Искусственный интеллект

Новая система на основе больших языковых моделей автоматизирует процесс проектирования полимеров, открывая путь к ускоренному открытию материалов с заданными свойствами.

Новая платформа предоставляет широкий спектр интерактивных сред для оценки и улучшения способностей моделей искусственного интеллекта понимать и взаимодействовать с визуальным миром.

Исследователи продемонстрировали ускоренный процесс открытия и синтеза материалов, объединив машинное обучение, вычислительное моделирование и высокопроизводительный синтез для создания и изучения новых фосфосульфидов металлов.

Новая методика позволяет научить нейросети не просто поддерживать разговор, а выстраивать его с учетом долгосрочных целей и стратегических задач.

В статье предлагается новый подход к идентификации алгоритмов, позволяющий обеспечить их прослеживаемость и ответственность.

Новый подход позволяет значительно повысить эффективность и скорость работы ИИ-помощников в разработке программного обеспечения.

Исследование сравнивает принципы работы традиционных поисковых систем и генеративных моделей искусственного интеллекта, таких как GPT-4, выявляя различия в источниках информации и подходе к ответам на запросы.

Представлена модель LongCat-Flash-Thinking-2601, демонстрирующая продвинутые возможности агентного рассуждения и обучения с подкреплением.

Новое исследование оценивает качество кода, автоматически генерируемого системами искусственного интеллекта, и выявляет неожиданные закономерности в его структуре.

Исследователи предлагают SALAD — инновационный механизм внимания, сочетающий разреженность и линейность для значительного ускорения и снижения вычислительных затрат при генерации видео.