Денис Аветисян 
Новое исследование демонстрирует, как несколько искусственных интеллектов могут совместно анализировать медицинские изображения для выявления заболеваний, которые сложно различить даже специалистам.
Крупные мультимодальные модели демонстрируют превосходство над существующими решениями в задачах классификации, используя возможности обучения в контексте.
Новое исследование демонстрирует, как комбинация ансамблевых методов машинного обучения и больших языковых моделей может повысить точность и интерпретируемость прогнозирования сердечных заболеваний.
Новое исследование проливает свет на феномен неконкурентного ценообразования, ставя под сомнение определение «алгоритмического сговора».
Исследователи разработали инновационный подход к анализу метилирования ДНК, позволяющий не только точно предсказывать изменения, но и понимать лежащие в их основе механизмы.
Квантовый Контроль: Взгляд изнутри Представьте себе оркестр, где каждый инструмент – это кубит. Но вместо привычных скрипок и труб, у нас капризные квантовые системы, требующие тончайшей настройки. И вот, задача состоит не просто в том, чтобы заставить их играть, а в том, чтобы добиться согласованности и избежать какофонии декогеренции. Это, если хотите, и есть суть … Читать далее
Новый подход к управлению беспроводными сетями позволяет автоматически оптимизировать работу сети в соответствии с заданными целями, повышая энергоэффективность и снижая затраты.
Исследователи предлагают инновационную систему, позволяющую находить релевантные изображения и текст без предварительного обучения на больших наборах данных.
Новое исследование предлагает метод строгой проверки надежности гибридных систем, позволяющий предсказывать их поведение в различных условиях.
В новой работе ученые демонстрируют, как алгоритмы машинного обучения позволяют эффективно проектировать одномолекулярные магниты с заданными свойствами, значительно сокращая объем необходимых вычислительных ресурсов.