Семантическая маршрутизация: новый взгляд на эффективность нейросетей
![В архитектуре маршрутизации CosineGate, логиты ворот определяются выходами CIR и контроллера, а затем смягчаются с помощью Gumbel-Softmax в процессе обучения и подвергаются пороговой обработке при выводе, при этом штраф за вычислительную сложность [latex]\lambda_{flops}[/latex] воздействует на функцию потерь через [latex]\overline{g}[/latex], косвенно влияя на работу ворот посредством обратного распространения ошибки.](https://arxiv.org/html/2512.22206v1/ICR_Gate.png)
Исследователи предлагают инновационный метод динамической маршрутизации, позволяющий оптимизировать вычисления в остаточных нейронных сетях без потери точности.
![В архитектуре маршрутизации CosineGate, логиты ворот определяются выходами CIR и контроллера, а затем смягчаются с помощью Gumbel-Softmax в процессе обучения и подвергаются пороговой обработке при выводе, при этом штраф за вычислительную сложность [latex]\lambda_{flops}[/latex] воздействует на функцию потерь через [latex]\overline{g}[/latex], косвенно влияя на работу ворот посредством обратного распространения ошибки.](https://arxiv.org/html/2512.22206v1/ICR_Gate.png)
Исследователи предлагают инновационный метод динамической маршрутизации, позволяющий оптимизировать вычисления в остаточных нейронных сетях без потери точности.

Новая методика позволяет комплексно оценить риски и возможности автономных систем искусственного интеллекта, обеспечивая их безопасное и контролируемое развитие.

Исследователи представили JavisGPT, модель, способную одновременно анализировать и генерировать видео и звук, обеспечивая их синхронизацию и реалистичность.

Новое исследование показывает, что в некоторых случаях отказ от явных физических ограничений при генерации данных может значительно повысить эффективность машинного обучения в задачах, связанных с физическими процессами.

В статье представлен инновационный метод, объединяющий динамическое разрешение и многомасштабное выравнивание изображений и текста для более глубокого понимания данных дистанционного зондирования.

Обзор посвящен быстро развивающейся области применения систем на основе больших языковых моделей для автоматического решения проблем в разработке и эксплуатации программного обеспечения.
Новая работа описывает систему, использующую современные модели компьютерного зрения и обработки языка для структурированного анализа видео и интерпретации невербальных сигналов.
![Молекулы, сгенерированные алгоритмом, демонстрируют вероятность запаха, коррелирующую с удалением от исходной молекулы в латентном пространстве [latex]\sigma\_{\phi}(z|X)[/latex], при этом распределение [latex]P(\text{qsar})[/latex] сгенерированных соединений соответствует эталонным соединениям из базы данных Good Scents и предсказаниям QSAR-модели, что указывает на способность алгоритма генерировать молекулы с прогнозируемыми обонятельными свойствами.](https://arxiv.org/html/2512.23080v1/Fig_5.png)
Исследователи разработали систему, использующую искусственный интеллект для создания новых молекул, способных вызывать приятные запахи, преодолевая ограничения в области обонятельной науки.
Новая серия моделей Моксин, включая Моксин-7B и его мультимодальные расширения, демонстрирует впечатляющие результаты и подчеркивает важность полной прозрачности в разработке ИИ.

Новое исследование показывает, что человеческий глаз все труднее различает подлинные фотографии и изображения, созданные искусственным интеллектом.