Denis Avetisyan

Новый подход к анализу электрокардиограмм использует принципы причинно-следственных связей, чтобы повысить надежность и устойчивость к помехам и изменениям данных.

Статья предлагает переосмысление понятия точности в вычислительных задачах, смещая акцент с синтаксической строгости на семантическую эквивалентность.

Исследователи предлагают инновационный подход к решению сложных обратных задач, объединяя глубокое обучение с теорией оптимального управления и методами проксимальной оптимизации.

Исследование показывает, что многослойные полиномиальные приближения значительно превосходят традиционные методы при работе с функциями, имеющими алгебратические сингулярности типа ‘острия’.

Исследователи представили MCPAgentBench — комплексную платформу для оценки эффективности больших языковых моделей при использовании различных инструментов для решения реальных задач.

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.

Ученые разработали новый комплексный тест, позволяющий оценить, насколько хорошо модели искусственного интеллекта понимают физические законы, лежащие в основе звука и видео.

В статье представлен метод обеспечения безопасности при управлении сложными механическими системами, основанный на сочетании машинного обучения и строгих математических гарантий.