Ускорение квантохимических расчётов: новый подход к плотностной аппроксимации

Применение адаптивной точности к вычислениям дискретного преобразования Фурье (ДПФ) демонстрирует ускорение по сравнению со стандартным алгоритмом FP64, при этом все этапы, включая вычисление интегралов [latex](i_j|p)[/latex] и построение тензора [latex]B_{ij}^{q}[/latex], учтены; отсутствие данных в некоторых точках обусловлено нехваткой памяти GPU для проведения соответствующих вычислений.

Исследователи разработали адаптивный алгоритм, использующий 8-битные целочисленные вычисления на AI-ускорителях для значительного повышения скорости вычислений плотностной аппроксимации.

Материалы будущего: Платформа для интеллектуального дизайна и открытий

Данные о материалах, полученные из разнородных источников - экспериментальных измерений, симуляций и структурной информации - интегрируются посредством DataScribe, отслеживающего их происхождение и взаимосвязи, что позволяет создавать структурированные таблицы и онтологические графы знаний, необходимые для построения цифрового двойника - виртуальной модели, отражающей реальную или гипотетическую материальную систему, в которой физические образцы идентифицируются по штрих-кодам и автоматически включаются в рабочий процесс, связывая лабораторные процедуры с моделями, управляемыми искусственным интеллектом.

Новая AI-платформа DataScribe объединяет данные, рабочие процессы и оптимизацию для ускорения разработки материалов с использованием автоматизированных экспериментов.

Разумная Память: Как Мозг Управляет Сложными Рассуждениями

MemoBrain асинхронно преобразует мимолётные цепочки рассуждений в компактные, взаимосвязанные блоки памяти, формируя глобальную память рассуждений, и, достигнув лимита памяти, конструирует управляемый контекст путём сжатия или удаления устаревшей информации, обеспечивая тем самым последовательное мышление на большом горизонте.

Новая модель MemoBrain предлагает принципиально новый подход к организации памяти для искусственного интеллекта, позволяя агентам последовательно и эффективно решать многоэтапные задачи.

Искусственный интеллект и студенты: проверка на прочность

Распределение причин использования студентами инструментов искусственного интеллекта при выполнении двенадцати академических заданий демонстрирует разнообразие мотивов, отражая адаптацию к изменяющимся требованиям образовательного процесса.

Новое исследование показывает, как студенты-программисты используют инструменты искусственного интеллекта в обучении, отдавая предпочтение контролю и пониманию процесса над полной автоматизацией.

Ministral 3: Новая Эра Эффективных Языковых Моделей

Несмотря на превосходящую сложность и возможности модели Mistral Medium 3, процесс дистилляции знаний от более компактной модели Mistral Small 3.1 демонстрирует стабильно лучшие результаты в различных бенчмарках, указывая на неожиданную эффективность передачи знаний от меньшей, но более оптимизированной сети.

Представлена семейство открытых языковых моделей, демонстрирующих конкурентоспособную производительность и расширенные возможности рассуждения и обработки длинного контекста.

Квантовый скачок и осторожность: Размышления о квантовой безопасности

Квантовый горизонт: от теории к инфраструктуре Парадоксально, но квантовая физика, всегда будоражившая воображение, теперь требует от нас не столько гениальных открытий, сколько кропотливой работы инженера. Мы, кажется, подошли к тому моменту, когда квантовые технологии перестают быть экзотикой и становятся частью инфраструктуры, требующей немедленного внимания. Представьте себе сложный механизм, где каждая деталь взаимосвязана. Если одна деталь … Читать далее

Оптимизация Криптографических S-блоков: Новый Инструмент для Минимизации Вычислений

Исследователи разработали эффективный метод поиска компактных реализаций квадратичных булевых функций, что позволяет создавать более быстрые и безопасные криптографические системы.

Сначала – оценка, потом – решение: новый подход к логическому мышлению ИИ

Обучение модели JudgeRLVR осуществляется в два этапа, что позволяет последовательно оптимизировать её способность к оценке и принятию решений.

Исследователи предлагают инновационную методику обучения, позволяющую искусственному интеллекту сначала оценивать корректность ответов, а затем уже генерировать их, повышая качество и эффективность рассуждений.