В новой работе представлена методика, использующая возможности больших языковых моделей и символьного исполнения для автоматизированного поиска уязвимостей в коде, используемом для создания нейросетей.
Новое исследование демонстрирует, что модели, объединяющие зрение и язык, превосходят традиционные методы в определении характеристик одежды, но испытывают трудности с определением неактуальных атрибутов.
В статье представлена оригинальная методика визуализации и анализа конечномерных алгебр Ли с помощью теории графов, позволяющая наглядно определять их ключевые свойства.
В статье представлена архитектура IA-HVAE, сочетающая в себе многоуровневый вывод и оптимизацию градиента декодера для более быстрой и эффективной реконструкции данных.
Исследователи продемонстрировали, что не зависящие от ориентации нейронные сети могут достигать сопоставимой точности и скорости с передовыми моделями для расчета межмолекулярных сил.
Новая архитектура Aeon позволяет агентам искусственного интеллекта сохранять и использовать информацию на качественно новом уровне, открывая путь к более сложным и последовательным взаимодействиям.
Новый инструментарий MEDFORD-in-a-Box позволяет исследователям легко создавать и проверять метаданные, обеспечивая воспроизводимость и соответствие принципам FAIR.
![Система аттестации свойств, основанная на PAL∗M, взаимодействует с ненадежными компонентами [latex]Prv[/latex], сохраняющими входные данные на диск, после чего PAL∗M считывает и измеряет эти данные, выполняет операции, включая использование GPU, и измеряет все выходные данные CPU и GPU, расширяя все измерения до [latex]REPORTDATA[/latex], которые затем используются в качестве входных для получения [latex]TDREPORT[/latex] от модуля TDX, после чего генерируется [latex]QUOTE[/latex] посредством вызова анклава цитирования (QE) и возвращается компоненту [latex]Inr[/latex].](https://arxiv.org/html/2601.16199v1/figs/lpp-system-2.png)
В статье представлен инновационный метод обеспечения доверия к результатам, генерируемым масштабными нейронными сетями, за счет криптографической проверки их свойств.
Новая система VitalDiagnosis объединяет данные с носимых устройств и возможности искусственного интеллекта для перехода от реактивного контроля состояния к проактивной поддержке и персонализированному лечению.
Новое исследование выявляет существенные расхождения в работе больших языковых моделей при обработке разных языков, подчеркивая необходимость более совершенных методов оценки и учета культурного контекста.