Денис Аветисян

Воспроизводимость исследований ИИ: где кроется главная проблема?

от

Исследование рассматривает воспроизведение эмпирического исследования как графовую модель, где каждое исследование состоит из одной или нескольких гипотез, проверяемых посредством экспериментов, результаты которых анализируются и интерпретируются для подтверждения или опровержения этих гипотез, при этом интерпретация выделяется как статичный элемент, в отличие от традиционно допускаемой гибкости, что позволяет упростить анализ результатов экспериментов и оценить исход исследования.

Новая работа предлагает формализовать понятие воспроизводимости в исследованиях искусственного интеллекта, чтобы сделать оценки систем автоматизации более надежными и сопоставимыми.

Облачные вычисления для науки: гибкость и масштабируемость

от

В ходе систематического анализа геномов SARS-CoV-2 в период пандемии COVID-19 была реализована передовая методика, основанная на федеративных вычислениях, объединивших ресурсы нескольких высокопроизводительных вычислительных кластеров и облачных платформ, таких как GCP и AWS.

В статье рассматриваются возможности использования гибридных и мультиоблачных архитектур для создания современной и эффективной исследовательской инфраструктуры.

Искусственный интеллект и экологический след: регуляторные лакуны

от

Новый анализ показывает, что существующие нормативные рамки не способны эффективно контролировать растущее воздействие искусственного интеллекта на окружающую среду.

ИИ-художник: Как научить нейросети мыслить и создавать изображения

от

В отличие от BAGEL, демонстрирующего компетентность в рассуждениях, но не отражающего этот процесс в итоговом изображении при сложных переплетённых запросах, Re-Align достигает сильной согласованности между рассуждением и генерацией благодаря структурированному IC-CoT, что позволяет более точно интерпретировать и визуализировать логику ответа.

Новый подход Re-Align позволяет значительно улучшить качество и согласованность изображений, генерируемых и редактируемых нейросетями, благодаря внедрению структурированного мышления.

Искусственный интеллект осваивает игры: новый подход к обучению на больших данных

от

В разработанной среде для исследования причинно-следственных связей в обучении с учителем, увеличение глубины нейронной сети способствует более быстрому освоению причинно-правильного решения, при этом нелинейные сети, обученные методом стохастического градиентного спуска, приближаются к корректному решению, в отличие от линейных сетей, которые демонстрируют отсутствие прогресса даже при случайной инициализации параметров, несмотря на существование оптимальной линейной политики, что подчеркивает важность нелинейности для выявления истинных причинно-следственных связей.

Исследователи разработали масштабируемый метод обучения ИИ, позволяющий создавать универсальные игровые модели, способные эффективно играть в различные 3D-игры, используя только визуальные данные и действия игрока.

Голос без границ: новый масштабный мультилингальный аудио-набор данных

от

Набор данных LEMAS содержит более 150 тысяч часов многоязычной речи с принудительной выравниванием на уровне слов для десяти основных языков, что позволило разработать две модели: LEMAS-TTS, реализующую крупномасштабный, потоковый нейронный синтез речи из текста и короткого эталонного фрагмента, и LEMAS-Edit, предназначенную для редактирования речи на уровне слов с использованием кодека.

Представлен LEMAS — обширный ресурс для исследований в области генерации и редактирования речи, открывающий возможности для создания реалистичных голосов на разных языках.

Искусственный судья: от языковой модели к интеллектуальному агенту

от

Область применения подхода «Агент как судья» демонстрирует детализированную классификацию задач в различных областях, позволяя эффективно структурировать и анализировать широкий спектр проблем.

Обзор показывает, как оценка качества контента и решений переходит от простых языковых моделей к сложным системам, способным к планированию и взаимодействию.

Квантовый симулятор решетки: новый шаг к пониманию фундаментальных взаимодействий

от

Предлагаемая схема масштабируемого квантового симулятора на холодных атомах исследует переход между вакуумным состоянием без частиц и состоянием с пролиферацией зарядов в представлениях QLM и BHM, используя протокол изменения массы и ограничивая гильбертово пространство с помощью члена δ в гамильтоне (10), а также предотвращая динамику, нарушающую закон Гаусса, посредством потенциального наклона, создаваемого членом γ, при этом отображение между представлениями BHM и QLM осуществляется посредством представления с шахматными фермионами, где одиночный атом на нечётной (чётной) позиции представляет частицу (античастицу) с характеристиками электрона (позитрона), а связи красного (синего) цвета соответствуют собственным состояниям [latex] \hat{S}^{z} [/latex] с собственным значением [latex] \pm\frac{1}{2} [/latex], что соответствует двойному (нулевому) заполнению участков связи в BHM.

Ученые разработали масштабируемую платформу для моделирования квантовых полей с использованием сверххолодных атомов, открывая путь к изучению сложных физических явлений.