Наука

Исследователи выявили и устранили ошибки в методах атрибуции данных на основе траекторий обучения

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 подавляет — новое исследование

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 систем

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 LLM-агентов доказал сходимость

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

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 архитектуры

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 — утекает половина

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 Hodge-проекции

HPML повышает стабильность обучения множества агентов с помощью..

Исследователи представили метод HPML (Hodge-Projected Multi-agent Learning), который проецирует совместное поле обновлений агентов на...


ReElicit: новый метод байесовской оптимизации системных промптов

ReElicit: новый метод байесовской оптимизации системных промптов..

Исследователи представили ReElicit — фреймворк, который адаптивно строит семантическое пространство признаков для оптимизации системных...


В Llama и Gemma нашли нейронные 'литературные примитивы': новый способ управлять стилем AI

В Llama и Gemma нашли нейронные 'литературные примитивы': новый..

Исследователи с помощью sparse autoencoders обнаружили в моделях Llama 3.1 и Gemma 2 четыре класса нейронных особенностей, отвечающих за...