Квантовый Монте-Карло: Моделирование рождения электрон-позитронных пар

В ходе эксперимента продемонстрировано создание электронно-позитронных пар посредством линейного процесса Брайта-Уиллера, возникающих при столкновении двух пучков частиц.

Новый алгоритм, основанный на квантовых вычислениях, позволяет эффективно моделировать процесс рождения пар в сильных полях, открывая перспективы для изучения квантовой электродинамики.

Искусственный интеллект и наука: где пока что не хватает искры?

Разработан шаблон инструкций для ведения логов сессий, обеспечивающий детальную регистрацию процесса выполнения исследований автономными агентами и позволяющий прослеживать ход вычислений на каждом этапе.

Новое исследование показывает, что современные системы искусственного интеллекта, несмотря на впечатляющие возможности, пока не готовы к самостоятельным научным открытиям.

Квантовые алгоритмы против классических: кто точнее предсказывает финансовые рынки?

Для сравнительного анализа производительности квантовых и классических моделей машинного обучения - QNN против ANN, QLSTM против LSTM и QSVR против SVR - был сформирован портфель активов, охватывающий рынки США и Турции, ежедневно отслеживались цены с использованием API Yahoo Finance, применялась специфическая для каждой задачи разработка признаков, после чего признаки масштабировались и разделялись по схеме перекрестной проверки, что позволило оценить эффективность моделей с использованием соответствующих метрик.

Новое исследование сравнивает возможности квантовых и классических алгоритмов машинного обучения в задачах финансового прогнозирования, выявляя области, где квантовые модели могут демонстрировать превосходство.

Самообучающиеся модели: новый шаг к универсальному искусственному интеллекту

В рамках разработанной платформы UniCorn реализована схема самоорганизующегося взаимодействия агентов для отбора высококачественных данных, дополненная процессом реконструкции когнитивных шаблонов, позволяющим упорядочить данные для повышения устойчивости и эффективности обучения, что подтверждается эталонным тестом UniCycle, демонстрирующим способность модели точно восстанавливать ключевую текстовую информацию из собственного генерируемого контента.

Исследователи представили UniCorn — систему, позволяющую мультимодальным моделям совершенствоваться, обучаясь на данных, которые они генерируют самостоятельно.

Параллельные рассуждения: новый подход к рекомендациям

Архитектура параллельного латентного рассуждения представляет собой систему, в которой позиционное вложение рассуждения [latex]RPE[/latex] играет ключевую роль в организации и обработке информации, позволяя системе эффективно выводить заключения и адаптироваться к изменяющимся условиям.

Исследователи предлагают инновационную архитектуру, расширяющую возможности последовательных рекомендаций за счет одновременного анализа различных логических цепочек.

Сети будущего: Искусственный интеллект на страже связи и восприятия

В статье представлен обзор перспективного направления развития беспроводных сетей 6G, объединяющего коммуникацию, сенсорику и возможности искусственного интеллекта.

Сжатый код: как оптимизация влияет на «мышление» языковых моделей

Анализ токенов программирования в токенизаторах крупных языковых моделей (DeepSeek-R1/V3, Qwen2.5 и Llama 3.1) демонстрирует, что словарный запас, насчитывающий от 128 000 до 151 000 токенов, охватывает 276 уникальных ключевых слов из 12 языков программирования, при этом категоризация токенов по частоте позволяет оценить степень поддержки этих языков.

Новое исследование показывает, что методы сжатия, применяемые к большим языковым моделям для генерации кода, неожиданным образом меняют распределение вероятностей токенов и влияют на качество итогового кода.

Графы на страже ИИ: новый подход к безопасности генеративных моделей

В статье представлен метод, использующий преобразование графов для обеспечения корректности и надёжности структур, генерируемых искусственным интеллектом.

Генерация изображений: новый подход к планированию и исполнению

Единый мыслитель демонстрирует возможности комплексного подхода к задачам генерации изображений, включая редактирование и преобразование текста в изображения, а также способность к логическому обоснованию полученных результатов.

Исследователи представили архитектуру, разделяющую процесс рассуждений и непосредственную генерацию пикселей, что позволяет создавать более качественные и осмысленные изображения.