Новое исследование показывает, что структурированные подсказки значительно повышают эффективность нейронных систем, решающих математические задачи, даже при ограниченных вычислительных ресурсах.
Исследователи разработали и протестировали усовершенствованный численный метод для решения уравнения Ландау-Лифшица-Гильберта, обеспечивающий повышенную точность и сохранение длины вектора намагниченности.
Исследователи предлагают инновационную систему, которая значительно улучшает точность поиска данных в таблицах, используя возможности больших языковых моделей.
Квантовые Забавы: Ошибки, ИИ и Будущее Вычислений Знаете, в квантовом мире даже наблюдение за системой меняет её. А тут, оказывается, что ошибки – это не просто досадная неприятность, а вызов, требующий не только исправления, но и… машинного обучения! Впечатляет, не правда ли? Представьте себе оркестр, где каждый инструмент играет немного не в тон. Чтобы получить … Читать далее
Новое исследование посвящено построению глобальных кривых решений для периодических задач первого порядка и их использованию в моделях динамических систем, включая устойчивое рыболовство.
Исследование представляет количественные оценки устойчивости при определении электрического потенциала и магнитного поля по граничным спектральным данным магнитного оператора Шрёдингера.
Новая методика позволяет искусственному интеллекту более точно оценивать качество изображений, выявляя даже незначительные дефекты, которые незаметны для человека.
Исследователи представили Neural Particle Automata — подход, позволяющий создавать динамические системы частиц, демонстрирующие сложные самоорганизующиеся поведения.
Новая методика позволяет визуализировать и прослушать поведение невязкой жидкости вокруг сферических объектов в режиме реального времени.
Новое исследование систематизирует и формализует интуитивно понятные подходы к многокритериальной оптимизации, раскрывая их теоретические основы и границы применимости.