Таблицы против нейросетей: как искажения данных влияют на ответы

от

Результаты анализа показали, что современные языковые модели демонстрируют уязвимость к искажениям в табличных данных - будь то семантические ([latex] Sem^{\dagger}, n=22 [/latex]) или структурные ([latex] Str^{\ddagger}, n=28 [/latex]) - однако применение методов, учитывающих эти искажения при формировании запросов, позволяет добиться стабильного улучшения показателей сохранения точности ([latex] Rbst\% = Dist./Can. [/latex]).

Новое исследование показывает, что современные языковые модели часто терпят неудачи при обработке табличных данных, даже если в них допущены незначительные ошибки.

Восстановление рейтингов: Машинное обучение для неполных данных

от

Наблюдения за синтетическими вероятностными картами памяти показали, что алгоритм LLS значительно превосходит ML по скорости, при этом масштабируемость обоих алгоритмов приблизительно линейна, что указывает на фундаментальные различия в их эффективности при увеличении количества наблюдаемых ребер [latex]|\Omega|[/latex].

Новая модель машинного обучения позволяет эффективно восстанавливать неполные матрицы попарных сравнений, обеспечивая высокую точность и масштабируемость.

Моделирование Возбужденных Состояний Молекул в Растворе: Новый Подход

от

В рамках исследования для валидации методов DMRG/FQ, ацетон моделируется на уровне DMRG, в то время как две водородно-связанные молекулы воды обрабатываются с использованием FQ, при этом водородные связи схематически изображены прерывистыми синими линиями, демонстрируя комбинированный подход к моделированию сложных молекулярных систем.

Разработан инновационный вычислительный метод, сочетающий в себе алгоритм DMRG и поляризуемый силовое поле FQ для точного описания электронных свойств молекул в жидкой среде.

Точность симуляций: Как правильно оценить истинные значения в причинно-следственных исследованиях

от

Оценка причинно-следственного отношения шансов при наличии единственного вмешивающегося фактора демонстрирует сопоставимость результатов, полученных методами Монте-Карло на основе моделирования потенциальных исходов и Монте-Карло, интегрирующего ожидаемое значение исхода, с оценкой, полученной посредством квадратуры Гаусса-Гермита.

В новой работе исследователи предлагают методы повышения точности расчетов при проверке причинно-следственных связей в смоделированных данных.

Поиск закономерностей в хаосе: Новые горизонты теории Рамсея

от

Доказательство теоремы 7.1 опирается на специфическую конфигурацию, раскрывающую взаимосвязь между элементами и обеспечивающую логическую основу для математического вывода.

В статье представлен обзор последних достижений в определении чисел Рамсея и исследовании взаимосвязи между плотностью графов, псевдослучайностью и комбинаторными конструкциями.

Квантовый компьютинг: От лаборатории к рынку – трезвый взгляд

от

Квантовый компьютинг: Не гипноз, а инженерная задача Знаете, как бывает: все говорят о квантовой революции, а реальность… реальность, как всегда, сложнее. Вроде бы, системы существуют, что-то даже работают, но до массового применения – как до Луны пешком. Похоже, мы в начале очень долгого пути, и важно не создавать иллюзий. Представьте себе, что вы пытаетесь построить … Читать далее

Эволюция в научном приборостроении: платформа ECLIPSE

от

В рамках разработанной структуры ECLIPSE алгоритм, стартуя и завершаясь работой модуля Evolver, взаимодействует с модулем Evaluator для получения оценок пригодности и с модулем Individual для приема новых кандидатных решений, формируя замкнутый цикл оптимизации.

Новая библиотека ECLIPSE объединяет возможности эволюционных вычислений и сложных научных симуляций для автоматизированной оптимизации аппаратного обеспечения в различных областях науки и техники.

Юридический интеллект: новый тест для языковых моделей в патентных спорах

от

Набор данных PILOT-Bench, состоящий из 18 тысяч записей, формируется путем сопоставления метаданных и решений по патентам USPTO, а последующее разделение мнений с использованием языковой модели позволяет получить 15 тысяч записей, предназначенных для классификации, основанной на структуре IRAC.

Исследователи представили PILOT-Bench — комплексную платформу для оценки способности искусственного интеллекта рассуждать в области патентного права, ориентированную на анализ апелляций в PTAB.