Расчет с погрешностями: новые границы для вычислительных графов распределений

Логарифм функции [latex]W\_{1}(Y\_{N}, Y\_{N}^{(n)}, c)[/latex] демонстрирует зависимость от величин [latex]N[/latex] и [latex]n[/latex], указывая на то, как масштаб и итерации влияют на поведение системы, определяемое параметром [latex]c[/latex].

В статье представлены строгие оценки ошибок, возникающих при использовании вычислительных графов распределений, что позволяет более точно оценивать и контролировать распространение погрешностей в сложных вычислениях.

Диаграммы оживают: Новый подход к машинному пониманию графиков

В рамках разработанной системы ChartVerse, первый этап обучения кодера диаграмм, основанный на итеративном самосовершенствовании с применением RPE-руководства, позволяет синтезировать разнообразные и сложные коды диаграмм, а второй этап, использующий инверсный синтез с привязкой к истине и дистилляцию CoT, с последующей фильтрацией по показателю отказов, гарантирует генерацию верифицируемых пар вопросов-ответов заданной сложности.

Исследователи представили ChartVerse — инновационную систему для генерации сложных данных, позволяющую обучать модели машинного обучения, превосходящие существующие решения в интерпретации графиков и диаграмм.

Замкнутый круг исследований в разработке ПО: Почему отдельные решения не работают

Статья анализирует причины кризиса в области исследований программной инженерии и показывает, что корень проблем — в системных недостатках всей исследовательской экосистемы.

Искусственный интеллект создает платформу для глубокого обучения

Архитектура VibeTensor представляет собой систему, в которой Python и Node.js интерфейсы взаимодействуют с общим ядром, реализованным на C++, обеспечивающим функциональность тензоров, автоматического дифференцирования, индексации, генерации случайных чисел и CUDA, при этом расширение набора операторов достигается за счет опциональных библиотек и динамически загружаемых плагинов.

Новая система VibeTensor демонстрирует возможность полной автоматической генерации стека программного обеспечения для глубокого обучения с использованием ИИ-агентов.

Искусственный интеллект на службе физики: поиск новых сигналов распада Хиггса в LHCb

Новые методы машинного обучения позволяют улучшить реконструкцию адронных струй и повысить чувствительность к редким процессам распада бозона Хиггса на пары тяжелых кварков.

Патология под контролем: Интерактивный ИИ для анализа тканей

Набор данных VISTA-PATH демонстрирует значительно более широкое разнообразие классов тканей, представленных в виде логарифмической шкалы распределения по органам, и, как следствие, более обширное семантическое покрытие, в отличие от набора данных BiomedParse, который характеризуется меньшим количеством категорий тканей и, соответственно, ограниченным спектром представленных патологий.

Новая модель искусственного интеллекта позволяет экспертам-патологам с беспрецедентной точностью сегментировать изображения тканей и проводить количественный анализ для улучшения диагностики и прогнозирования заболеваний.

Самообучающиеся автомобили: новый эталон для ИИ-систем

Набор инструментов AgentDrive включает в себя три взаимодополняющих набора данных: AgentDrive-Gen для генерации сценариев вождения на основе больших языковых моделей, AgentDrive-Sim для моделирования и разметки результатов, и AgentDrive-MCQ для оценки рассуждений и принятия решений.

Представлен AgentDrive — масштабный набор данных и платформа для оценки возможностей искусственного интеллекта в автономном вождении, созданная на базе сценариев, генерируемых большими языковыми моделями.

Квантовая динамика: новый взгляд на сложные системы

Исследователи разработали эффективный вычислительный метод для моделирования квантовой динамики многомерных систем, особенно в областях, где происходят неадиабатические процессы.

Искусственный Игрок: Как AI Оценивает Настольные Игры

Модель MeepleLM представляет собой автоматизированную систему, заменяющую трудоемкий процесс тестирования игр людьми, и, используя рассуждения на основе модели MDA, выводит скрытые игровые механики из статических правил, генерируя критические отзывы, адаптированные к различным архетипам игроков.

Новая модель искусственного интеллекта позволяет имитировать различных игроков, предоставляя ценные отзывы разработчикам настольных игр и улучшая игровой процесс.