Act2Answer вводит лёгкий протокол для оценки сохранения общеупотребимых и мировых знаний в моделях визуально-языковых-действий (VLA), требуя от агентов отвечать на вопросы через действия размещения объектов. Большой масштабный анализ 7 моделей VLA и 9 базовых моделей VLM показывает, что VLAs хорошо справляются с простыми концепциями, но демонстрируют большие разрывы в богатых семантических категориях по сравнению с их исходными моделями VLM, при этом обучение с помощью VQA улучшает сохранение знаний, а наиболее яркие сигналы, связанные с правильным ответом, наблюдаются в средних слоях VLA.
arxiv
arXiv cs.LG
·
52 д назад
·
research
Act2Answer оценивает сохранение знаний в моделях визуально-языковых-действий
Переведено с English → Русский
Важность 2/3
Новый бенчмарк-харнесс с отличиями
arXiv cs.LG
Allen AI
Hugging Face
Microsoft Research
AI agents
Evaluation & benchmarks
Reasoning models
Похожие статьи
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
·
53 д назад
EAGG: Генерация захвата с учетом корпуса через геометрически осознанные графы условий
EAGG представляет генератор захвата, который выравнивает структуру корпуса в общем модели с использованием топологически осознанных графов и геометрически осознанных токенов. Он достигает среднего успеха захвата в 56,17% на MultiGripperGrasp, что соответствует специализированным моделям с погрешностью в 1,10 процентных пунктах, и снижает медианное расстояние контакта с 0,239 см до 0,189 см.
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
·
47 д назад
·
1 просмотр
Саморазвитие агентов, использующих инструменты, через обучение предпочтений в точках разрыва
ToolGraph повышает эффективность агентов, использующих инструменты в многоходовых сессиях, интегрируя схему топологии, веса переходов и контроль, учитывающий историю. Обучение с DPO на 161 паре предпочтений в точках разрыва улучшает производительность: ToolGraph+DPO достигает роста награды на 16,8% по сравнению с базовой версией, особенно в задачах авиационного и розничного сектора, где появление положительных наград выступает ключевым диагностическим сигналом.
arxiv
arXiv cs.CL
·
47 д назад
·
1 просмотр
Beaver: агент-интерфейс для научной кураторской работы из мультимодальных источников
Beaver — это агент-интерфейс, который извлекает структурированную информацию из научных статей за счёт интеграции инструментов мультимодальной поддержки, структурирования задач и автономного поиска на основе артефактов. Он достигает 81,0 по показателю Gold-Referenced Attribute Score, превосходя передовые агенты на более чем 23 балла, с ключевыми достижениями по высокозначимым атрибутам, требующим мультимодального мышления.