media r/LocalLLaMA · 51 д назад · open_models

Охо-Сейт-Университет выпускает открытый Deep Research-агент QUEST-35B

Переведено с English → Русский

Команда NLP Охо-Сейт-Университета выпустила QUEST-35B, открытый Deep Research-агент, обученный на примерно 32 картах H100 с использованием 8 000 синтетических образцов. Команда открыла доступ к рецепту обучения, коду, весам и наборам данных, при этом результаты тестирования показывают конкурентоспособную производительность по сравнению с ведущими закрытыми Deep Research-системами.

Важность 2/3 r/LocalLLaMA OpenAI Google DeepMind Meta AI AI agents Open weights Research paper

Оригинал

Охо-Сейт-Университет выпускает открытый Deep Research-агент QUEST-35B

Исследователи из Охо-Сейт-Университета обучили агента Deep Research QUEST-35B с использованием приблизительно 32 GPU H100 и 8 000 синтетических образцов. Они опубликовали рецепт обучения, код, веса и датасеты, при этом результаты тестирования показывают конкурентоспособную производительность по сравнению с ведущими закрытыми системами Deep Research.

media TLDR AI · 2 д назад · 2 просмотра

Google открыл исходные коды моделей WeatherNext; Meta исследует кросс-модальную синергию

Компания Google открыла исходный код своих ИИ-моделей WeatherNext 2 и WeatherNext Cyclones для повышения точности прогнозирования циклонов. Модели демонстрируют результаты уровня state-of-the-art в прогнозировании траектории, интенсивности и структуры ветра, предоставляя синоптикам в среднем на один день больше прогнозной точности по сравнению с текущими методами.

arxiv arXiv cs.CL · 47 д назад · 2 просмотра

OpenBioRQ: Бенчмарк для верности агентных исследований в биомедицине

OpenBioRQ вводит бенчмарк из 12 553 нерешённых вопросов в области биомедицинских исследований в 12 областях, разработанный для проверки верности и отказа агентных моделей. Он оценивает модели в условиях использования инструментов без ключей ответов, используя реальные доказательства последующих шагов, а не параметрические знания, и показывает значительное падение агентной способности на самые сложные вопросы, где инструменты больше не используются, несмотря на их критическую важность.

arxiv arXiv cs.LG · 51 д назад

Совмещение LLM с использованием скрытой обратной связи пользователя

Новый набор данных IFLLM собирает данные о перемещении мыши и взгляде пользователя при взаимодействии с LLM. Он показывает, что скрытая обратная связь значительно улучшает выравнивание LLM, повышая точность текстовых моделей вознаграждения с 55% до 64% и почти втрое увеличивая качество ответов после обучения DPO на восьми LLM.

arxiv arXiv cs.CL · 51 д назад

Совмещение LLM с использованием скрытой обратной связи пользователя

Новый набор данных IFLLM собирает данные о перемещении мыши и взгляде пользователя при взаимодействии с LLM. Он показывает, что скрытая обратная связь значительно улучшает выравнивание LLM, повышая точность текстовых моделей вознаграждения с 55% до 64% и почти утрачивая качество ответов после обучения DPO на восьми LLM.