Оттачивая язык машин: новый подход к обучению языковых моделей
Исследователи предлагают инновационный метод предварительного обучения, позволяющий языковым моделям лучше понимать и воспроизводить сложные грамматические конструкции.
Денис Аветисян
Материалы будущего: Компьютерное моделирование от структуры до свойств
В статье представлена комплексная платформа для рационального дизайна материалов, объединяющая методы квантовой химии и молекулярного докинга.
Проверка на прочность: Как оценить качество тестов для больших языковых моделей
Новая работа представляет комплексный подход к оценке и улучшению критериев, по которым проверяются возможности современных искусственных интеллектов.
Квантовый свет: Когда лазер перестает быть экспериментом
Квантовый свет: Когда лазер перестает быть экспериментом Парадоксально, но часто самые сложные вещи оказываются самыми простыми в теории. А вот реализовать эту простоту… это уже искусство. Представьте себе оркестр. Каждый музыкант – это отдельный оптический компонент. А теперь представьте, что все они собраны в один, идеально настроенный модуль. Это и есть то, чем занимается Monarch … Читать далее
Квантовый скачок в прогнозировании временных рядов
Новая гибридная модель объединяет квантовые вычисления и вейвлет-анализ для повышения точности прогнозирования финансовых рынков и других сложных временных рядов.
Симфония Рассуждений: Управление Разнородными Моделями для Решения Сложных Задач
Новая архитектура позволяет динамически комбинировать различные языковые модели и инструменты, значительно повышая эффективность в широком спектре когнитивных задач.
Квантовое машинное обучение: новый взгляд на динамику открытых квантовых систем
![Наблюдения за предсказанной диссипативной динамикой демонстрируют, что как конволюционные рекуррентные нейронные сети (CVNN), так и рекуррентные нейронные сети (RVNN) эффективно сохраняют траектории в моделях SB (при [latex]\epsilon/\Delta = 0.0[/latex], [latex]\gamma/\Delta = 9.0[/latex], [latex]\lambda/\Delta = 6.0[/latex], [latex]\beta\Delta = 1.0[/latex]) и комплексах FMO (4 сайта при [latex]\gamma = 250~\mathrm{cm}^{-1}[/latex], [latex]\lambda = 70~\mathrm{cm}^{-1}[/latex], [latex]T = 130~\mathrm{K}[/latex]; 7 сайтов при [latex]\gamma = 350~\mathrm{cm}^{-1}[/latex], [latex]\lambda = 70~\mathrm{cm}^{-1}[/latex], [latex]T = 30~\mathrm{K}[/latex]; и 8 сайтов при [latex]\gamma = 400~\mathrm{cm}^{-1}[/latex], [latex]\lambda = 250~\mathrm{cm}^{-1}[/latex], [latex]T = 30~\mathrm{K}[/latex]) даже при анализе траекторий, не использованных в процессе обучения.](https://arxiv.org/html/2601.03964v1/x3.png)
Исследование демонстрирует, что использование комплексных нейронных сетей значительно повышает точность прогнозирования эволюции квантовых систем, подверженных диссипации.
Проверка на прочность: Новый тест для языковых моделей
Ученые разработали всесторонний набор данных для выявления уязвимостей и рисков в больших языковых моделях.
Искусственный интеллект на службе науки: новые подходы к безопасности и надежности
В статье представлен обзор современных методов выравнивания больших языковых моделей, направленных на повышение их безопасности и управляемости в процессе исследования.
Искусственный интеллект на службе эпидемиологии: новая оценка возможностей
Исследователи представили комплексный тест для проверки способности больших языковых моделей отвечать на вопросы, связанные с эпидемиологией, и анализировать данные о здоровье населения.