![Обученная для предсказания следующего шага нейронная сеть на основе архитектуры Transformer, используя запаздывающие наблюдения за временными рядами, способна не только моделировать динамические процессы, но и, посредством анализа релевантности, выявлять лежащую в их основе причинно-следственную структуру, как демонстрируется на примере системы с [latex]N=3[/latex] и окном [latex]L=3[/latex].](https://arxiv.org/html/2601.05647v1/x1.png)
Новое исследование показывает, что архитектура трансформеров, изначально разработанная для обработки последовательностей, обладает неожиданной способностью выявлять причинно-следственные связи в данных временных рядов.
Исследователи разработали метод, позволяющий создавать точные и эффективные модели поведения белков, используя возможности искусственного интеллекта.
Новая система EnvScaler позволяет автоматически генерировать сложные и разнообразные среды взаимодействия с инструментами, необходимые для эффективного обучения интеллектуальных агентов.
В статье представлен подход к разработке и оптимизации научных протоколов с использованием моделирования и автоматизированных рабочих процессов.
Исследователи представили ViTNT-FIQA — метод оценки качества изображений лиц, который не требует этапа обучения и использует стабильность признаков в архитектуре Vision Transformers.
Новое исследование показывает, что современные ИИ-системы способны восстановить личности участников публичного датасета интервью, несмотря на предпринятые меры по анонимизации.
Исследователи представили масштабный мультимодальный датасет, призванный улучшить понимание культурных вопросов на 15 африканских языках.
В статье представлен критический анализ методов активного обучения, применяемых в материаловедении, и их влияние на эффективность поиска и генерации данных.
Исследование показывает, что использование «личностей» в медицинских языковых моделях может улучшить результаты в одних сценариях, но и привести к непредсказуемым последствиям в других.
![Традиционные агенты машинного обучения совершенствуются посредством дорогостоящих вычислений и внешней обратной связи, что приводит к значительным задержкам, в то время как данное исследование направлено на выявление превосходных, основанных на данных решений до их фактического выполнения, используя концепцию «скрытых приоритетов, вытекающих из данных» [latex] \implies [/latex] для повышения эффективности и скорости обучения.](https://arxiv.org/html/2601.05930v1/x1.png)
Исследование показывает, что модели, способные предсказывать результаты работы алгоритмов машинного обучения без их фактического выполнения, открывают путь к созданию более эффективных и быстрых систем искусственного интеллекта.