Новое исследование показывает, что уменьшение размера моделей компьютерного зрения может неожиданно повысить их устойчивость к искажениям, возникающим в реальных условиях, таких как туман или снег.
Квантовая запутанность и горизонт событий: Не такое уж и недостижимое? Представьте себе, что вы пытаетесь различить две абсолютно идентичные монеты, одну из которых бросили в бездонную яму. Кажется невозможным, верно? Но что, если бы квантовая механика дала вам крошечный шанс все-таки различить их? Вот о чем эта работа. Суть в следующем: запутанные частицы связаны между … Читать далее
Исследователи предлагают принципиально новый метод проверки способности больших языковых моделей понимать и использовать сложные знания.
![Оценка понимания физических законов моделью осуществляется посредством фреймворка PhyAVBench, использующего тест чувствительности к физическим параметрам (APST), в котором сравниваются сгенерированные аудиохарактеристики, полученные при небольших изменениях физических переменных (например, материала), с ожидаемыми закономерностями, а количественная оценка согласованности выражается в виде показателя контрастного физического отклика [latex]CPRS[/latex].](https://arxiv.org/html/2512.23994v1/x1.png)
Ученые разработали новый комплексный тест, позволяющий оценить, насколько хорошо модели искусственного интеллекта понимают физические законы, лежащие в основе звука и видео.
![Байесовские барьеры, учитывающие энергию системы, обеспечивают консервативную оценку небезопасных областей фазового пространства (q,p), ограничивая их при условиях [latex]q \geq -1[/latex], [latex]0.15 \leq H(q,p)[/latex] и [latex]H(q,p) \leq 0.75[/latex], что демонстрирует возможность локального контроля над динамикой системы без необходимости в глобальном архитектурном решении.](https://arxiv.org/html/2512.24493v1/figs/cbf_kin_tot_comb.png)
В статье представлен метод обеспечения безопасности при управлении сложными механическими системами, основанный на сочетании машинного обучения и строгих математических гарантий.
Исследователи разработали алгоритм, гарантирующий сходимость в обучении с подкреплением за счет адаптивной корректировки весов и учета стационарной нормы оператора Беллмана.
В статье представлен алгоритм OCP-LS, сочетающий методы оптимального управления и оценку кривизны для значительного ускорения сходимости и повышения обобщающей способности нейронных сетей.
Представлен быстрый и точный детерминированный решатель уравнения Больцмана для оптимизации планирования лечения протонными пучками.
[/latex] и [latex](5e)[/latex] при фиксированном <i>kk</i> определяют взаимосвязь между параметрами и влияют на стабильность системы.](https://arxiv.org/html/2512.24302v1/x1.png)
Новые алгоритмы позволяют находить решения целочисленного программирования с добавленными ресурсами, даже когда точные решения найти трудно.
Новый набор задач LeanCat позволяет оценить возможности современных моделей искусственного интеллекта в области формального доказательства теорем и абстрактного мышления.