6484
That's just link aggregator of everything I consider interesting, especially DL and topological condensed matter physics. @EvgeniyZh
TASI Lectures On Topological Field Theories And Differential Cohomology https://arxiv.org/abs/2510.07408
Читать полностью…
A Formalization of the Generalized Quantum Stein's Lemma in Lean https://arxiv.org/abs/2510.08672
Читать полностью…
SAM 3: Segment Anything with Concepts https://openreview.net/forum?id=r35clVtGzw
Читать полностью…
The wait is over! Microsoft Research is sharing Skala, the new exchange-correlation functional, marking a major milestone in the accuracy/cost trade-off in DFT. Help us learn from your testing so we can improve. Available on Azure AI Foundry and GitHub.
Skala is a neural network-based exchange-correlation functional for density functional theory (DFT), developed by Microsoft Research AI for Science. It leverages deep learning to predict exchange-correlation energies from electron density features, achieving chemical accuracy for atomization energies and strong performance on broad thermochemistry and kinetics benchmarks, all at a computational cost similar to semi-local DFT.
Trained on a large, diverse dataset—including coupled cluster atomization energies and public benchmarks—Skala uses scalable message passing and local layers to learn both local and non-local effects. The model has about 276,000 parameters and matches the accuracy of leading hybrid functionals.
https://labs.ai.azure.com/projects/skala/
https://github.com/microsoft/skala
https://fixupx.com/zhenkirito123/status/1976663920552427619
Читать полностью…
пока научпоперы гуглят, кто такие треги, чтобы потом с умным видом пересказать это на камеру, вы уже можете прочитать пост про IDO1 — фермент, которым треги пользуются для супрессии других Т-клеток.
Про FoxP3 и в целом трег-иммунологию, может, когда-то тоже напишу, но там столько всего сказать можно, что даже не понятно, с чего начинать.
What GPT-OSS leaks about OpenAI's training data (Score: 151+ in 6 hours)
Link: https://readhacker.news/s/6CZNW
Comments: https://readhacker.news/c/6CZNW
Training Agents Inside of Scalable World Models https://arxiv.org/abs/2509.24527
via @seeallochnaya
https://fixupx.com/Haoyu_Xiong_/status/1972480880192217260
Читать полностью…
Multicriticality between Purely Gapless SPT Phases with Unitary Symmetry https://arxiv.org/abs/2509.20431
Читать полностью…
Phases of 2d Gauge Theories and Symmetric Mass Generation https://arxiv.org/abs/2509.12305
Читать полностью…
На архиве доказали, что число развязывания неаддитивно: https://arxiv.org/pdf/2506.24088
Гипотезе про аддитивность было лет сто, она дико логична (все нормальные инварианты хорошо себя ведут относительно суммы узлов), но опять взяли и просто на компьютере нашли контрпример (без всякого машинного обучения или прочего подобного)
Короче читайте скоро на кванте
(Мой личный интерес здесь ещё и в том, что я долго пытался найти пример семьи узлов постоянного рода и произвольного числа развязывания (открытая проблема до сих пор), прежде чем узнал, что это невозможно сделать при помощи любого инварианта, произведённого от матрицы Зейферта, ведь любую такую матрицу размера 2g x 2g можно реализовать как матрицу узла с развязыванием <2g + 1: https://arxiv.org/pdf/1611.02679)
Partition function of the Kitaev quantum double model https://arxiv.org/abs/2509.10876
Читать полностью…
https://fixupx.com/DecartAI/status/1968769793567207528
Читать полностью…
Fractional quantum Hall states under density decoherence https://arxiv.org/abs/2510.08490
Читать полностью…
Unveiling dynamical quantum error correcting codes via non-invertible symmetries https://arxiv.org/abs/2510.09565
Читать полностью…
Can Large Language Models Develop Gambling Addiction? https://arxiv.org/abs/2509.22818
Читать полностью…
Poisoning Attacks on LLMs Require a Near-constant Number of Poison Samples https://arxiv.org/abs/2510.07192
Читать полностью…
Fractional quantum Hall state at ν= 1/2 with energy gap up to 6 K, and possible transition from one- to two-component state https://arxiv.org/abs/2510.03983
Читать полностью…
Utility-Scale Quantum State Preparation: Classical Training using Pauli Path Simulation https://arxiv.org/abs/2510.02428
Читать полностью…
Hilbert: Recursively Building Formal Proofs with Informal Reasoning https://arxiv.org/abs/2509.22819
Читать полностью…
Lean4Lean: Verifying a Typechecker for Lean, in Lean https://arxiv.org/abs/2403.14064
Читать полностью…
Can the ν=1/3 Laughlin liquid freeze?
Instability of Laughlin FQH liquids into gapless power-law correlated states with continuous exponents in ideal Chern bands: rigorous results from plasma mapping
Authors: Saranyo Moitra and Inti Sodemann Villadiego
arXiv:2509.18265, DOI: 10.48550/arXiv.2509.18265
Recommended with a commentary by Trithep Devakul , Stanford University
|View Commentary (pdf)|
This commentary may be cited as:
DOI: 10.36471/JCCM_September_2025_01
https://doi.org/10.36471/JCCM_September_2025_01
The post Can the ν=1/3 Laughlin liquid freeze? appeared first on Journal Club for Condensed Matter Physics.
via Journal Club for Condensed Matter Physics (author: JCCMP)
Code Driven Planning with Domain-Adaptive Critic https://arxiv.org/abs/2509.19077
Читать полностью…
UniPixel: Unified Object Referring and Segmentation for Pixel-Level Visual Reasoning https://arxiv.org/abs/2509.18094
Читать полностью…
🫓 WINNER of LSVOS Challenge 🫓
👉SaSaSa2VA introduces Segmentation Augmentation to improve global video understanding while remaining efficient, and employs Selective Averaging at inference to robustly fuse complementary predictions. This approach achieves SOTA on the 7th LSVOS Challenge (RVOS track). A practical solution with full repo under Apache💙
👉Review https://t.ly/aH4mB
👉Paper https://arxiv.org/pdf/2509.16972
👉Repo https://github.com/magic-research/Sa2VA
Pre-training under infinite compute https://arxiv.org/abs/2509.14786
Читать полностью…
ALE-Bench https://sakanaai.github.io/ALE-Bench-Leaderboard/
Читать полностью…
Gradient-based search of quantum phases: discovering unconventional fractional Chern insulators https://arxiv.org/abs/2509.10438
Читать полностью…