Статьи
Подборка материалов о продуктах, данных, аналитике и эмпатичном ИИ.
Квантовые вычисления на суперкомпьютерах: эмулятор CUNQA
Новый инструмент позволяет моделировать распределенные квантовые вычисления в среде высокопроизводительных вычислений.
Квантовый расчет опционов: новый подход к моделированию волатильности
Исследование предлагает квантовый алгоритм для оценки стоимости опционов с учетом локальной волатильности, открывая перспективы для ускорения финансовых расчетов.
Квантовые схемы учатся сами: новый подход к архитектурному поиску
Исследователи разработали метод, позволяющий алгоритмам машинного обучения самостоятельно проектировать оптимальные квантовые схемы для решения сложных задач.
Квантовый счёт: Новый подход к распределенным вычислениям
Исследователи предлагают алгоритм, снижающий требования к кубитам и глубине цепей для квантового подсчёта.
Квантовый SVM: Объединяя три подхода к вычислениям
Новая модель объединяет классические вычисления, квантовые логические схемы и квантовый отжиг для повышения эффективности машинного обучения.
Квантовая эволюция: Новый подход к глобальной оптимизации
Исследование демонстрирует, как квантовые вычисления могут превзойти классические алгоритмы в решении сложных задач оптимизации.
Квантовый Фурье против шума: победа вариационных схем?
Исследование показывает, что вариационные квантовые схемы могут превзойти стандартный алгоритм Квантового Фурье в условиях зашумленных вычислений.
Сетевой атлас вычислительной сложности
Новый ресурс объединяет знания о задачах и способах их сведения, открывая возможности для исследований и обучения.
Видео по законам физики: новый подход к генерации реалистичных роликов
Исследователи предлагают метод, повышающий правдоподобность генерируемых видео, за счет учета законов физики и оптимизации процесса обучения.
Умные агенты: Решение сложных экономических задач с помощью глубокого обучения
Новый метод позволяет эффективно моделировать взаимодействие между принципалом и агентом в условиях высокой неопределенности и сложных ограничений.
Тензорные сети: Новый подход к оптимизации
Исследование представляет геометрическую основу для эффективной декомпозиции и оптимизации тензорных сетей, открывая возможности для решения сложных задач.
Знания в графах: как улучшить ответы больших языковых моделей
Новый подход к генерации синтетических данных позволяет создавать более точные и надежные знания для обучения и оценки языковых моделей, использующих графы знаний.