Денис Аветисян

Квантовые сенсоры и темная материя: взгляд сквозь призму реальности

от

Квантовые сенсоры и темная материя: взгляд сквозь призму реальности Знаете, всегда поражало, как мы, физики, пытаемся найти то, чего, возможно, и нет. Как будто ищем иголку в стоге сена, да еще и сомневаемся, что иголка вообще существует! Вот и сейчас: ищем темную материю, а квантовые сенсоры помогают нам эту иголку хоть как-то ощутить. Представьте себе, … Читать далее

Самообучающийся интеллект для выявления причинно-следственных связей

от

В процессе эволюционного поиска причинно-следственных оценок, представленный подход позволяет создавать программы, превосходящие как начальные генерации, так и решения, предложенные участниками соревнований ACIC 2022, что подтверждается снижением среднеквадратичной ошибки (RMSE) и улучшением покрытия 90% доверительного интервала, при этом отслеживание программ в пространстве текстовых вложений OpenAI демонстрирует прогресс в процессе эволюции.

Новая система InferenceEvolve автоматически подбирает оптимальные методы оценки причинных эффектов, используя возможности больших языковых моделей и эволюционных алгоритмов.

Язык, рожденный физикой: Как агенты учатся общаться о невидимом

от

Композиционные агенты демонстрируют чёткую диагональную специализацию в кодировании информации о положении сообщения и физических свойствах, в то время как целостные агенты объединяют оба параметра в единый, недифференцированный символ, отражая различные стратегии представления данных.

Новое исследование показывает, что многоагентные системы способны самостоятельно разрабатывать сложные языки для передачи информации о скрытых свойствах окружающего мира.

Подсчет затрат квантовых программ: Автоматический анализ

от

Новый инструмент позволяет точно оценивать вычислительные ресурсы, необходимые для выполнения квантовых алгоритмов, даже с учетом особенностей вроде промежуточных измерений.

Квантовые колебания: новый взгляд на работу мозга

от

Квантово-когнитивная нейронная сеть, использующая эффект квантового туннелирования, демонстрирует способность моделировать восприятие неоднозначных изображений, таких как куб Неккера, предсказывая изменения интерпретации во времени аналогично человеческому восприятию и открывая возможности для анализа неопределенности в визуальной информации.

В статье представлена инновационная нейронная сеть, основанная на квантовом туннелировании, которая позволяет более реалистично моделировать процессы восприятия и принятия решений человеком.

Код, который учится на своих ошибках: новый подход к самосовершенствованию моделей программирования

от

Самообучение с использованием симуляции исполнения сгенерированного кода на публичных или созданных тестовых примерах позволяет улучшить качество кода, выбирая наилучшее решение из нескольких кандидатов или итеративно исправляя его, что подробно описано в разделе 3.

Исследователи показали, что модели генерации кода могут значительно улучшить свою производительность, научившись предсказывать результаты выполнения собственных программ и использовать эту информацию для самообучения.

Наука на Автопилоте: ИИ, Анализирующий Данные и Создающий Визуализации

от

Интерфейс системы SASAV предоставляет пользователю средства взаимодействия, позволяющие визуализировать и контролировать процесс анализа и обработки данных.

Новая система искусственного интеллекта способна самостоятельно исследовать научные данные и генерировать информативные визуализации без участия человека.

Квантовая Физика и Безопасность: Анализ Последних Новостей

от

Квантовая Физика и Безопасность: Анализ Последних Новостей Позвольте начать с парадокса: мы строим крепости из вероятностей, чтобы защитить информацию, которая сама по себе является неопределенностью. Похоже на попытку поймать ветер сачком, не правда ли? Представьте себе, что вы хотите передать секретное сообщение. Вы берете сообщение, превращаете его в сложный узор, и отправляете этот узор. Этот … Читать далее

Искусственный интеллект на службе Земли: новые горизонты моделирования

от

Взаимодействие компонентов земной системы демонстрирует сложную сеть обратных связей, где атмосфера, гидросфера, криосфера, литосфера и биосфера непрерывно обмениваются энергией и веществом, определяя долгосрочную стабильность и эволюцию планеты.

В статье рассматривается, как современные методы искусственного интеллекта преобразуют наше понимание взаимосвязей в сложной системе Земли.