
3GAS-PINNs: Ғалымдар физикалық нейрожелілерді оқытудың жаңа әдісін ұсынды
Жаңа 3GAS-PINNs әдісі бейсызық дифференциалдық теңдеулерді шешу кезіндегі дәлдікті 14 есеге дейін арттыруға мүмкіндік береді.
Дереккөз: arXiv cs.LG
Қазақстаннан әлемге — әлемнен Қазақстанға

Жаңа 3GAS-PINNs әдісі бейсызық дифференциалдық теңдеулерді шешу кезіндегі дәлдікті 14 есеге дейін арттыруға мүмкіндік береді.
Дереккөз: arXiv cs.LG

Ғалымдар бағдарламалық код ретінде жасалған виртуалды орталар арқылы тілдік модельдерді оқытудың жаңа тәсілін сипаттады.
Дереккөз: arXiv cs.LG

arXiv-те жарияланған препринтте Qwen3-8B моделін сапасын барынша сақтай отырып ультра-төмен разрядты күйге келтірудің тиімділігі сипатталған.
Дереккөз: arXiv cs.LG

Зерттеушілер ғылыми AI-агенттердің пайымдау процесін бағалауға арналған 558 траекториядан тұратын OpenDiscoveryTrace деректер жинағын жариялады.
Дереккөз: arXiv cs.AI

Зерттеушілер жалпы жасанды интеллект (AGI) архитектурасына бейімделгіш ойын модульдерін біріктіруді ұсынатын жаңа кванттық ықтималдық негізіндегі модель әзірледі.
Дереккөз: arXiv cs.AI

Ғалымдар күрделі әрі ұзақ тапсырмаларды орындау үшін жасанды интеллект дағдыларын субагенттер түрінде іске қосу тиімдірек екенін анықтады.
Дереккөз: arXiv cs.AI

Қасым-Жомарт Тоқаевқа «Самұрық-Қазына» қорының негізгі өндірістік және қаржылық көрсеткіштері мен инфрақұрылымдық жобалары жөнінде есеп берілді.
Дереккөз: Profit.kz

Ғалымдар әртүрлі сөздіктерге ие шағын және ірі тілдік модельдер арасындағы дерек алмасуды азайтатын X-CoSD жүйесін әзірледі.
Дереккөз: arXiv cs.CL

Ғалымдар стохастикалық процестер саласындағы теоремаларды дәлелдеуге арналған StochBench атты жаңа бенчмарк әзірледі.
Дереккөз: arXiv cs.CL

Жаңа Osprey архитектурасы алып тілдік модельдердегі spekulyativtik декодтау жылдамдығы мен тиімділігін айтарлықтай арттырады.
Дереккөз: arXiv cs.CL

Жаңа SWORD бенчмаркі үлкен тілдік модельдердің сегіз тілдегі фактілік қателерді қалай анықтайтынын тексеріп, азиялық тілдерде айтарлықтай дәлдік төмендеуін көрсетті.
Дереккөз: arXiv cs.CL

Жаңа зерттеу визуалды тіл үлгілерінде (VLM) деректер жоғалған кезде сенімділік пен жауап дәлдігінің сақталуын бағалау тәсілін ұсынды.
Дереккөз: arXiv cs.CV