Денис Аветисян 
Новое исследование демонстрирует, как специально разработанные 3D-текстуры могут дезориентировать системы искусственного интеллекта, ответственные за восприятие и управление роботами в реальном мире.
Квантовый Парадокс: Угроза и Возможность Знаете, всегда было забавно, как самые сложные вещи в науке оказываются проще, чем кажутся. Вот и с квантовыми вычислениями – все кричат о взломе криптографии, а я вижу… возможности. Как будто рушат старый дом, чтобы построить новый, лучше. Представьте себе сложный механизм, часы, например. Чтобы он работал, нужны точно подогнанные … Читать далее
Развитие генеративных моделей искусственного интеллекта требует переосмысления подходов к обучению специалистов в области анализа данных, акцентируя внимание на навыках, которые невозможно автоматизировать.
Новый бенчмарк VideoZeroBench позволяет оценить, насколько хорошо модели понимают видео и могут подтвердить свои ответы конкретными моментами в нём.
Новый подход, объединяющий квантовые вычисления и анализ данных одиночных клеток, позволяет глубже понять механизмы межклеточных взаимодействий.
Исследователи объединили методы реконструкции и генерации 3D-моделей, добившись впечатляющих результатов в создании детализированных объектов из обычных изображений.
Обзор показывает, как модели машинного обучения открывают новые возможности для моделирования химических систем, обещая значительный прогресс в скорости и точности расчетов.
В статье представлена платформа, использующая возможности больших языковых моделей для автоматизации ключевых этапов социологических исследований — от разработки экспериментов до анализа данных и подготовки отчетов.
Квантовый скачок в образовании: Новый подход к подготовке кадров Знаете, всегда было так: квантовая физика – удел тех, кто может выводить интегралы во сне. Но что, если я скажу вам, что будущее квантовых вычислений зависит не только от гениев-теоретиков, но и от тех, кто умеет паять и охлаждать криостаты? Парадоксально, не правда ли? Представьте себе … Читать далее
![В ходе сравнительного анализа эволюционных алгоритмов [latex]ASI-Evolve[/latex], [latex]GEPA[/latex] и [latex]OpenEvolve[/latex] продемонстрирована вариативность в динамике развития, особенно заметная при использовании моделей [latex]GPT-5-mini[/latex] и [latex]Qwen3-{32}B[/latex] для [latex]ASI-Evolve[/latex], что указывает на чувствительность алгоритмов к базовым моделям и необходимость учета разброса результатов при повторных запусках.](https://arxiv.org/html/2603.29640v1/assets/model_comparison.png)
В статье представлена система Asi-Evolve, демонстрирующая, как ИИ может самостоятельно проводить научные исследования и ускорять собственное развитие.