Единый поиск по разным источникам знаний
Новая система позволяет эффективно извлекать информацию из гетерогенных баз данных, используя их собственные языки запросов.
Денис Аветисян
Причинно-следственный анализ: новый инструмент для искусственного интеллекта
Исследователи представили CausaLab — платформу для оценки способности ИИ-агентов выявлять истинные причинно-следственные связи, а не просто предсказывать результаты.
Квантовое обучение без границ: Новый подход к федеративному обучению
![Результаты демонстрируют, что алгоритм Q-ANCHOR превосходит другие федеративные алгоритмы обучения при наличии деполяризующего шума с вероятностью [latex]p=0.02[/latex], используя аналитические градиенты и обеспечивая более устойчивое и эффективное обучение в зашумленных условиях.](https://arxiv.org/html/2605.30075v1/figs/compare_methods_fillband_noise-002.png)
Исследователи представили Q-ANCHOR — систему, позволяющую обучать квантовые модели на распределенных данных, несмотря на шум оборудования и неоднородность данных.
Искусственный интеллект в роли ученого: как оценить его способность к открытиям?
Новая методика позволяет проверить, насколько хорошо большие языковые модели способны не просто извлекать знания, а выдвигать и обосновывать научные гипотезы.
Виртуальные квантовые процессоры на суперкомпьютерах: новый подход
![Архитектура HPC-vQPU разделяет управление и исполнение задач: облачная платформа отвечает за валидацию, жизненный цикл и хранение данных, в то время как вычислительные узлы HPC выполняют планирование и вычисления, при этом взаимодействие между платформами осуществляется исключительно посредством исходящих запросов от агентов, а сервер предоставляет информацию о допустимости и задержке [latex]\delta\_{i}=\Delta(\mathcal{D}\_{d\_{i}},t\_{\mathrm{claim}}(\tau\_{i}))[/latex], которую runner локально использует для оценки [latex]\rho\_{i}=\mathcal{E}(\tau\_{i},\delta\_{i})[/latex].](https://arxiv.org/html/2605.28845v1/x1.png)
В статье представлена архитектура HPC-vQPU, позволяющая эффективно и безопасно выполнять квантовое моделирование на базе высокопроизводительных вычислительных систем.
Внимание нового поколения: локальная линейная модель Parallax для языковых моделей
Исследователи представили Parallax — масштабируемый и эффективный механизм внимания, способный значительно улучшить производительность больших языковых моделей.
Квантовый щит для искусственного интеллекта
Новое исследование рассматривает возможности использования квантовых вычислений для защиты систем искусственного интеллекта от злонамеренных атак.
ИИ-физик: Как искусственный интеллект строит научное ПО
Исследование показывает, что для создания надежного научного программного обеспечения важнее не мощность ИИ, а контроль со стороны физиков, фокусирующийся на физической корректности и архитектуре.
Обучение языковых моделей по критериям: новый подход к сложным задачам
Исследователи предлагают инновационный метод для повышения качества генерации текста в областях, где прямая проверка ответов затруднена.
Квантовые Заметки: От Фоксконна до Коммерции
Квантовые Заметки: Фоксконн, Коммерциализация и Неизбежные Сложности Вот парадокс: мы строим машины, основанные на самых фундаментальных законах Вселенной, но даже предсказать сроки их появления в реальном мире оказывается непростой задачей. Фоксконн, гигант контрактного производства, ожидает коммерциализации квантовых вычислений к 2030 году. Звучит оптимистично, но давайте вспомним, что даже определение «коммерциализации» в этой области – дело … Читать далее