arxiv arXiv cs.AI · 51 д назад · research

Адаптивное обучение с помощью LLM повышает вовлеченность и эффективность

Переведено с English → Русский

Новая адаптивная система обучения с помощью LLM использует поддержку тематических запросов для повышения вовлеченности студентов. Она превосходит статические модели в симуляции и демонстрирует реальную эффективность, снижая количество взаимодействий на 3 шага и увеличивая коэффициент преобразования упражнений до 28,1% с помощью стохастической стратегии.

Важность 2/3 arXiv cs.AI AI agents Code generation Reasoning models

Оригинал

Sakana AI представляет Sakana Fugu: модель оркестрации агентов

Sakana AI представил Sakana Fugu — модель оркестрации, которая распределяет задачи по обменному пулу передовых моделей языковой обработки через одну API-интерфейс, совместимую с OpenAI. Fugu Ultra превосходит отдельные модели по ключевым тестам, таким как SWE Bench Pro и GPQA-D, и система демонстрирует превосходную производительность на сложных многократных задачах, таких как автоматическое исследование, решение кубика Рубика и игра в шахматы на глазах.

media r/LocalLLaMA · 50 д назад · 1 просмотр

Локальная ИИ для локальных файлов офиса

Пользователь Reddit спрашивает, какой ИИ-агент лучше всего подходит для обработки локальных файлов офиса, таких как Excel, PDF, Word и JSON. В посте приводятся запросы к пользовательским опыту и реализованным рабочим процессам для таких задач.

arxiv arXiv cs.LG · 51 д назад · 2 просмотра

Метод probe-and-refine улучшает производительность код-агента

Новый метод, называемый probe-and-refine tuning, использует синтетические пробы исправления ошибок для итеративного улучшения файлов руководства репозитория с помощью одноразовых вызовов LLM, без циклов агентов или использования инструментов. На SWE-bench Verified он достигает среднего коэффициента разрешения 33,0% — на 14,5 процентных пункта выше начального статического базового знания — что свидетельствует о расширении охвата, а не точности исправлений. Метод позволяет агентам эффективно использовать большие бюджеты шагов, и производительность остается стабильной при различных моделях, при наличии достаточного диагностического вывода.

arxiv arXiv cs.AI · 51 д назад

SoftSkill: сжатие поведенческих навыков для адаптации в контексте

SoftSkill предлагает метод сжатия естественных языковых навыков в компактные скрытые предпосылки, что улучшает выполнение задач на SearchQA, LiveMath и DocVQA. Метод превосходит SkillOpt на 5,2–12,5 баллов по ключевым метрикам, при этом заменяя сотни или тысячи токенов Markdown на несколько виртуальных токенов.

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.