Денис Аветисян

Квантовые нейросети без привязки к производителю: новый уровень гибкости

от

Предлагаемая квантовая нейронная сеть (QNN) реализует независимую от поставщика архитектуру, поддерживающую преобразование квантовых схем в направленный ациклический граф (DAG), что обеспечивает интеграцию с классическими оптимизаторами посредством адаптеров для TensorFlow, PyTorch и JAX, а также бесшовную отправку схем на различные квантовые бэкенды через слой аппаратной абстракции (HAL) и возможность их lossless-перевода с использованием метаданных ONNX.

Исследователи предлагают архитектуру квантовых нейронных сетей, обеспечивающую переносимость и совместимость между различными квантовыми платформами и фреймворками.

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.

Граничное управление: Топология, шум и квантовые системы

от

В исследовании двухмерных неэрмитовых квантовых и стохастических решеток показано, что при высокой степени невозвратности ([latex]c=0.8[/latex]) и определённом соотношении внутренних и внешних скоростей ([latex]Ni=2[/latex], [latex]Nj=3[/latex]), топологический режим приводит к значительному увеличению числа состояний в стохастическом спектре вблизи стационарного состояния, в отличие от квантового спектра вблизи нулевой энергии, что демонстрирует фундаментальную связь между топологией и динамикой неэрмитовых систем.

В статье исследуется, как топологические свойства влияют на динамику негермитовых и стохастических систем, открывая новые возможности для контроля и стабилизации граничных состояний.

Искусственный интеллект и диплом: новый этап в написании научных работ

от

В ходе исследования, охватившего 79 пользователей искусственного интеллекта, выявлены различные стадии интеграции ИИ в рабочий процесс диссертации, демонстрирующие эволюцию его применения в академической среде.

Исследование показывает, как генеративные ИИ-системы становятся неотъемлемой частью процесса подготовки магистерских диссертаций, меняя подходы к исследованию и написанию текстов.

Коллективный разум машин: самообучающиеся системы для глубоких исследований

от

Система многоагентных исследований структурирована таким образом, что центральный оркестратор формирует перечень задач для ответа на запрос пользователя, после чего несколько агентов-читателей извлекают необходимую информацию из документов, которую затем агрегатор объединяет в мини-отчёты, а финальным этапом является формирование развёрнутого отчёта агентом-писателем, причём оркестратор может итеративно уточнять план задач для достижения оптимального результата.

Новое поколение многоагентных систем способно самостоятельно улучшать свои запросы, повышая эффективность сбора информации и генерации отчетов.

Искусственный интеллект на практике: проверяем экспертные навыки

от

В XpertBench наблюдается сбалансированное распределение задач между естественнонаучными (STEM) и гуманитарными дисциплинами, что отражает стремление к всесторонней оценке когнитивных способностей моделей.

Новый бенчмарк XpertBench оценивает способность больших языковых моделей решать сложные задачи, требующие профессиональной экспертизы, а не просто отвечать на вопросы.

Текстуры обмана: Как взломать ИИ, управляющий роботами

от

Защитные механизмы, применяемые к входным данным, оказывают ощутимое влияние на производительность Tex3D, демонстрируя, что даже незначительные изменения в структуре входных данных способны существенно изменить поведение системы.

Новое исследование демонстрирует, как специально разработанные 3D-текстуры могут дезориентировать системы искусственного интеллекта, ответственные за восприятие и управление роботами в реальном мире.

Искусственный интеллект в школе: учимся решать задачи как профессионалы

от

Интерфейс демонстрирует последовательность действий I-SAILBFS, раскрывая структуру взаимодействия в рамках данной системы.

Новое исследование показывает, что даже школьники среднего звена могут освоить базовые принципы искусственного интеллекта, если это обучение встроено в привычные предметы.