Разумные агенты науки: новые горизонты познания
![Система многоагентного рассуждения, анализируя научные запросы, выстраивает кратчайшие реляционные структуры между концепциями через глобальный гиперграф, где поиск альтернативных путей - основа для генерации проверяемых гипотез, при этом допустимые механизмы обхода гиперграфа ограничиваются пересечением гиперрёбер по одному или двум узлам [latex] (S=1, S=2) [/latex], что позволяет находить оптимальные и разнообразные решения.](https://arxiv.org/html/2601.04878v1/x8.png)
В статье представлен инновационный подход к представлению знаний, позволяющий искусственным интеллектам проводить более эффективные и интерпретируемые научные исследования.
![Система многоагентного рассуждения, анализируя научные запросы, выстраивает кратчайшие реляционные структуры между концепциями через глобальный гиперграф, где поиск альтернативных путей - основа для генерации проверяемых гипотез, при этом допустимые механизмы обхода гиперграфа ограничиваются пересечением гиперрёбер по одному или двум узлам [latex] (S=1, S=2) [/latex], что позволяет находить оптимальные и разнообразные решения.](https://arxiv.org/html/2601.04878v1/x8.png)
В статье представлен инновационный подход к представлению знаний, позволяющий искусственным интеллектам проводить более эффективные и интерпретируемые научные исследования.
В статье представлена концепция, согласно которой интеллект и сознание возникают не из способности к предсказанию, а из умения системы выстраивать и интегрировать связи, рекурсивно интерпретируя собственные процессы и окружающую среду.
Статья предлагает принципиально новый способ обеспечения соответствия систем искусственного интеллекта требованиям законодательства, основанный на автоматизации и вычислительных методах.
![После применения уменьшения скорости обучения (LR decay) конфигурации с обучаемыми векторными множителями ([latex] +LRM [/latex]) демонстрируют снижение функции потерь, что указывает на улучшенную оптимизацию по сравнению со стандартными параметризациями, а разница в значениях потерь между этими подходами количественно подтверждает эффективность использования обучаемых множителей для достижения более стабильного и быстрого схождения.](https://arxiv.org/html/2601.04890v1/x8.png)
Новый подход позволяет языковым моделям более эффективно использовать свои параметры, преодолевая ограничения, связанные с масштабированием и шумом в процессе обучения.
Новый обзор посвящен исследованию возможностей применения неархимедовой математики, в частности p-адических чисел, для построения новых моделей квантовых вычислений и объединения квантовой механики с теорией гравитации.

Исследователи предлагают инновационный подход к объединению возможностей больших языковых моделей для достижения более качественных и эффективных результатов.

Новый набор данных Sci-Reasoning позволяет глубже понять, как развиваются и применяются современные методы искусственного интеллекта.

Исследователи разработали алгоритм искусственного интеллекта, позволяющий быстро находить перспективные ионные жидкости для эффективного и экономичного улавливания CO2 в промышленных процессах.

Новый подход позволяет AI-агентам генерировать собственные критерии оценки кода, значительно повышая точность и масштабируемость верификации программных изменений.
Новое исследование предлагает комплексную теорию оптимального квантования равномерно распределенных данных на поверхности сферы.