Наука
DynaTrain: переключение параллелизма при обучении LLM за секунды..
Исследователи представили DynaTrain — систему, позволяющую переконфигурировать распределённое обучение больших языковых моделей за секунды....
SimGym: симуляция A/B-тестов в e-commerce сокращает время с..
Исследователи представили SimGym — фреймворк, который с помощью ИИ-агентов моделирует A/B-тесты на витринах интернет-магазинов. Система...
Исследователи выявили и устранили ошибки в методах атрибуции..
Учёные провели первый систематический анализ ошибок в траекторных методах атрибуции данных, выделив три уровня: конфигурационный,...
Волатильность стимулирует исследование, а стохастичность..
Исследователи выявили асимметрию в том, как разные источники неопределенности влияют на исследование в задачах принятия решений....
PASC: гарантированное покрытие для многоступенчатых NLP и LLM..
Исследователи представили метод PASC, который сводит задачу совместного покрытия многоэтапных NLP-пайплайнов к одному скалярному...
Новый алгоритм IC-Q для децентрализованной координации..
Исследователи представили алгоритм IC-Q, который позволяет нескольким LLM-агентам координироваться через общий артефакт без...
Ученые назвали объем тренировок для максимальной защиты сердца..
Исследование показало, что для снижения риска инфаркта более чем на 30% требуется 560–610 минут физической активности в неделю. Текущие...
D-PACE: динамическая потеря ускоряет LLM без изменения..
Исследователи представили D-PACE — метод обучения драфтеров для спекулятивного декодирования, который адаптивно перераспределяет веса...
POLAR-Bench: передовые LLM скрывают 99% приватных данных, малые..
Исследователи представили POLAR-Bench — диагностический бенчмарк для оценки баланса приватности и полезности у LLM-агентов. Тесты показали,...
HPML повышает стабильность обучения множества агентов с помощью..
Исследователи представили метод HPML (Hodge-Projected Multi-agent Learning), который проецирует совместное поле обновлений агентов на...
