Наука
SPIN: обёртка для LLM-планирования сокращает число шагов и..
Исследователи представили SPIN — планировщик для LLM-агентов, который использует проверенный DAG-план и префиксное управление выполнением....
Нейро-символический подход: как сделать выводы ИИ в..
Исследователи предложили нейро-символический метод для legal AI, сочетающий мощь LLM с формальной верификацией. Это снизит количество...
Обнаружен разрыв между знанием и действием в использовании..
Новое исследование, опубликованное на arXiv, показывает, что большие языковые модели часто осознают необходимость использования внешних...
Новый метод рассуждения для ИИ: эффективность без роста затрат..
Исследователи предложили двухэтапный метод улучшения рассуждений в больших языковых моделях. Он позволяет повысить надежность выводов, не...
Ученые предложили метод на основе GraphRAG для улучшения..
Исследователи представили новый подход к согласованию языковых моделей с человеческими ценностями. В основе метода лежит фреймворк,...
Скрытый оркестратор в мультиагентных ИИ-системах подавляет..
Исследователи выявили, что невидимый координатор в multi-agent LLM системах вызывает диссоциацию у агентов и подавляет их защитные реакции,...
Двумерная классификация шаблонов ИИ-агентов: когнитивные функции..
Исследователи из arXiv представили двумерную систему классификации шаблонов архитектуры ИИ-агентов. Она объединяет когнитивные функции и...
GraphBit: графовый фреймворк решил проблему галлюцинаций..
Исследователи представили GraphBit — фреймворк для оркестровки LLM-агентов на основе направленных ациклических графов (DAG). В отличие от...
SP-KV: новый метод сжатия кэша Key-Value ускоряет LLM до 10 раз..
Исследователи представили Self-Pruned Key-Value Attention (SP-KV) — механизм, который динамически сокращает кэш памяти в языковых моделях в...
Метод R2R2 снижает переобучение в RL при интенсивном повторном..
Исследователи представили метод R2R2, который уменьшает переобучение в алгоритмах обучения с подкреплением при интенсивном повторном...
