Денис Аветисян 
Новое исследование демонстрирует, что добавление агента-наставника к системе искусственного интеллекта значительно повышает качество и креативность в процессе разработки инженерных проектов.
Исследователи представили MemMA — многоагентную систему, позволяющую значительно улучшить долгосрочную память и эффективность языковых моделей.
Исследователи разработали метод, позволяющий автоматически генерировать редактируемые векторные изображения из растровых графиков, открывая новые возможности для визуализации данных.
Обзор современных методов оптимизации функций, основанных на устойчивой гомологии, и их применение в анализе данных.
![Предлагаемый двухэтапный агентский конвейер исследует пространство вариантов высокоуровневого синтеза (HLS), где координатор извлекает граф вызовов функций из исходного дизайна [latex]\mathcal{D}[/latex], порождая оптимизаторов для каждой подфункции [latex]f\_{1}, \dots, f\_{K}[/latex], а затем, используя решатель целочисленного линейного программирования (ILP), отбирает [latex]N[/latex] комбинаций [latex]\mathcal{S}=\{s\_{1},\dots,s\_{N}\}[/latex], минимизирующих общую задержку при заданном бюджетном ограничении по площади, после чего, посредством [latex]N[/latex] исследовательских агентов, стартующих от отобранных кандидатов, достигается окончательно оптимизированный дизайн [latex]\mathcal{D}^{\ast}[/latex] путем итеративного применения путей оптимизации, охватывающих весь дизайн.](https://arxiv.org/html/2603.25719v1/x1.png)
Исследование показывает, как гибкие ИИ-системы могут значительно ускорить и улучшить процесс разработки и оптимизации аппаратного обеспечения.
![С использованием симплектического и разностного интегратора Бориса для системы [latex] (37) [/latex] при [latex] \alpha = 1/2 [/latex] и шаге интегрирования [latex] \tau = 0.01 [/latex] демонстрируется, что нелинейный векторный потенциал нарушает инвариантность, доказанную в предложении 4.2, что проявляется в отклонении от симплектичности, визуализированном в логарифмической шкале.](https://arxiv.org/html/2603.25596v1/figures/mod_symplect_err_nonlin.png)
Новые методы численного интегрирования позволяют с высокой точностью предсказывать поведение волновых пакетов в магнитных полях, сохраняя ключевые физические свойства системы.
Исследователи предлагают инновационный метод, позволяющий языковым моделям эффективно работать с контекстом в 100 миллионов токенов, приближая их к человеческим возможностям восприятия информации.
Новая платформа EcoThink динамически оптимизирует работу больших языковых моделей, снижая энергопотребление без потери качества.
Новый подход, объединяющий возможности глубокого обучения и квантово-монта-карловских методов, позволяет с высокой точностью и эффективностью моделировать сложные химические реакции и предсказывать свойства молекул.
Новое исследование показывает, что предоставление пользователям информации о причинах сокрытия данных искусственным интеллектом повышает их понимание и доверие к системе.