?
Transformers and State-Space Models: Fine-Tuning Techniques for Solving Differential Equations
Sci. 2025. Vol. 7. No. 3. Article 130.
Seul: PMLR, 2026.
Добавлено: 4 июня 2026 г.
Силаков Д. В., Системный администратор 2026 № 3 С. 28–33
В статье про платформы для разработки открытого ПО в Китае мы рассказали про GitCode – молодой проект, позиционируемый как площадка для разработчиков со всего мира. Сейчас на GitCode размещаются проекты, созданные в КНР, но некоторые из них уже известны и на международной арене. Помочь открытым проектам в становлении, развитии и расширению аудитории призван фонд OpenAtom ...
Добавлено: 2 июня 2026 г.
Slivnitsin P., Мыльников Л. А., Engineering Applications of Artificial Intelligence 2026 Vol. 179 Article 115185
Добавлено: 29 мая 2026 г.
Мокиенко О. А., Zisman M. A., Бобров П. Д. и др., American Journal of Physical Medicine and Rehabilitation 2026 Vol. 105 No. 6 P. 555–563
Добавлено: 28 мая 2026 г.
Добавлено: 28 мая 2026 г.
Добавлено: 28 мая 2026 г.
М.: Институт проблем управления им. В.А. Трапезникова РАН, 2024.
В сборник вошли материалы VIII Международной научной конференции «Информационные технологии и технические средства управления» (ICCT-2024). На конференции были рассмотрены вопросы, касающиеся перспектив развития научного приборостроения в телекоммуникационных и управляющих системах, биомедицинской информатики, аппаратного и программного обеспечения информационнокоммуникационных систем, надежности, диагностики и неразрушающего контроля, систем управления и автоматизации, цифровых экосистем, управления производством и логистикой, методов математического ...
Добавлено: 27 мая 2026 г.
Добавлено: 26 мая 2026 г.
Андросов И. А., Proceedings of the Institute for System Programming of the RAS 2026 Vol. 38 No. 3 P. 87–114
В работе рассматриваются сети эхо-состояний (Echo State Network, ESN), которые являются одними из самых распространенных способов реализации резервуарных вычислений. Они состоят из рекуррентной нейронной сети, веса которой выбираются один раз и не обучаются, и выходного, обычно линейного, обучаемого слоя. Такой подход позволяет создавать энергоэффективные и быстрые нейронные сети, способные обучаться в режиме реального времени. Но ...
Добавлено: 26 мая 2026 г.
Караваева Е. А., Кулигин Л. А., Резуник Л. и др., Труды Института системного программирования РАН 2026 Т. 38 № 3 С. 67–94
В статье представлен метод рефакторинга исходного кода на основе интеграции большой языковой модели (LLM) и расширенной UML-модели программного кода. Предложенный подход позволяет выявлять проблемные участки кода с использованием функций тревожности и структурных метрик классов, а затем выполнять автоматизированный рефакторинг. Ключевой особенностью метода является использование LLM для генерации формальных спецификаций на языке OCL (Object Constraint Language), ...
Добавлено: 24 мая 2026 г.
Добавлено: 23 мая 2026 г.
Zaikin A., Sviridov I., Sosedka A. и др., Technologies 2026 Vol. 14 No. 2 Article 84
Добавлено: 23 мая 2026 г.
Chertopolokhov V., Mukhamedov A., Bugriy G. и др., IEEE Access 2026 Vol. 14 P. 14369–14392
Добавлено: 22 мая 2026 г.
Цыганов А. В., Порубов Е. О., Теоретическая и математическая физика 2026 Т. 227 № 2 С. 336–355
Теория тензорных инвариантов обыкновенных дифференциальных уравнений и классификация Картана простых алгебр Ли используется для установления изоморфизма задачи Козлова о движении ферромагнетика в магнитном поле и задачи Шоттки о движении четырехмерного твердого тела. Найдены новые полиномиальные и рациональные бивекторы Пуассона, инвариантные либо относительно пары коммутирующих фазовых потоков, либо относительно одного из пары потоков. ...
Добавлено: 5 мая 2026 г.
Добавлено: 28 апреля 2026 г.
СПб.: Санкт-Петербургский Федеральный исследовательский центр РАН, 2025.
Двадцать вторая Национальная конференция по искусственному интеллекту с международным участием КИИ-2025 продолжает традицию советских (российских) конференций, организуемых Российской ассоциацией искусственного интеллекта. В первом томе трудов публикуются пленарные доклады и доклады участников конференции, представленные на следующих секциях: Секция 1 «Инженерия знаний», Секция 2 «Интеллектуальный анализ данных», Секция 3 «Моделирование рассуждений», Секция 4 «Интеллектуальный анализ текстов, большие ...
Добавлено: 15 февраля 2026 г.
Василевский В. И., Александров Д. В., Proceedings of the Institute for System Programming of the RAS 2025 Vol. 37 No. 5 P. 173–182
Автоматическая генерация кода большими языковыми моделями (LLM) достигла значительных успехов, однако все еще сталкивается с проблемами при работе со сложными и объемными кодовыми базами, особенно на таких языках, как Java. Ограничения контекстного окна LLM и сложность отладки сгенерированного кода являются ключевыми препятствиями. В данной статье представлен подход, направленный на улучшение генерации и отладки Java-кода. Мы ...
Добавлено: 26 декабря 2025 г.
A.V. Demidovskij, Burmistrova E. O., E.I. Zharikov, Optical Memory and Neural Networks (Information Optics) 2025 Vol. 34 P. S166–S174
Добавлено: 22 декабря 2025 г.
A. V. Demidovskij, A. I. Trutnev, Optical Memory and Neural Networks (Information Optics) 2025 Vol. 34 No. Suppl. 1 P. S16–S29
Добавлено: 22 декабря 2025 г.
Малинов С. А., Галактика медиа: журнал медиа исследований 2025 Т. 7 № 4 С. 154–173
В последние годы искусственный интеллект (ИИ) активно внедряется в повседневную жизнь человека. Его популярность неуклонно растёт, а компании всё чаще используют ИИ для оптимизации и ускорения рабочих процессов. Повседневные пользователи применяют большие языковые модели (Large Language Models, LLM) и мультимодальные ИИ-системы для решения широкого круга задач: генерации текстов, изображений и видео, планирования дня, поиска информации ...
Добавлено: 7 декабря 2025 г.
Кольцов С. Н., Игнатенко В. В., Сурков А. Ю. и др., Доклады Российской академии наук. Математика, информатика, процессы управления (ранее - Доклады Академии Наук. Математика) 2025 Т. 527 С. 311–319
В данной работе рассматривается способность малых рассуждающих языковых моделей к построению аналитических решений дифференциальных уравнений. Компьютерные эксперименты проводятся на таких моделях, как DeepSeek-R1-Distill-Qwen-1.5B, Qwen2.5-1.5B и Open-Reasoner-Zero-1.5B. Для извлечения финального ответа из рассуждений моделей используется постобработка на основе двух языковых моделей – Qwen2.5.latest и llama3.2.latest. Затем извлеченные ответы сравниваются с эталонными решениями с помощью метрики BLEU. ...
Добавлено: 27 ноября 2025 г.
М.: ФГБУ «Российская академия наук», 2025.
СПЕЦИАЛЬНЫЙ ВЫПУСК: ТЕХНОЛОГИИ ИСКУССТВЕННОГО ИНТЕЛЛЕКТА И МАШИННОГО ОБУЧЕНИЯ ...
Добавлено: 27 ноября 2025 г.