arxiv arXiv cs.LG · 12 ч назад

Глубокая сетевая структура для гомогенизации пьезоэлектрических композитов

Предлагается пьезоэлектрическая глубокая сетевая структура (PDMN) для эффективной гомогенизации двухфазных пьезоэлектрических композитов. Архитектура встраивает электромеханические уравнения гомогенизации, позволяя делать физически обоснованные, полуаналитические прогнозы с вычислительной стоимостью на три порядка ниже, чем при прямом численном моделировании, что подтверждено на композитах PVDF-LiNbO3 и вязко-пьезоэлектрических композитах при нелинейной нагрузке.

arxiv arXiv cs.LG · 12 ч назад

Концептуально-ограниченное обучение промптов для адаптации CLIP в условиях малообучающих данных

CCPL представляет легкую архитектуру, которая фиксирует промпты классов к замороженным концептуальным прототипам, улучшая адаптацию CLIP в условиях малообучающих данных. Оно достигает лучшего показателя базовой-новой производительности на DTD и EuroSAT по сравнению с CoOp, с постоянными улучшениями за счёт регуляризации в пространстве текста, хотя результаты варьируются в зависимости от датасета и протокола.

arxiv arXiv cs.LG · 12 ч назад

Стационарные устойчивые игры в среднем поле при несоответствии моделей

Эта статья вводит стационарную структуру игр в среднем поле, которая напрямую включает неопределенность распределения моделей в динамике, связанной с популяцией. В ней устанавливается устойчивое динамическое принцип динамического программирования, доказывается существование стационарного устойчивого равновесия и представлен первый алгоритм с гарантиями сходимости. Решение в среднем поле аппроксимирует равновесия конечной популяции и предоставляет явные неасимптотические границы погрешности при неопределенности моделей.

arxiv arXiv cs.LG · 12 ч назад

Классификация задач без обучения для объединения многозадачных моделей

SiM обеспечивает динамическое распределение в объединении многозадачных моделей без дополнительного обучения или доступа к идентификаторам задач. Он использует аппроксимации на многообразии, основанные на SVD, и проецирует тестовые входы на заранее вычисленные многообразия задач, чтобы направлять входы на соответствующих экспертов, повышая производительность и сокращая разрыв до уровня отдельных экспертов.

arxiv arXiv cs.LG · 12 ч назад

Важность-взвешенная на-политическая дистилляция устраняет смещение позиции

На-политическая дистилляция (OPD) страдает от смещения позиции, при котором поздние токены обеспечивают плохое обучение. Мы вводим Важность-взвешенную на-политическую дистилляцию (IW-OPD), которая присваивает веса на основе распределения, приоритизируя ранние токены. IW-OPD сходится быстрее и достигает до 6,9 точек роста производительности на AIME-2025.

arxiv arXiv cs.LG · 12 ч назад

Масштабируемые байесовские модели для обнаружения вспышек на звездах

Генеративная заменительная архитектура, использующая вариационный автоэнкодер, аппроксимирует гауссовы предпосылки, избегая дорогостоящих операций с ковариационными матрицами. Архитектура VAE+Hidden Markov Model позволяет быстро и масштабно обнаруживать вспышки на звездах в больших астрономических временных рядах, сохраняя структурную точность по сравнению с точными моделями, при значительном сокращении вычислительного времени.

arxiv arXiv cs.LG · 12 ч назад

Малые языковые модели превосходят передовые крупные языковые модели по извлечению отношений

Финетурированный модель Qwen2.5 с 0,5 миллиарда параметров достигает 0,83 микроФ1 в извлечении отношений в общей области, превосходя нулевую версию GPT-5.4 и Claude Sonnet 4.6. На литературных тестах она достигает 0,92 на датасете Биографический, превосходя GPT-5.4 и превосходя передовые модели по точности, демонстрируя, что адаптированные к задаче малые модели могут обеспечивать высокую производительность при минимальных затратах на оборудование и приватность.

media r/LocalLLaMA · 12 ч назад

Я разработал Windows Copilot в виде бесплатной OpenAI-совместимой API

Пользователь создал локальную API, которая имитирует функциональность GPT-4, совместимую с OpenAI, используя бесплатный сервис Microsoft Copilot. Инструмент авторизуется в аккаунте Microsoft один раз, работает локально на устройстве Windows и предоставляет сервер по адресу http://localhost:8000/v1, поддерживающий потоковые и многократные диалоги без необходимости API-ключа или оплаты. Инструмент предназначен для личного и образовательного использования и доступен по ссылке https://github.com/sums001/Windows-Copilot-API.

blog Simon Willison · 13 ч назад

Том Макврайт о случайной анонимности в заявках на работу

Том Макврайт отмечает, что все больше заявок на работу включают содержимое, сгенерированное с помощью языковых моделей, включая портфолио и проекты на GitHub с фальшивыми сообщениями о коммитах. Он отмечает, что такие заявки не раскрывают мало о кандидатах, поскольку они не содержат личной искренности и искреннего самовыражения.

arxiv arXiv cs.AI · 13 ч назад

Геометрия-ориентированный онлайн-расписыватель для обслуживания больших языковых моделей

Новый алгоритм расписывания, Smallest Volume First (SVF), снижает задержку инференса больших языковых моделей за счёт оптимизации управления кэшем ключ-значение. Теоретический анализ показывает, что коэффициент конкуренции в худшем случае сократился с 48 до 5, при этом 1-битный SVF обеспечивает высокую производительность при минимальной информации. Оценки на моделях Llama-3.1 подтверждают улучшения как средней, так и хвостовой задержки, при этом подход был интегрирован в vLLM.

arxiv arXiv cs.AI · 13 ч назад

BabelJudge: Оценка надежности LLM-как-судьи в разных языках и траекториях агента

BabelJudge представляет открытую платформу для измерения четырех ключевых форм предвзятости в LLM-судьях в различных языках и траекториях агентов. Платформа выявляет значительное падение надежности от хинди до саванги — с 0,714 до 0,550 — что подчеркивает деградацию между языками, недоступную по прямой точности. Платформа позволяет проводить оценку с учетом предвзятости без использования человеческих меток, используя контролируемые искажения для создания известных эталонных меток, и расширяется на агентные рабочие процессы с новыми метриками по точности инструментов и обнаружению выдумки.

arxiv arXiv cs.AI · 13 ч назад

Гипотеза-ориентированная оптимизация навыков для агентов на основе языковых моделей

HDSO обеспечивает безопасные и проверяемые обновления навыков для агентов на основе языковых моделей без обучения, используя фальсифицируемые гипотезы и проверку. На ALFWorld он улучшает Qwen3-8B на +6,9 точек среднего результата, и сохраняет прирост в +7,1 точку при шумной обратной связи, при этом проверенные навыки передаются между запусками и моделями при достижении диагностической синхронизации.

arxiv arXiv cs.AI · 13 ч назад

RoboMME-Interference: Оценка памяти робота при наличии помех

RoboMME-Interference представляет кросс-сессионный бенчмарк для оценки памяти робота при наличии помех. В него добавляются несвязанные сессии к предыдущим демонстрациям, что показывает, что варианты перцептивной памяти значительно деградируют при увеличении раздражителей, подчеркивая недостаточную устойчивость существующих систем к помехам и необходимость долгосрочной памяти.

github llama.cpp · 13 ч назад

llama.cpp выпускает b9782 с новыми бинарниками и поддержкой

llama.cpp выпускает версию b9782, включающую бинарники для macOS, Linux, Android, Windows и openEuler. В релизе добавлена поддержка Vulkan, OpenVINO, SYCL, ROCm и CUDA на нескольких архитектурах, с обновлённым интерфейсом и отключёнными функциями, такими как KleidiAI и поддержка openEuler.

lab Google DeepMind Blog · 13 ч назад

Геми 3.5 Флэш добавляет функцию использования компьютера

Google представил возможность использования компьютера в Геми 3.5 Флэш, что позволяет модели выполнять код и взаимодействовать с внешними инструментами. Эта функция позволяет пользователям запускать задачи по программированию и получать информацию в реальном времени через интегрированные вычислительные функции.

arxiv arXiv cs.AI · 13 ч назад

Обратное моделирование постериорного отбора для регрессии в пространстве функций и обратных задач

FAPS — первый фреймворк постериорного отбора в пространстве функций, объединяющий регрессию на стохастических процессах и обратные задачи дифференциальных уравнений. Он использует предобученные априорные распределения на основе потоков и коррекцию Ланжевена с предусловием ковариационной матрицы низкого ранга для обеспечения эффективного и точного постериорного вывода на основе редких и шумных данных с согласованным квантованием неопределённости.

media r/LocalLLaMA · 13 ч назад

Кто-нибудь еще замечал, что выводы vLLM хуже, чем в llama.cpp?

Пользователь сообщает, что замечает менее надежные выводы от vLLM по сравнению с llama.cpp, включая ошибки форматирования, потерю контекста и снижение качества кода. Он спрашивает, откуда могут исходить такие различия — от квантования, шаблонов чата, проблем с парсером или ошибок настройки, и ищет подтверждение, что другие наблюдали подобные разрывы в качестве между инференс-бэкендами.

media r/LocalLLaMA · 13 ч назад

Sipp: открытая библиотека для инференса в браузере, построенная на llama.cpp

Sipp — это открытая библиотека, которая позволяет выполнять инференс локальных языковых моделей в браузере с использованием llama.cpp. Она позволяет пользователям запускать инференс локальных языковых моделей прямо в веб-браузерах без зависимости от облачных сервисов. Проект доступен на GitHub по адресу https://github.com/noumena-labs/Sipp.

arxiv arXiv cs.AI · 13 ч назад

Select-to-Act: иерархическая RL с адаптивным руководством на языке

HRLLI вводит иерархическую систему обучения с подкреплением, которая динамически адаптирует естественные языковые инструкции во время принятия решений. Она разбивает инструкции на элементы руководства, специфичные для каждой стадии, и использует парадигму select-to-act для обеспечения в реальном времени выбора соответствующих фрагментов инструкций, что повышает эффективность выбора образцов и производительность в сложных средах.

arxiv arXiv cs.AI · 13 ч назад

SAFER: надежная адаптация на этапе тестирования при противодействующих потоках

SAFER — это рамка без обучения, которая повышает устойчивость адаптации на этапе тестирования за счёт использования аугментации, ориентированной на надёжность. Она генерирует стохастические аугментации, объединяет предсказания с помощью агрегации, взвешенной корреляцией, с обнаружением выбросов, и включает адаптивное смешивание для сохранения чистой производительности при противодействующих атаках. Оценки на PACS, VLCS и OfficeHome показывают улучшенную устойчивость без потери чистой точности.