Денис Аветисян

Обучение роботов стало проще: используем смартфон для мгновенной оптимизации

от

Система RoboPocket представляет собой мобильную платформу, объединяющую в себе адаптивный 3D-печатный захват, физически совместимый с Robotiq 2F-85, широкоугольную визуализацию через объектив

Новая система RoboPocket позволяет существенно повысить эффективность обучения роботов, используя обратную связь в реальном времени и возможности вашего смартфона.

Искусственный интеллект, который не забывает: новый подход к обучению на больших данных

от

Рекурсивный мультимодальный агент (ReMA) использует двухфазную архитектуру для логических рассуждений над длинными последовательностями мультимодальных данных, поддерживая глобальный банк памяти для агрегации убеждений и используя мультимодальный инструментарий, включающий такие модели, как Whisper и Qwen3-VL, для обеспечения глобального восприятия и итеративного управления при ответе на запросы.

Исследователи представили новый набор данных и агент ReMA, демонстрирующие важность динамического управления памятью для создания систем искусственного интеллекта, способных к непрерывному обучению и долгосрочному рассуждению.

Волны спинов для нейроморфных вычислений: новый подход к скорости и эффективности

от

Система SDRC, использующая динамику спиновых волн, кодирует входные данные посредством импульсной модуляции, направляя их в резервуар спиновых волн, созданный из монокристалла YIG, для возбуждения распространения спиновых волн, после чего полученные отклики обрабатываются аналоговой фильтрацией и обнаружением огибающей, извлекая параллельную спектральную динамику как состояния резервуара, которые затем комбинируются посредством линейного считывания с обучаемыми весами для генерации выходных сигналов в задачах обработки информации.

В статье представлена инновационная система нейроморфных вычислений, использующая динамику спектральных волн и аналоговую фильтрацию для достижения высокой производительности и снижения аппаратной сложности.

Рассуждения машин: новый взгляд на искусственный интеллект

от

Рекурсивная машина логических выводов (РМЛВ) итеративно решает задачи, определяемые переменными [latex]xx[/latex], начиная с начального решения [latex]y^{(0)}[/latex] и начального состояния [latex]z^{(0)}[/latex], посредством чередования этапов обновления состояния решателем в течение [latex]TT[/latex] шагов и генерации обновленного решения генератором, повторяя этот цикл [latex]NN[/latex] раз для получения конечного решения [latex]y^{(N)}[/latex].

В статье представлена концепция Recursive Inference Machines — унифицированного подхода к нейронным рассуждениям, позволяющего повысить точность и обобщающую способность моделей.

Реалистичные Видео в Реальном Времени: Новый Подход к Генерации

от

На основе входного изображения и последовательности действий система реконструирует трёхмерную сцену в виде облака точек, оценивает материальные свойства объектов, поддерживает поток физического моделирования и одновременно генерирует поток оптического потока и предварительного RGB-отображения для управления условным видеогенератором, создающим видеопоток, обусловленный физическими действиями → таким образом, обеспечивая реалистичное отображение взаимодействий в динамической среде.

Исследователи представили систему, способную создавать правдоподобные видеоролики в реальном времени, управляемые физическими действиями и основанные на принципах физического моделирования.

Нейросеть предсказывает сродство антител к COVID-19

от

Ab-Affinity предсказывает сродство связывания с конкретным пептидным таргетом, одновременно предоставляя карты контактов между аминокислотными остатками и векторное представление входной последовательности, что позволяет всесторонне анализировать взаимодействие антитела и антигена.

Новая модель искусственного интеллекта позволяет точно оценивать силу связывания антител с белком-спайком коронавируса SARS-CoV-2, открывая возможности для разработки более эффективных терапевтических средств.

Разумные модели для науки: как упростить обучение искусственного интеллекта

от

Концепция MOOSE-Star предполагает, что надежность системы достигается не путем построения жестких структур, а путем культивирования гибкой, самовосстанавливающейся экосистемы, где каждый архитектурный выбор предсказывает будущие точки отказа и потенциальные пути восстановления.

Новая методика позволяет обучать сложные модели для научных открытий, преодолевая ограничения, связанные с экспоненциальным ростом вычислительных затрат.

Мир в частицах: Моделирование динамики видео с помощью самообучающихся объектов

от

Разработана методика самообучающегося моделирования мира, ориентированного на объекты, с использованием LPWM, позволяющая разлагать сцены на латентные частицы и, на основе лингвистических запросов или латентных действий, генерировать или предсказывать видеопоследовательности.

Новый подход позволяет создавать реалистичные видеопрогнозы и управлять динамикой сцен, представляя мир как набор независимых объектов.

Умнее и лаконичнее: сжатие рассуждений в больших языковых моделях

от

Самообучение с дистилляцией позволяет модели сохранять стабильную энтропию в процессе обучения, в отличие от обучения с подкреплением, использующего штрафы за длину, которое приводит к её коллапсу; представленный метод OPSDC обеспечивает обучение лаконичности без потери способности к исследованию, что подтверждается стабильностью энтропии моделей Qwen3-8B и Qwen3-14B.

Новый метод позволяет значительно сократить объем информации, необходимой для принятия решений моделями искусственного интеллекта, не теряя при этом их способности к сложным задачам.

Ловушка для Бозе-эйнштейновского конденсата: Быстрая симуляция в сложных формах

от

В ходе сравнительного анализа производительности алгоритмов эволюции во времени и традиционных решателей на основе преобразования Фурье при различных размерах сетки установлено, что разработанные алгоритмы демонстрируют эффективность как на центральном, так и на графическом процессорах: на CPU они обеспечивают быстродействие при моделировании одностадийного изменения потенциала, имитирующего расширение областей на приблизительно 10%, а на GPU - при десятистадийном изменении, воспроизводящем динамику углубления и последующего расширения.

Новый метод позволяет эффективно моделировать поведение сверхтекучих газов в необычных геометрических ловушках, открывая возможности для изучения фундаментальных свойств материи.