обеспечивает более высокую степень соответствия между скрытыми представлениями реконструированных и исходных изображений (измеренная с помощью PSNR и косинусной близости) на всех уровнях пространственного понижения разрешения (от [latex]64\times 64[/latex] до [latex]1\times 1[/latex]) для данных МРТ коленного сустава, мозга и рентгеновских снимков грудной клетки, подтверждая, что специализированное для предметной области скрытое пространство лучше сохраняет информацию о высокой разрешающей способности на протяжении всей пространственной иерархии.](https://arxiv.org/html/2604.12152v1/figures/fig5.png)
Новое исследование показывает, как использование специализированных автоэнкодеров позволяет значительно улучшить качество восстановления медицинских изображений.
Цифровые двойники: новый взгляд на стратегическое планирование
![Динамическая байесовская сеть, лежащая в основе генеративной модели активного вывода для цифрового двойника, описывает взаимодействие между физическим пространством и выведенным цифровым пространством посредством условных зависимостей между случайными величинами, действиями, операторами генеративной модели и априорными предпочтениями, причём вывод состояния происходит в текущий момент времени [latex] t_{c} [/latex], а вывод политики распространяет цифровое состояние в будущее время [latex] t_{p} [/latex].](https://arxiv.org/html/2604.12657v1/x3.png)
Исследование предлагает инновационный подход к моделированию сложных многоагентных систем и адаптации к динамично меняющимся условиям окружающей среды.
Искусственная сверхпроводимость: Новые горизонты в цепях КЭД
Исследование демонстрирует возможность создания экзотических сверхпроводящих фаз и управления электронными свойствами материалов посредством тонкой настройки взаимодействий в квантовых электрических цепях.