Наука
ICRL: обучение ИИ внутренней самокритике повысило точность на..
Исследователи представили ICRL — метод обучения языковых моделей, который позволяет им учиться на собственных ошибках без внешней критики....
Графовая нейросеть Mask-Morph Graph U-Net повышает точность..
Исследователи представили модель Mask-Morph Graph U-Net на основе графовых нейронных сетей, которая значительно ускоряет прогнозирование...
CAX-Agent: новый ИИ-агент повышает надежность автоматизации..
Исследователи представили CAX-Agent — легковесный агент для автоматизации MAPDL-симуляций. В ходе тестов стратегия восстановления на основе...
Сжатие LLM порождает новые предвзятости: исследование на 900..
Даже при незначительном ухудшении перплексии квантизация больших языковых моделей до 3-бит вызывает появление стереотипных предвзятостей в...
LLM скрывают предвзятость внутри, хотя выдают честные решения —..
Учёные обнаружили, что языковые модели могут демонстрировать справедливость на выходе, но сохранять предвзятые ассоциации в своих...
Новый метод TeamTR повышает эффективность мультиагентных LLM на..
Исследователи выявили структурную ошибку при последовательном дообучении мультиагентных LLM, названную compounding occupancy shift....
SkillSmith сокращает расход токенов для ИИ-агентов на 57%..
Исследователи представили фреймворк SkillSmith, который компилирует навыки агентов на базе LLM в минимальные исполняемые интерфейсы. Это...
Новый метод AgentStop позволяет экономить до 20% энергии при..
Исследователи разработали метод AgentStop для раннего завершения неудачных траекторий локальных ИИ-агентов на пользовательских устройствах....
Улучшение теории разума у ИИ: статические тесты не отражают..
Исследователи показали, что улучшение способности LLM понимать чужие намерения (теория разума) на статических тестах не гарантирует лучшего...
SkillFlow: потоковый фреймворк для ИИ-агентов превосходит..
Исследователи представили SkillFlow — фреймворк на основе потоков для оркестрации задач с помощью LLM-агентов. Система использует...
