Жидкий мир предсказаний: новая модель для долгосрочного планирования
![Архитектура FluidWorld, основанная на диффузии Лапласа и эволюционирующем поле убеждений (BeliefField) размером 16x16, позволяет моделировать пространственно-временные зависимости, используя лишь ∼801K параметров, при этом механизм распространения информации посредством ядра Лапласа ([1,−2,1]) обеспечивает вычислительную эффективность O(N), а биологически вдохновленные принципы, такие как латеральное торможение и диффузия Хебба, способствуют формированию разнообразных и структурированных представлений.](https://arxiv.org/html/2603.21315v1/x1.png)
Исследователи предлагают альтернативу трансформерам, основанную на реакционно-диффузионных уравнениях, для создания более эффективных и интуитивно понятных моделей мира.
Денис Аветисян
Закон Амдала в эпоху ИИ: как меняется архитектура компьютеров
Новые законы масштабирования в искусственном интеллекте заставляют переосмыслить классический закон Амдала и приводят к предпочтению программируемых вычислительных платформ.
Гауссовы Всплески: Быстрая 3D-Реконструкция из Разреженных Данных
![В разработанной системе [latex]\text{F}^{4}\text{Splat}[/latex] предсказуемые на основе многовидового контекста параметры камер и гауссовых карт, оптимизированные посредством совместной минимизации функций потерь [latex]\mathcal{L}^{\text{camera}}[/latex], [latex]\mathcal{L}^{\text{render}}[/latex], [latex]\mathcal{L}^{\text{scene}}[/latex] и [latex]\mathcal{L}^{\text{score}}[/latex], позволяют формировать компактные и высокоточные трёхмерные гауссовы представления [latex]\mathcal{G}\_{\tau\_{\bar{N}\_{\mathcal{G}}}}[/latex], адаптированные к заданным ограничениям на количество гауссиан [latex]\bar{N}\_{\mathcal{G}}[/latex] без необходимости повторного обучения.](https://arxiv.org/html/2603.21304v1/x2.png)
Новый подход F4Splat позволяет создавать детализированные 3D-модели, эффективно используя даже небольшое количество входных изображений.
Интеллектуальные помощники для науки: адаптивные объяснения на основе графов знаний
Новый подход позволяет искусственному интеллекту объяснять сложные научные концепции, учитывая особенности мышления эксперта и его текущий уровень понимания.
Искусственный голос под прицелом: новый метод борьбы с дипфейками
Исследователи предлагают инновационный подход к обнаружению синтезированной речи, основанный на устранении влияния индивидуальных особенностей голоса.
QR-разложение для экстремальных матриц: новый взгляд на GPU
![Эффективность работы двух GPU-ядер в алгоритмах CholQR2 и SVQB2 демонстрирует зависимость от количества столбцов [latex]nn[/latex], причём наименьшее и наибольшее количество строк [latex]mm[/latex], соответствующее экспериментальным наборам из Таблицы 3, отображается на графике с помощью маркеров меньшего и большего размера, соответственно.](https://arxiv.org/html/2603.20889v1/x2.png)
Исследование оптимизированных алгоритмов QR-разложения для высоких и узких матриц показывает, как добиться почти предельной производительности на современных графических процессорах.
Автономный помощник для научных вычислений: SciNav
Новая система SciNav позволяет автоматизировать решение задач научного программирования, эффективно исследуя пространство возможных решений.
REVERE: Самообучающийся помощник для воспроизведения научных исследований
Новая система REVERE позволяет автоматизировать и повысить надежность воспроизведения результатов научных вычислений, используя возможности больших языковых моделей.
Квантовая запутанность под наблюдением: как нейросети реконструируют структуру пространства-времени
Новое исследование показывает, что графовые нейронные сети способны точно восстанавливать глобальные свойства квантовой запутанности по локальным данным измерений в контролируемых квантовых схемах.
Квантовое программирование: где лучше хранить знания?
Новое исследование показывает, что современные языковые модели, использующие методы поиска и многоагентного выполнения, превосходят специализированные модели в генерации квантового кода.