arxiv arXiv cs.CL · 51 д назад · research

GEMS: Геометрические ограничения обеспечивают мульти-семантическую суперпозицию в LLMs

Переведено с English → Русский

GEMS обеспечивает обучение-бесподобную суперпозицию нескольких семантических направлений в LLMs за счёт устранения распределительной дисперсии и направляющего интерференции с помощью геометрических ограничений. На GSM8K оно сохраняет точность на уровне 98% при трёх неподходящих математических направлениях, в то время как неограниченное сложение падает до 4%; на Wikitext-2 оно повышает PPL всего на 2,2%.

Важность 3/3 Новая фича по сравнению с лидерами Новый бенчмарк-харнесс с отличиями arXiv cs.CL OpenAI Google DeepMind Mistral AI AI agents Evaluation & benchmarks Reasoning models

Оригинал

AtomMem: Простая и эффективная система памяти для агентов LLM

AtomMem представляет систему памяти, которая хранит высокочастотные атомарные факты из длительных взаимодействий. Она использует иерархические структуры событий и временные профили для отслеживания согласованных эпизодических контекстов и изменяющихся пользовательских характеристик, обеспечивая стабильное и эффективное эволюционирование памяти. Эксперименты на бенчмарке LoCoMo показывают, что AtomMem достигает наилучших результатов в задачах логического мышления.

arxiv arXiv cs.CL · 52 д назад

Кадр EARS повышает надежность многоагентных систем

EARS вводит объяснительное воздержание в подагентов для повышения надежности в масштабных многоагентных системах. Поставляя практические обоснования сбоев координаторам, EARS повышает общий показатель успешных ответов с 68,5% до 78,9% в производственной помощнике по электронной коммерции.

arxiv arXiv cs.AI · 52 д назад · 1 просмотр

Навык-ориентированная дистилляция для агентов интерфейса

SGCD вводит итеративную структуру для улучшения агентов интерфейса, решая пробелы в контроле в отклоненных состояниях. Он извлекает навыки как из успешных, так и из неудачных проходов, используя их для направления продолжения политики, смешанной с экспертными траекториями. На OSWorld-Verified SGCD повышает показатели успеха трех базовых моделей с уровня 30% до более чем 50%.

arxiv arXiv cs.AI · 52 д назад

AdsMind: физически обоснованная многопользовательская система для открытия адсорбции

AdsMind — это замкнутый цикл многопользовательской системы, использующей машинное обучение с силовыми полями и обратную связь для исправления ошибок в поиске конфигураций адсорбции на катализаторах. Система достигает успеха на 100% и 98,8% на тестах AA20 и OCD-GMAE62, снижает разброс энергии в 14 раз по сравнению с базовыми моделями и сохраняет правильные знаки энергии адсорбции при проверке с помощью DFT, превосходя открытые циклы агентов на основе LLM.

arxiv arXiv cs.LG · 53 д назад

SkillMigrator: Переносимые паттерны взаимодействия для эффективности веб-агента

SkillMigrator обучает переносимые веб-навыки, сопоставляя структуры разметки вместо ссылок на элементы. Он хранит каждый навык как переносимый паттерн взаимодействия с структурной схемой, что обеспечивает эффективную передачу навыков между сайтами. По сравнению с методами, достигающими передовых результатов, он снижает среднее количество действий LLM на 8-10% на WebArena и Mind2Web при равных показателях успеха.