Обучение динамических систем: новый подход без симуляций
В статье представлена методика Variational Grey-Box Dynamics Matching, позволяющая эффективно моделировать сложные системы, объединяя неполные знания о физике с данными.
Наука
Оптимизация обучения языковых моделей: новый шаг к скорости и точности
Исследователи предлагают усовершенствованные алгоритмы оптимизации, позволяющие ускорить и повысить качество обучения крупных языковых моделей.
Полимерные электролиты: поиск нового поколения с помощью искусственного интеллекта
Исследователи разработали эффективный алгоритм, объединяющий машинное обучение и молекулярное моделирование, для обнаружения полимерных электролитов с улучшенной ионной проводимостью.
Предсказывая будущее временных рядов: новая эффективность
Исследователи представили семейство компактных и производительных моделей Reverso, способных к точным прогнозам без предварительного обучения на конкретных данных.
Безопасное обучение агентов в реальном времени: новый подход
![Предложенная схема обучения с подкреплением CT-MARL, основанная на эпиграфах, объединяет внешнюю оптимизацию для достижения баланса между суммарной дисконтированной стоимостью и ограничениями безопасности с внутренней оптимизацией, одновременно обучающей сети оценки возвратов [latex]V^{\text{ret}}\_{\psi}(x)[/latex] и сети оценки ограничений [latex]V^{\text{cons}}\_{\phi}(x)[/latex] в сочетании с оптимальным вспомогательным состоянием [latex]z^{\*}[/latex], что позволяет улучшать политики на основе функции преимущества.](https://arxiv.org/html/2602.17078v1/x1.png)
Исследователи предлагают инновационную методику для обучения взаимодействующих агентов в непрерывном времени, гарантирующую соблюдение ограничений безопасности.