искусственный интеллект

Команда исследователей из Т-Технологий, МФТИ и НИУ ВШЭ разработала новаторский метод, позволяющий впервые проследить «жизненный цикл» отдельных концепций внутри сложных нейронных сетей. Их подход, получивший название SAE Match, работает как…

Коллектив исследователей из T-Bank, МФТИ и МИСИС разработал новый подход к обучению ансамблей нейронных сетей, заставляющий каждую модель в группе смотреть на проблему под своим уникальным углом. Этот метод, названный…

Алгоритм впервые учитывает ключевой фактор — влияние подложки, что в десятки раз ускоряет создание следующих поколений устройств наноэлектроники.

Международный коллектив ученых из Сколковского института науки и технологий, МФТИ, Института исследований искусственного интеллекта (AIRI) и Университета Париж-Сите разработал новый, элегантный метод для проверки логических способностей больших языковых моделей (LLM).…

Международная команда исследователей из Университета Иннополис, Орловского государственного университета, МГУ имени М.В. Ломоносова, МФТИ и Университета Беннетт (Индия) разработала новый метод машинного обучения, который не только с высокой точностью предсказывает…

Основная идея исследования — сокращение времени, которое тратится на обмен данными между устройствами в распределённых системах обучения больших AI-моделей.

Одна из фундаментальных проблем при создании эффективных моделей машинного обучения – определение необходимого и достаточного количества данных для их обучения. Слишком мало данных – модель будет неточной, слишком много –…

Исследователи из МФТИ впервые систематически изучили, как изменяется и стабилизируется процесс обучения нейронных сетей по мере добавления новых данных. Их работа, сочетающая теоретический анализ и обширные эксперименты, показывает, что так…

Исследование, проведенное коллективом российских ученых, является шагом вперед в области нейронных сетей и их обучения. В своей работе они предложили новую структуру биполярного морфологического нейрона и метод обучения, который может…

Ученые создали новую архитектуру нейронной сети на основе экситон-поляритонных конденсатов.