Эволюция в поисках оптимального решения: Новый алгоритм для сложных задач
Представлен инновационный эволюционный алгоритм, эффективно решающий многокритериальные задачи оптимизации с разреженными решениями в условиях высокой размерности.
Наука
Неопределенность и оптимальное управление: новый взгляд на случайные процессы
![Точка ν в функции [latex]\mathrm{MPS}(\mu)[/latex] демонстрирует критическую особенность, определяющую поведение системы при заданном значении μ.](https://arxiv.org/html/2603.11448v1/mps-heat.png)
В статье исследуются глубокие связи между стохастической оптимизацией и теорией случайных процессов, открывающие новые возможности для принятия решений в условиях неопределенности.
Умный поиск минимумов: ускорение молекулярных симуляций
![Байесовский суррогатный цикл, представленный в алгоритме 4, функционирует посредством последовательной оптимизации на дешёвой суррогатной модели, чередующейся с дорогостоящим вычислением оракула, при этом каждый шаг - от обучения гауссовского процесса [latex]GP[/latex] до выбора следующей точки запроса - направлен на итеративное улучшение модели и соблюдение ограничений доверия.](https://arxiv.org/html/2603.10992v1/x8.png)
Новый подход, основанный на байесовской оптимизации и гауссовских процессах, позволяет значительно сократить время поиска стационарных точек на поверхностях потенциальной энергии.
Баланс сил: как оптимально распределять вычисления в моделях-экспертах
Новое исследование показывает, что эффективное распределение вычислительных ресурсов между слоями внимания и экспертами в архитектурах Mixture-of-Experts не является фиксированным, а предсказуемо масштабируется с общей вычислительной мощностью и разреженностью.
Игры разума: как оценить стратегическое мышление больших языковых моделей
![Наблюдается тенденция к снижению параметра рациональности QRE λ при увеличении среднего рейтинга ELO по информативным осям (ESM, RSR, RSM), что согласуется с гипотезой о том, что равновесная игра обеспечивает минимальный уровень выигрыша, а не его максимизацию, хотя данная зависимость ([latex]\rho = -0.45[/latex], [latex]p = 0.31[/latex], [latex]n = 7[/latex]) и не является статистически значимой при данном размере выборки.](https://arxiv.org/html/2603.10029v1/x6.png)
Новое исследование предлагает метод оценки способности больших языковых моделей понимать намерения и предсказывать поведение других игроков, используя принципы теории игр.