6484
That's just link aggregator of everything I consider interesting, especially DL and topological condensed matter physics. @EvgeniyZh
Stable quantum-correlated many-body states through engineered dissipation https://www.science.org/doi/abs/10.1126/science.adh9932
Читать полностью…
The Elements of Differentiable Programming https://arxiv.org/abs/2403.14606
Читать полностью…
LiveCodeBench: Holistic and Contamination Free Evaluation of Large Language Models for Code livecodebench.github.io/leaderboard.html
Читать полностью…
Algorithms for Modern Hardware (❄️ Score: 150+ in 2 days)
Link: https://readhacker.news/s/645H3
Comments: https://readhacker.news/c/645H3
Can Generative Models Improve Self-Supervised Representation Learning? https://arxiv.org/abs/2403.05966
Читать полностью…
PythonSaga: Redefining the Benchmark to Evaluate Code Generating LLM arxiv.org/abs/2401.03855
Читать полностью…
Instantaneous Response and Quantum Geometry of Insulators https://arxiv.org/abs/2403.07052
Читать полностью…
Quantum Many-Body Physics Calculations with Large Language Models https://arxiv.org/abs/2403.03154
Читать полностью…
Non-Abelian fractionalization in topological minibands arxiv.org/abs/2403.00059
Читать полностью…
Playing NetHack with LLMs: Potential & Limitations as Zero-Shot Agents https://arxiv.org/abs/2403.00690
Читать полностью…
New breakthrough brings matrix multiplication closer to ideal (Score: 150+ in 1 day)
Link: https://readhacker.news/s/63Fn9
Comments: https://readhacker.news/c/63Fn9
Theory of Half-Integer Fractional Quantum Spin Hall Insulator Edges https://arxiv.org/abs/2403.03964
Читать полностью…
The Curious Case of the Gate that Doesn’t Work https://www.condmatjclub.org/jccm_october_2023_02/
Читать полностью…
Heat-charge separation in a hybrid superconducting quantum Hall setup arxiv.org/abs/2402.19198
Читать полностью…
Better Call SAL: Towards Learning to Segment Anything in Lidar https://arxiv.org/abs/2403.13129
Читать полностью…
Yell At Your Robot: Improving On-the-Fly from Language Corrections https://arxiv.org/abs/2403.12910
Читать полностью…
Are Vision Language Models Texture or Shape Biased and Can We Steer Them? arxiv.org/abs/2403.09193
Читать полностью…
Subsystem Symmetry Fractionalization and Foliated Field Theory https://arxiv.org/abs/2403.09098
Читать полностью…
Tunable even- and odd-denominator fractional quantum Hall states in trilayer graphene https://arxiv.org/abs/2312.17204
Читать полностью…
А DeepMindы нам что-то показывают. Похоже, оно должно уметь играть в игрушки.
Как понял учатся через behavior cloning на том, как люди играют в игры и проходят окружения...
Вроде и не плохо но чот хз. RLя не завезли это минус.
https://deepmind.google/discover/blog/sima-generalist-ai-agent-for-3d-virtual-environments/
Inference via Interpolation: Contrastive Representations Provably Enable Planning and Inference arxiv.org/abs/2403.04082
Читать полностью…
Галлюцинации LLM можно определять по внутренней размерности активаций (by CISCO)
На мой взгляд один из самых красивых и простых способов выявлять враньё языковых моделей. Внутренняя размерность активаций — это что-то вроде сложности манифолда на котором лежат промежуточные эмбеддинги (кину в комменты пример).
И вот оказывается, когда LLM выдумывает что-то несуществующее, то размерность эмбеддингов со средних слоёв значительно подрастает (см. гистограммы). Таким образом, по всплескам размерности можно определить, где именно модель галлюцинирует, а где говорит правду.
Статья
Higher vortexability: zero field realization of higher Landau levels arxiv.org/abs/2403.00856
Читать полностью…
CLIP the Bias: How Useful is Balancing Data in Multimodal Learning? https://arxiv.org/abs/2403.04547
Читать полностью…
Error Correction in Dynamical Codes https://arxiv.org/abs/2403.04163
Читать полностью…
Vortexability: A unifying criterion for ideal fractional Chern insulators journals.aps.org/prb/abstract/10.1103/PhysRevB.108.205144
Читать полностью…
Enabling state-of-the-art quantum algorithms with Qedma’s error mitigation and IonQ, using Braket Direct aws.amazon.com/blogs/quantum-computing/enabling-state-of-the-art-quantum-algorithms-with-qedmas-error-mitigation-and-ionq-using-braket-direct/
Читать полностью…
GSM-Plus: A Comprehensive Benchmark for Evaluating the Robustness of LLMs as Mathematical Problem Solvers https://arxiv.org/abs/2402.19255
Читать полностью…
EfficientZero V2: Mastering Discrete and Continuous Control with Limited Data https://arxiv.org/abs/2403.00564
Читать полностью…