Искусственный интеллект на службе физики высоких энергий
Новый фреймворк автоматизирует анализ данных экспериментов на коллайдерах, делая сложные вычисления доступнее для ученых.
Искусственный интеллект
Искусственный интеллект как разработчик: новый взгляд на доверие
В статье рассматриваются требования к системам искусственного интеллекта, способным выполнять роль разработчиков программного обеспечения, и выделяются ключевые аспекты доверия, выходящие за рамки простого генерирования кода.
Трансформеры: Новый взгляд на архитектуру нейронных сетей
![Исследование архитектурных вариантов Transformer с использованием «песочных часов» (hourglass) FFN, состоящих из [latex]K[/latex] подблоков, демонстрирует возможность оптимизации количества слоев [latex]L[/latex] и параметров [latex]d_{\text{model}}[/latex], [latex]d_h[/latex] для достижения различных характеристик производительности, в отличие от традиционных Transformer-блоков с узко-широко-узким MLP и фиксированным количеством слоев [latex]L^{\prime}[/latex].](https://arxiv.org/html/2602.06471v1/figures/260113_hourglass_LLM.png)
Исследователи предлагают переосмыслить структуру feed-forward сетей в трансформерах, повышая эффективность и позволяя сосредоточиться на механизме внимания.
Мир в Модели: Самообучающиеся Системы и Скрытые Действия
![Система InSWIRL, основанная на итеративном обучении с подкреплением, расширяет возможности моделирования мира для базовых моделей, используя совместно оптимизируемые прямую ([latex]P\_{\theta}(y\mid x,z)[/latex]) и обратную ([latex]Q\_{\phi}(z\mid x,y)[/latex]) динамические модели, где первая определяет предсказание следующего состояния, а вторая - действия, необходимые для достижения этого состояния, при этом, в ходе двухфазного процесса обучения, прямая модель выступает в роли стратегии, а обратная - в роли награды для обеспечения идентифицируемости, и наоборот, что обеспечивает соответствие данных последовательностям состояний.](https://arxiv.org/html/2602.06130v1/x1.png)
Новый подход позволяет языковым и визуальным моделям глубже понимать окружающий мир, самостоятельно совершенствуя свои навыки предсказания и планирования.
Судить по Следствиям: Новый Подход к Оценке Решений Математических Задач
![Оценка кандидатов решений посредством [latex]U(C^{1})>U(C^{2})[/latex] позволяет выявить наиболее вероятный ответ, используя в качестве решателя модель GPT-OSS-120B и измеряя точность предложений на соседних вопросах [latex]Q^{\*}[/latex].](https://arxiv.org/html/2602.06291v1/x1.png)
Исследователи предлагают инновационный метод оценки ответов на сложные математические вопросы, фокусируясь на их влиянии на решение смежных задач.
Искусственный интеллект и юридическая проверка фактов: новый взгляд на сотрудничество
В статье исследуется, как генеративные модели искусственного интеллекта могут быть интегрированы в работу юристов для повышения эффективности и точности проверки фактов.
Канзона: Гармонизация распределенного обучения больших моделей
Новый фреймворк упрощает и ускоряет процесс обучения масштабных нейронных сетей, обеспечивая эффективное распределение нагрузки и высокую производительность.
От признаков к действиям: как понять поведение сложных ИИ
Новое исследование показывает, что традиционные методы объяснения работы искусственного интеллекта неэффективны при анализе многошаговых действий, требуя более глубокого подхода к пониманию логики агентов.
Город будущего: Прогнозирование климатических рисков с помощью ИИ
Новая модель Skjold-DiT позволяет предсказывать влияние изменений климата на городскую инфраструктуру и оценивать эффективность различных стратегий адаптации.
Открытие научных закономерностей: новый подход
Исследователи предлагают инновационную систему, способную самостоятельно находить и уточнять научные принципы, используя методы байесовской оптимизации и обнаружения аномалий.