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.
Денис Аветисян
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.
Нейросеть предсказывает поведение белков: новый подход к моделированию
Исследователи разработали метод, позволяющий создавать точные и эффективные модели поведения белков, используя возможности искусственного интеллекта.
Звёздные функции и q-аналоги: новые границы
Исследование предлагает свежий взгляд на класс звёздных функций, расширяя их понятие с помощью q-исчисления и устанавливая точные границы для их коэффициентов и детерминантов.
Автоматизация Науки: Гибкие Протоколы для Современной Лаборатории
В статье представлен подход к разработке и оптимизации научных протоколов с использованием моделирования и автоматизированных рабочих процессов.
Искусство обучения агентов: Создание реалистичных сред для ИИ
Новая система EnvScaler позволяет автоматически генерировать сложные и разнообразные среды взаимодействия с инструментами, необходимые для эффективного обучения интеллектуальных агентов.
Прямой доступ к ответам: новый подход к запросам в базах данных
![Эксперименты с трёхсторонним соединением [latex]R(A,B) \bowtie_{B} S(B,C) \bowtie_{C} T(C,D)[/latex] с использованием синтетических данных показали, что при контролируемом размере результирующего набора, время доступа к медианному ответу при полном лексикографическом порядке [latex]A \rightarrow B \rightarrow C \rightarrow D[/latex] существенно зависит от значения [latex]k[/latex] при размере отношений в [latex]10^4[/latex], при этом отношение прямого доступа ко времени единичного доступа к медианному ответу остаётся стабильным.](https://arxiv.org/html/2601.06013v1/x1.png)
Исследование демонстрирует, как алгоритмы прямого доступа позволяют значительно ускорить обработку сложных запросов к базам данных, особенно при небольшом количестве обращений.
Оценка качества портретов без обучения: новый подход на основе Vision Transformers
Исследователи представили ViTNT-FIQA — метод оценки качества изображений лиц, который не требует этапа обучения и использует стабильность признаков в архитектуре Vision Transformers.
Раскрытие личностей: Как искусственный интеллект «взломал» анонимные интервью
Новое исследование показывает, что современные ИИ-системы способны восстановить личности участников публичного датасета интервью, несмотря на предпринятые меры по анонимизации.
Интеллектуальный отбор данных: как ускорить открытие новых материалов
В статье представлен критический анализ методов активного обучения, применяемых в материаловедении, и их влияние на эффективность поиска и генерации данных.