Квантовый взрыв: Разговор о голосах и перспективах Знаете, всегда поразительно, как мы, физики, можем увлеченно обсуждать фундаментальные законы Вселенной, но при этом упускать из виду необходимость просто и понятно объяснить их другим. Это как построить великолепный двигатель, а потом забыть о педалях. Суть квантовой механики, если попытаться объяснить её простым языком, похожа на игру в … Читать далее
Исследователи предлагают Mesh-Attention — алгоритм распределенного внимания, оптимизирующий коммуникацию и повышающий эффективность обработки длинных последовательностей.
Исследователи разработали метод обучения нейронных сетей для решения параметрических дифференциальных уравнений, обеспечивающий прямую связь между ошибкой модели и точностью решения.
В статье представлена инновационная архитектура CoSeNet, предназначенная для точного и эффективного разделения матриц корреляции в задачах анализа данных.
Новое исследование анализирует, насколько точно современные языковые модели могут воспроизводить распространение эмоций в социальных сетях и выявляет ключевые ограничения.
Новый подход к обучению текстовых представлений позволяет значительно улучшить качество поиска и увеличить доход на площадках онлайн-обмена, ориентированных на японский рынок.
Новое исследование показывает, что для передачи навыков логического мышления от больших языковых моделей достаточно анализировать лишь начальные этапы процесса рассуждения.
В статье представлена методика анализа вычислительной сложности, основанная на понятии смешанных частных производных полиномов и их ранга.
![Исследование причинно-следственных связей в обучении с подкреплением выявляет способность системы к обобщению, формируя запросы на ассоциации, вмешательства и контрфакты - выраженные, например, как [latex]p(v_i | do(v_j = c))[/latex] - для анализа обобщения на разных уровнях и выявления потенциальных уязвимостей в архитектуре системы.](https://arxiv.org/html/2512.20760v1/x2.png)
Новое исследование показывает, как комбинация обучения с подкреплением и верифицируемых наград может значительно улучшить обобщающую способность моделей при решении задач, требующих причинно-следственного анализа.
Новое исследование демонстрирует, как обучение с подкреплением и проверяемыми наградами (RLVR) в сочетании с причинным выводом позволяет создавать более надежные и обобщающие модели.