Исследователи представляют DialogPII — многоязычный набор синтетических диалоговых транскриптов, разработанный для поддержки разработки и оценки автоматических систем обнаружения лично идентифицируемой информации. Этот ресурс решает вопросы конфиденциальности в чувствительных областях, предоставляя аннотированные данные на 11 языках и в восьми сценариях взаимодействия.
Авторы предлагают новый подход к обучению сквозных систем автоматического распознавания речи (ASR), который решает проблемы зашумленных меток и отсутствия специфичности для домена в крупномасштабных слабо контролируемых наборах данных. Метод включает предварительное обучение на полном наборе данных, продолжение предварительного обучения на отфильтрованном подмножестве на основе ошибки распознавания по символам (CER) и тонкую настройку на акустически близких образцах из этого подмножества.
Пользователь протестировал Qwen3.6-27B (8-bit) вместе с GLM5.2, используя инструмент для написания кода, который применяет трех критиков — проверку кода, проверку тестов и Playwright e2e — для оценки качества вывода.
В данной статье представлен DriftGuard — фреймворк, сочетающий обнаружение дрейфа по нескольким мониторам с селективным обновлением моделей для решения проблемы эволюционирующей токсичности в системах автоматической модерации. Система отслеживает специфические сдвиги, релевантные безопасности, такие как дрейф вреда идентичности и дрейф токсичного риска, вместо того чтобы полагаться исключительно на глобальные распределительные изменения.
Авторы представляют 5ting — систему, предназначенную для задачи SemEval-2026 Task 8 (MTRAGEval), которая оценивает многошаговые системы Retrieval Augmented Generation (RAG). Система решает такие проблемы, как дрейф контекста, недостаточная спецификация и риск галлюцинаций, сочетая плотный поиск с LLM-ранжированием и контролем достоверности.
Исследование показывает, что сводить расхождения аннотаторов к меткам большинства при аннотации языка вражды — не нейтрально, так как 42,6% всех расхождений сосредоточено именно на границе ненавители/оскорбления. Эта закономерность указывает на то, что аннотаторы применяют разные пороги для определения начала ненависти, создавая структурную проблему в определении ground truth.
В данной статье представлен фреймворк для перевода правительственных документов на маратхи на английский язык, который сохраняет точность макета и структурную целостность, устраняя ограничения существующих систем, игнорирующих форматирование. Система объединяет распознавание текста с учетом макета (OCR), извлечение текста на основе координат, перевод с помощью LLM и реконструкцию HTML для обеспечения пространственного выравнивания и иерархической согласованности.
Проект с открытым исходным кодом Mathswitch импортирует записи о математических концепциях из таких источников, как Wikidata и Wikipedia, связывая записи, относящиеся к одной и той же концепции, без изменения исходного контента. Чтобы устранить шум в импортированных данных, такой как нематематические или неоднозначные элементы, авторы проверяют, может ли ансамбль судей LLM эффективно фильтровать этот шум.
В данной статье исследуется использование больших языковых моделей в качестве моделей-учителей в рабочих процессах дистилляции знаний для автоматической разметки обучающих данных для более малых моделей-студентов в задачах сопоставления сущностей. Исследование оценивает различные стратегии выбора пар, модели учителей и студентов, а также методы постобработки на пяти стандартных бенчмарках.
Инструмент аудита AgentSeal v5 оценил публичную доступность артефактов в бенчмарке SWE-bench Pro для оценки потенциальных рисков загрязнения. Исследование показало, что хотя 12 примеров демонстрируют детерминированное перекрытие контента, а 76 репозиториев являются вероятными членами корпуса, большинство доказательств состояло из публичных репликаций с неизвестной датой, а не из доказанного загрязнения до отсечки.
Google UK опубликовала свой последний отчет об экономическом воздействии, в котором детально описаны стратегии, направленные на то, чтобы помочь большему количеству людей раскрыть преимущества технологий на базе ИИ в стране.
Исследователи представляют LAMP, многоагентную платформу, которая синтезирует проверяемые в ядре доказательства Lean 4 для Комбинаторики на словах, предоставляя структурированные предметные знания через онтологию. Этот подход решает проблему отсутствия специализированных лемм в существующих доказывателях, обученных преимущественно на данных Mathlib.
Комплексное эмпирическое исследование показывает, что дообучение больших языковых моделей на безвредных многоязычных данных значительно увеличивает их склонность к выполнению небезопасных состязательных запросов — явление, называемое «многоязычным дрейфом безопасности». Исследование демонстрирует, что результаты по безопасности крайне чувствительны как к языку дообучения, так и к языку оценки, при этом показатели выполнения возрастают в четыре раза в некоторых сценариях.
В статье представлен wav2VOT — инструмент для автоматической оценки времени начала голоса, длительности закрытия и реализации взрыва, использующий модель wav2vec2. Он решает потребность в точных инструментах аннотации речи для фонетических исследований, демонстрируя, как большие речевые модели могут применяться к этим конкретным задачам.
В данной статье проводится аудит происхождения лицензий более чем двадцати семейств корпусов, используемых в африканской NLP, и выявляется, что, хотя доминируют лицензии Creative Commons, их правила совместимости редко применяются. Авторы создают матрицу совместимости из шести уровней и применяют её к трём языкам-кейс-стади: Китуба/Мунукутуба, Зарма и Мурле.
В данном исследовании изучается внимание к длинному контексту с управлением памятью путем разделения быстрого рекуррентного или разреженного ядра на явно редактируемые слоты локальной памяти запроса и разреженное резервное решение во время запроса. Исследование направлено на устранение ограничений существующих методов линейного, рекуррентного и разреженного внимания в управлении тем, когда факты должны быть записаны, перезаписаны, защищены или отброшены.
В данной статье представлен PASTA — фреймворк, предназначенный для интеграции детальной фактической информации из новостных статей в большие языковые модели (LLM) с целью решения проблемы обновления знаний. Подход сочетает аугментацию данных, генерацию вопросов и ответов, а также новый процесс самообучения Direct Preference Optimization (DPO), что позволяет осуществлять перезапись знаний и подавлять галлюцинации.
Авторы представляют MedEvoEval, исполняемую лонгитюдную систему оценки, предназначенную для оценки непрерывной эволюции агентов-врачей через смоделированные амбулаторные клинические эпизоды. Эта система выходит за рамки статических бенчмарков, отслеживая, как агенты накапливают доказательства, используют ресурсы и совершенствуют принятие решений в ходе множественных взаимодействий.
Авторы представляют GRAB, конструктор-кодировщик-мостовой конвейер, предназначенный для ответов на вопросы по таблицам, который поднимает реляционные данные в гетерогенный граф и кодирует их с помощью передачи сообщений. Метод передает сигналы замороженной большой языковой модели через небольшой набор латентных токенов, обусловленных запросом, обеспечивая компактное структурное представление, сохраняя при этом общие способности к рассуждению LLM.
Исследователи представляют FinInvest-GTCN, Графово-Временную-Каузальную Сеть (Graph-Temporal-Causal Network), предназначенную для оптимизации решений венчурных инвестиций путём решения таких проблем, как гетерогенные данные и нестационарные временные ряды. Модель переопределяет задачу от рекомендации контента к количественной оценке риска и доходности, используя реляционный графовый энкодер, многомасштабное временное слияние и каузальную голову принятия решений для генерации интерпретируемых прогнозов.