Фокус позволяет осуществлять постобучивание DiT RL за счёт использования пустых GPU Spot, снижая расходы на 1,4–6,4 раза при достижении превосходного качества изображений. Оно использует устаревшие веса модели при исследовании и динамически перестраивает последовательную параллельность в реальном времени, обеспечивая эффективное использование GPU без нарушения обучающих цепочек.
Фокус: Использование GPU Spot для ускорения постобучивания DiT RL
В фокусе: использование GPU Spot для ускорения постобучивания DiT RL
Spotlight позволяет ускорить постобучивание DiT RL за счёт использования пустых GPU Spot, снижая расходы в 1,4–6,4 раза при достижении превосходного качества изображений. Используя устаревшие веса модели при исследовании и динамически переконфигурируя последовательную параллельность, обеспечивается эффективное использование GPU без нарушения обучающих потоков.
Выпущена база данных с метками ATT&CK, объединяющая логи из различных источников в области кибербезопасности
Новая база данных объединяет системные, сетевые и браузерные логи из 870 сессий Windows, включая 70 атак и 800 случаев без нарушений. В ней присутствуют метки на уровне каждого события с идентификаторами техник MITRE ATT&CK для 12 тактик и 53 техник, используя реальные инструменты атак, такие как RAT и туннели C2. Настройка трех малых языковых моделей (SLM) с использованием LoRA повысила точность классификации блоков до 90–97% и достигла точности совпадения до 42% при идентификации техник, что демонстрирует сильную способность к логическому мышлению, несмотря на существующие трудности.
OPD-Evolver: Он-политическая дистилляция для всестороннего эволюционирования агентов
OPD-Evolver представляет рамку медленного и быстрого совместного эволюционирования, которая позволяет агентам выбирать, действовать и повторно использовать опыт через он-политическую самодистилляцию. Он превосходит существующие методы на основе памяти и обучения на 11,5% и 5,8% соответственно, и демонстрирует способность конкурировать с крупномасштабными моделями, такими как Qwen3.5-397B-A17B и Step-3.5-Flash.
Будьте осторожны перед использованием дистиллированных моделей Qwen/Claude — они часто хуже, чем базовые модели
Дистиллированные версии моделей Qwen и Claude, такие как Qwen 3.6, дистиллированный с использованием только 4000 образцов, редко улучшают производительность и часто ухудшают качество. Эти модели могут демонстрировать более «опус-подобный» стиль, но не передают реальных способностей, некоторые из них показывают халлюцинации и более медленные временные задержки по сравнению с базовыми моделями, как это демонстрируется в тестах и отчетах пользователей.
SocialRL обучает модель на 4B параметрам соответствовать GPT-5 в переговорах через социальное рассуждение
Исследователи представляют SocialRL, рецепт обучения, который напрямую усиливает социальное рассуждение в малых языковых моделях для улучшения их производительности как стратегических переговорщиков. Примененный к модели на 4B параметрам в шести доменах, включая Deal-or-No-Deal и Job Interview, подход позволяет модели соответствовать или превосходить производительность семейства GPT-5 на отложенных сценариях.