Денис Аветисян ![Спецификация желаемого поведения агента, формализуемая как [latex]\varphi[/latex], будь то заданная пользователем или сгенерированная языковой моделью на основе опыта, автоматически преобразуется в модель вознаграждения, направляя процесс оптимизации, в то время как агент одновременно изучает представление наблюдений посредством пространства состояний верифицируемой модели мира, что позволяет обучать политику непосредственно на этом представлении и обеспечивать гарантии посредством верификатора, предоставляющего сертификаты соответствия спецификации и качества абстракции модели мира, при этом не требуя доступа к явной динамике среды, достаточно её симуляции.](https://arxiv.org/html/2602.23997v1/2602.23997v1/x1.png)
Исследователи предлагают новую архитектуру для создания интеллектуальных агентов, способных к самообучению и надежной работе в динамично меняющихся условиях.
Новое исследование демонстрирует, как улучшить способность генеративных моделей создавать реалистичные и логичные сцены, обучая их пространственному мышлению.
Статья рассматривает потенциальное влияние генеративного искусственного интеллекта на разрешение юридических конфликтов и связанные с этим риски.
![В методе SenCache, чувствительность служит критерием для кэширования промежуточных результатов шумоподавления; если изменения в зашумленном латентном представлении [latex]x_t[/latex] и шаге выборки [latex]t[/latex] оказываются незначительными и оценка чувствительности (определяемая уравнением 9) падает ниже ε, используется кэшированный результат шумоподавителя, что позволяет ускорить процесс вывода диффузионной модели за счёт пропуска дорогостоящих вычислений при минимальных ожидаемых изменениях выходных данных.](https://arxiv.org/html/2602.24208v1/2602.24208v1/figures/figure2F.png)
Исследователи предлагают метод динамического кэширования, позволяющий значительно ускорить работу генеративных моделей без потери качества.
![Молекула, помещённая в оптический резонатор с частотой [latex]\omega_c[/latex], рассматривается как фотон-электрон-ядерная система, чьё поведение описывается многочастичной волновой функцией [latex]\Psi(\bm{r},\bm{R},\bm{q},t)[/latex], что позволяет исследовать взаимодействие света и материи на квантовом уровне.](https://arxiv.org/html/2602.23914v1/2602.23914v1/x6.png)
В статье представлен обзор метода точного разложения многочастичной волновой функции и его применения к широкому спектру задач в квантовой химии и физике.
![В процессе обучения двуслойной MLP на наборе данных CIFAR-10 с использованием InfoNCE наблюдается увеличение гауссовости представления данных, что проявляется в снижении коэффициента вариации норм представлений (указано в уравнении [latex]Eq.20[/latex]), уменьшении статистики асимметрии из не-гауссовых значений в нормальный диапазон и устойчивом росте доли координат, успешно проходящих тест DP на нормальность.](https://arxiv.org/html/2602.24012v1/2602.24012v1/figures/cifar_epochs_100.jpg)
Новое исследование показывает, что контрастивное обучение с использованием функции потерь InfoNCE приводит к формированию представлений, близких к гауссовскому распределению в высоких измерениях.
В статье представлена концепция Auton Agentic AI Framework — системы, позволяющей создавать надежные, адаптируемые и контролируемые автономные агенты.
![Оптимизированная реализация быстрого преобразования Фурье (БПФ) посредством библиотеки FFTW 3.1.2, использующая SSE SIMD инструкции, демонстрирует значительное ускорение по сравнению с типичным учебным алгоритмом БПФ на основе radix-2 (Numerical Recipes in C), особенно при [latex]n \gtrsim 2^{19}[/latex], когда производительность учебной реализации ограничивается размером кэша второго уровня, подчеркивая радикальную разницу в эффективности между прямыми и оптимизированными алгоритмами БПФ даже при сопоставимых вычислительных затратах.](https://arxiv.org/html/2602.23525v1/2602.23525v1/x1.png)
В статье рассматривается архитектура и оптимизация библиотеки FFTW, позволяющей эффективно вычислять быстрое преобразование Фурье в различных вычислительных средах.
Новая нанофотонная платформа позволяет эффективно взаимодействовать и запутывать квантовые излучатели, открывая путь к созданию масштабируемых квантовых устройств.
Новая статья предлагает отказаться от идеи создания универсального искусственного интеллекта, подобного человеческому, и сосредоточиться на развитии систем, способных к молниеносной адаптации к любым задачам.