Применение PINN для ускорения пучковых нейросетей на графах
Студенты НИУ ВШЭ и VK исследовали применение физически информированных нейросетей (PINN) для аппроксимации диффузионных процессов в графовых сетях на пучках. В экспериментах метод продемонстрировал сопоставимую с другими подходами точность и сократил время инференса. Полученные результаты показывают перспективность PINN для ускорения работы моделей.
Читать в первоисточнике — Хабр ↗
Ещё в ленте
Опыт подключения ИИ-агентов к персональному архиву из 200 тысяч файлов
Автор публикации описал свой опыт объединения архива из 200 тысяч личных файлов с ИИ-агентами. В материале раскрывается техническое устройство системы и возможности агентов по поиску информации в накопленных данных.
Патентная гонка в сфере open source для ИИ: анализ решений и лидеров
Несмотря на кажущееся противоречие между open source и патентами, в сфере искусственного интеллекта продолжается активная патентная гонка. В материале рассматриваются ключевые технологические решения и лидеры этого направления.
Применение Gaussian Splatting для разрушаемых моделей в игре на Godot
Разработчики игры AsterMaster использовали технологию Gaussian Splatting для создания разрушаемых корпусов техники вместо полигональных мешей. Модель из 6000 гауссиан обучалась с помощью gsplat за 21 секунду и сжималась до полумегабайта. Это позволило реализовать процедурные разрушения и деформации объектов непосредственно в вершинном шейдере движка.
Тренды теневого рынка киберугроз: влияние ИИ и блокчейна
Опубликовано исследование теневого рынка киберугроз за первую половину 2026 года. В отчете проанализировано, как развитие искусственного интеллекта и блокчейн-инфраструктуры меняет методы и инструменты злоумышленников. Выводы основаны на анализе хакерских форумов, приватных Telegram-каналов, аккаунтов в X и утечек исходного кода.