arxiv arXiv cs.AI · 52 д назад · research

Пользователь как энгра: локальные параметрические редакции для личной памяти

Переведено с English → Русский

Пользователь как энгра предлагает хранить факты по каждому пользователю в виде хирургических, хеш-ключевых редакций в таблице памяти, оставляя процесс мышления в общем адаптере. Такой подход обеспечивает на 5,6 раза более высокую точность косвенного мышления и сохраняет базовую производительность мышления, при этом объем памяти на 33 000 раз меньше, чем при использовании LoRA по каждому пользователю. Метод позволяет выполнять раздельные редакции пользователей, которые составляются без потерь, превосходя ретриевные потоки при более чем 100 фактах.

Важность 3/3 Новая фича по сравнению с лидерами Новый бенчмарк-харнесс с отличиями arXiv cs.AI Microsoft Research Hugging Face OpenAI AI agents Open weights Reasoning models

Оригинал

Похожие статьи

arxiv arXiv cs.AI · 54 д назад · 1 просмотр

BinTrack: Открытый источник спектральный QA с двоичным поиском траектории

BinTrack — это полностью открытый источник агент по спектральному вопросу, использующий двоичный поиск по траектории робота для нахождения ответов. Он достигает на 22,8% более высокой точности по сравнению с другими открытыми методами и соответствует производительности закрытых моделей на наиболее сложной глобальной категории бенчмарка SpaceLocQA. Система также обеспечивает более чем в 1,5 раза более быструю инференс и вводит GangnamLoop — реальный внешний бенчмарк, собранный с помощью четырёхногого робота.

media r/LocalLLaMA · 47 д назад · 1 просмотр

Лучшие локальные модели для рассуждений в агентной ИИ

Создатель EverFern спрашивает, какие локальные модели лучше всего подходят для агентных рабочих процессов и использования в браузере или на компьютере. Он отмечает, что интеллект модели редко является ограничивающим фактором, и что надежность и системы восстановления важнее, чем выбор модели.

arxiv arXiv cs.CL · 51 д назад · 1 просмотр

H-RePlan: иерархическое восстановление для систем агентов на разных устройствах

H-RePlan вводит иерархическую систему перепланирования, которая разделяет восстановление стратегии на уровне устройства и перепланирование на глобальном уровне. Оно превосходит существующие базовые варианты, достигая более высокого уровня завершения и соблюдения инструкций, при снижении затрат на токены, за счёт восстановления с учётом области в системах агентов на нескольких устройствах.

arxiv arXiv cs.AI · 51 д назад · 3 просмотра

AutoPass: агенты на основе доказательств для настройки производительности компилятора

AutoPass использует доказательства из работы в реальном времени и компилятора для направления решений по оптимизации, генерируемых ЛЛМ, и превосходит экспертные эвристики и классические методы автоматической настройки. Он достигает геометрических средних ускорений в 1,043 раза на системах x86-64 и в 1,117 раза на системах ARM64 без предварительного обучения или тонкой настройки.

arxiv arXiv cs.CL · 51 д назад · 1 просмотр

Нулевая задача агентных LLM извлекает патологию лёгких из повествований

Нулевая задача агентного потока, использующего открытые LLM, извлекает 13 синоптических полей Колледжа американских патологов из отчетов о патологических исследованиях лёгочной резекции. Наилучшая модель (GPT-OSS-20B) достигла значения Micro-F1 0.893, превосходя базовый уровень воспроизведения и точно отражая сложные патологические отношения без специализированного обучения.