Квантовые паттерны в открытом коде: поиск и применение
Исследование выявляет распространенные шаблоны квантового программирования в проектах с открытым исходным кодом, предлагая инструменты для их автоматического обнаружения и использования.
Денис Аветисян
Искусственный интеллект: где заканчивается наука и начинается разработка?
Новая статья исследует размытие границ между научными исследованиями и инженерной практикой в области искусственного интеллекта, демонстрируя рост числа гибридных ролей и кросс-функциональных команд.
Невысказанные желания: Почему модели «зрение-язык» не понимают, что от них хотят
Новое исследование показывает, что нечеткие запросы пользователей становятся серьезным препятствием для эффективной работы мультимодальных моделей, особенно при обработке запросов на других языках.
Обучение языковых моделей: новый подход к поиску решений
![Процесс I2B-LPO расширяет начальный путь [latex] r_{i} [/latex] в набор ветвлений [latex] R_{i} [/latex] посредством дискретизации в скрытом пространстве и инъекции PSA, а затем применяет регуляризацию информационного узкого места для обеспечения лаконичного и информативного исследования, выступающего в роли двойного фильтра и самовознаграждения.](https://arxiv.org/html/2601.05870v1/x3.png)
Исследователи предлагают инновационную систему, позволяющую расширить возможности языковых моделей в решении сложных задач и избежать зацикливания на однотипных ответах.
Нейросети, говорящие кодом: извлечение алгоритмов из дискретного трансформатора
Новая архитектура позволяет «вытащить» из нейронных сетей понятные человеку алгоритмы, представляя их в виде исполняемого кода.
Сборка RAG: Архитектура и доверие в системах генерации с поиском
В статье представлен всесторонний анализ систем генерации с поиском (RAG), охватывающий их эволюцию, текущее состояние и перспективы развития.
Диалоги с подглядыванием: Как зрение помогает предсказывать ваши слова
Новый подход к построению диалоговых систем использует визуальную информацию для мгновенного предсказания пользовательского ввода, делая общение с искусственным интеллектом более плавным и естественным.
Трансформеры: От Прогнозирования к Пониманию Причинности
![Обученная для предсказания следующего шага нейронная сеть на основе архитектуры Transformer, используя запаздывающие наблюдения за временными рядами, способна не только моделировать динамические процессы, но и, посредством анализа релевантности, выявлять лежащую в их основе причинно-следственную структуру, как демонстрируется на примере системы с [latex]N=3[/latex] и окном [latex]L=3[/latex].](https://arxiv.org/html/2601.05647v1/x1.png)
Новое исследование показывает, что архитектура трансформеров, изначально разработанная для обработки последовательностей, обладает неожиданной способностью выявлять причинно-следственные связи в данных временных рядов.
Нейросеть предсказывает поведение белков: новый подход к моделированию
Исследователи разработали метод, позволяющий создавать точные и эффективные модели поведения белков, используя возможности искусственного интеллекта.
Квантовые подгруппы $G_2$: от алгебр до графических представлений
Новое исследование демонстрирует связь между абстрактными алгебраическими структурами и конкретными представлениями в теории плоских графов, открывая путь к построению и проверке квантовых подгрупп.