нейросеть

Научный коллектив из Института физики твердого тела РАН, МФТИ и СП «Квантовые технологии» исследовал вопрос о том, как неизбежные производственные дефекты влияют на работу искусственных нейронов на основе сверхпроводников. Ученые систематизировали три основных типа асимметрии, которые могут возникать в таких устройствах, и показали, что каждый из них оставляет уникальный «отпечаток» на выходном сигнале нейрона. Эта работа предоставляет инженерам мощный инструмент для диагностики и отладки сверхпроводниковых нейросетей.

Новый подход LaMDEN объединяет построение подробной трехмерной карты окружения и возможности больших языковых моделей для планирования сложных действий. Тем самым открываются пути к созданию автономных сервисных роботов, способных эффективно работать в сложной человеческой среде, от офисов и больниц до жилых комплексов.

Команда исследователей представила новый подход взаимодействия с ИИ-помощниками разработчика, направленный на снижение количества дефектов в коде. Ученые разработали систему, способную писать программы, самостоятельно находить и исправлять в них ошибки.

Коллектив исследователей из МФТИ и Института проблем передачи информации им. А. А. Харкевича (ИППИ РАН) разработал математическую модель, описывающую, как системы искусственного интеллекта влияют на собственное будущее, обучаясь на данных, которые сами же и породили. Ученые создали теоретический каркас, объясняющий природу «цифровых эхо-камер» и механизм, из-за которого умные алгоритмы со временем могут терять адекватность или усиливать социальные предрассудки.

LIBRA — первый в своем роде масштабный бенчмарк для оценки способности больших языковых моделей (LLM) работать с длинными текстами на русском языке. LIBRA единый, открытый и сложный полигон, на котором все желающие могут проверить свои модели в честном соревновании. В открытый доступ представлены сами задания, код для оценки и публичная таблица лидеров, что будет стимулировать дальнейшее развитие и совершенствование русскоязычных нейросетей.

Российские ученые предложили решение проблемы перемещения шагающих роботов по неровным поверхностям и в стесненной обстановке. В процессе исследований робот успешно адаптировался к сменяющимся командам компьютера и сохранял устойчивость при ходьбе по неровностям, демонстрируя точное отслеживание шагов.

Новая ИИ-архитектура решает важную проблему машинного обучения — катастрофическое забывание.

Коллектив исследователей из T-Bank, МФТИ и МИСИС разработал новый подход к обучению ансамблей нейронных…

Система поможет быстрее  искать полезные ископаемые, составлять карты для изучения Земли и оценивать сейсмические риски при строительстве.

Исследователи из МФТИ впервые систематически изучили, как изменяется и стабилизируется процесс обучения нейронных сетей…