Денис Аветисян 
В статье представлен обзор современных методов выравнивания больших языковых моделей, направленных на повышение их безопасности и управляемости в процессе исследования.
Ученые разработали всесторонний набор данных для выявления уязвимостей и рисков в больших языковых моделях.
![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.
В статье предлагается новый подход к созданию безопасных и этичных систем искусственного интеллекта, основанный на интеграции правовых норм в их основу.
Исследователи представили комплексный тест для проверки способности больших языковых моделей отвечать на вопросы, связанные с эпидемиологией, и анализировать данные о здоровье населения.
Новый алгоритм, основанный на квантовых вычислениях, позволяет эффективно моделировать процесс рождения пар в сильных полях, открывая перспективы для изучения квантовой электродинамики.
Обзор показывает, как развитие искусственного интеллекта порождает новые риски в сфере кибербезопасности и требует пересмотра стратегий защиты.
Исследователи разработали систему, использующую принципы рассуждения для более точного и семантически обоснованного редактирования изображений по текстовым инструкциям.
Новое исследование сравнивает возможности квантовых и классических алгоритмов машинного обучения в задачах финансового прогнозирования, выявляя области, где квантовые модели могут демонстрировать превосходство.
Новое исследование показывает, что современные системы искусственного интеллекта, несмотря на впечатляющие возможности, пока не готовы к самостоятельным научным открытиям.