GLM-5.2 превосходит GPT-5.4 и всю линейку Гемини по производительности в программировании на бенчмарке DeepSWE. Однако он требует значительно большего количества токенов вывода, что делает его существенно менее эффективным с точки зрения затрат на задачу по сравнению с моделями, такими как GPT-5.5 и Claude Opus 4.8.
GLM-5.2 побеждает Гемини и GPT-5.4 в программировании, но является неэффективным
Генерируемые LLM-ядра GPU подвергаются иллюзии корректности
Оценки с использованием проверок фиксированной формы пропускают реальные ошибки в ядрах GPU, генерируемых LLM. Контролируемый корпус из 24 ядер, включающий 9 вариантов с ошибками транскрипции, показывает, что оракул, учитывающий схему операций, обнаруживает все сбои и проходит все корректные проверки, с одинаковыми результатами на пяти архитектурах GPU.
Разбор внимания трансформера с помощью исполняемых программ
Новый метод использует синтез программ для генерации программ на языке Python, которые воспроизводят паттерны внимания в моделях трансформеров. Более 999 таких программ достигают более чем 75% схожести по пересечению-объединению на TinyStories, и замена 25% голов внимания этими программами приводит к росту перплексности на 16%, при этом сохраняется производительность на задачах ответа на вопросы.
LLM-как-интерфейс, ML-как-прогнозатор для детской аппендицитной болезни
ClaMPAPP, гибридная система, использует LLM для извлечения структурированных клинических признаков из свободно-текстовых записей и передает их в классификатор XGBoost для диагностики. Она превосходила конечные LLM в обеих внутренних и внешних валидациях, демонстрируя лучшую стабильность и меньшее количество пропущенных случаев аппендицита, что свидетельствует о превосходной диагностической эффективности и безопасности в педиатрической дифференциации.
Неподготовленная оптимизация вознаграждения для языковых моделей белков
Новый фреймворк позволяет языковым моделям белков генерировать управляемые последовательности белков без обучающих данных или проверки в лаборатории. Он использует вознаграждения, не зависящие от задачи, основанные на неопределённости модели и семантической согласованности, для направления генерации, при этом Soft и бинаризованная оптимизация вознаграждения превосходят базовые методы по охвату и управляемости в различных условиях.
Оценка базовых открытых моделей языковой модели для многозначной классификации ATT&CK
Создан и отображенный набор данных с 2076 предложениями, аннотированных людьми из 83 сложных отчетов по киберугрозам, с уровнем согласия между аннотаторами \k{appa} = 0.68. Оценены семь открытых моделей языковых моделей от 8B до 236B параметров, достигнув максимального значения F1 по микро-среднему среднему 0.22. Размер параметров показал статистически значимую положительную корреляцию с F1, в то время как стратегия запроса и температура не привели к значительным улучшениям, что указывает на недостаточность текущих открытых моделей языковых моделей для классификации ATT&CK на производственном уровне.