arxiv arXiv cs.LG · 5 ч назад

Kiwano: открытая библиотека PyTorch для исследований в области верификации говорящих

Исследователи представили Kiwano — открытую библиотеку, предназначенную для развития исследований и оценки в области верификации говорящих. Построенная на базе PyTorch, эта легковесная, но расширяемая фреймворк предоставляет стандартизированные рецепты обучения, предварительно обученные модели и интеграцию широко используемых архитектур. Проект делает акцент на воспроизводимости результатов за счет предоставления прозрачных конвейеров обучения, унифицированных протоколов оценки и готовых базовых реализаций (baselines) для нескольких корпусов данных. Помимо стандартных возможностей обучения и вывода, Kiwano включает специализированные инструменты для бенчмаркинга, отслеживания экспериментов и быстрого прототипирования новых архитектур. Для поощрения внедрения в сообществе библиотека распространяется под лицензией Apache 2.0 и сопровождается всесторонней документацией и воспроизводимыми экспериментами. Снижая порог входа и стандартизируя практики оценки, Kiwano стремится стать ценным ресурсом как для академических исследований, так и для прикладной разработки. Проект доступен в открытом доступе на GitHub по адресу https://github.com/kiwano-toolkit/kiwano/.

arxiv arXiv cs.LG · 6 ч назад

Многосеточное обучение для генерации молекул с использованием графовых нейронных сетей

Авторы предлагают стратегию многосеточного обучения для решения проблем высоких вычислительных затрат и нестабильности, связанных с моделированием биохимических молекулярных систем на полном разрешении. Этот подход использует оптимизацию на низком разрешении для ускорения обучения на более высоких разрешениях за счет передачи параметров между различными дискретизациями. Для графовых представлений молекул метод последовательно передает параметры от грубого графа к все более мелким графам с помощью взвешенной случайной ходьбы при повышении детализации. В задачах генерации 3D-молекул структуры вокселизируются на нескольких разрешениях, что позволяет сначала предварительно обучить условный вариационный автоэнкодер (CVAE) на грубом разрешении. Затем совместимые по форме сверточные параметры передаются из грубой модели для инициализации CVAE с высоким разрешением. Численные эксперименты по генерации 3D-лигандов, обусловленной рецептором, демонстрируют, что данный метод ускоряет сходимость по сравнению с обучением с нуля. Кроме того, исследование показывает, что многосеточное обучение улучшает способность к обобщению в задачах генерации молекул.

media r/LocalLLaMA · 6 ч назад

Опрос сообщества о запуске DwarfStar с моделью DeepSeek V4 Flash на DGX Spark

Пользователь Reddit из сообщества r/LocalLLaMA спрашивает об опыте использования DwarfStar (DS4) с моделью DeepSeek V4 Flash на одном устройстве NVIDIA DGX Spark. В запросе подчеркиваются технические характеристики, указывающие на то, что подход Mixture of Experts и стратегия единой памяти DS4 позволяют загрузить модель с 80 миллиардами активных параметров и полной максимальной длиной контекста. Автор поста ссылается на внешние ресурсы, включая репозиторий GitHub от antirez и демонстрационное видео, чтобы подтвердить эти утверждения о возможностях производительности. Обсуждение направлено на получение отзывов о практической жизнеспособности такой конфигурации, в частности, задавая вопрос о качестве выполнения агентных задач программирования при таких ограничениях. Этот запрос отражает сохраняющийся интерес к оптимизации вывода больших языковых моделей на потребительском или компактном аппаратном обеспечении.

media r/LocalLLaMA · 6 ч назад

Выпущены несексуризированные сбалансированные Gemma4-26B-A4B и 31B-QAT со ускорением за счёт MTP

HauhauCS выпустил две новые несексуризированные сбалансированные версии моделей Gemma 4: Gemma4-26B-A4B и Gemma4-31B-QAT. Оба варианта включают черновики для многозапросного предсказания (MTP) для обеспечения спекулятивного декодирования, что приводит к значительному ускорению вывода. Модель 26B-A4B демонстрирует примерно 35% прирост скорости, а модель 31B — увеличение на 53%, при этом качество вывода остаётся идентичным благодаря механизму черновиков модели. Эти релизы используют квантование, учитывающее QAT, что делает формат Q4_K_M оптимальным, поскольку более высокая точность не даёт улучшения качества для этих конкретных моделей. Модель 26B-A4B представляет собой архитектуру Mixture of Experts с примерно 4 миллиардами активных параметров на токен, тогда как вариант 31B является плотной моделью, предлагающей более высокие возможности для пользователей с достаточным объёмом VRAM. Обе модели поддерживают работу с изображениями через файлы mmproj и сохраняют контекстное окно длиной 262K токенов. Автор отмечает, что тестирование GenRM не выявило ни одного отказа в ответе на 465 запросов, подтверждая их несексуризированный характер.

arxiv arXiv cs.LG · 6 ч назад

HyperAdapter: Структурированная адаптация гиперребер для параметрически эффективной донастройки трансформеров зрения

Авторы предлагают HyperAdapter, новый метод параметрически эффективной донастройки, который адаптирует трансформеры зрения в пространстве гиперребер, а не в пространстве токенов. Существующие методы на основе адаптеров обычно выполняют независимую адаптацию для каждого токена, что игнорирует структурированные взаимосвязи и может приводить к избыточным обновлениям. HyperAdapter строит мягкий гиперграф над токенами ViT с использованием прототипно-базированных назначений, чтобы обеспечить группово-ориентированную адаптацию. Архитектура агрегирует признаки токенов в латентные представления гиперребер и применяет легковесную бутылочную адаптацию на уровне гиперребер. Затем обновления диффундируются обратно к отдельным токенам через структуру инцидентности гиперграфа, внедряя явную структурную индуктивную предвзятость. Масштабные эксперименты на разнообразных визуальных бенчмарках демонстрируют, что этот подход последовательно превосходит сильные базовые методы PEFT при сопоставимых бюджетах параметров. Результаты подчеркивают значительный прогресс в задачах, требующих структурированного рассуждения, и указывают на то, что выбор пространства адаптации является критическим аспектом для эффективного переноса.

arxiv arXiv cs.LG · 6 ч назад

Смещенно-инвариантный оценитель дисперсии устраняет смение минимизации в оценке локального коэффициента обучения

Теория сингулярного обучения использует локальный коэффициент обучения для количественной оценки геометрии ландшафта потерь нейронных сетей, однако оценители на основе среднего значения энергии опираются на аддитивную базовую линию потерь. В фазах обучения вне равновесия это минимальное значение неизвестно, и его замена зашумленными потерями мини-пакетов вносит систематическое смещение минимизации. Авторы предлагают Смещенно-инвариантный оценитель дисперсии (SIVE) для структурного устранения этой неизвестной базовой линии с помощью оператора дисперсии. Комбинируя SIVE с коррекцией, полученной из закона полной дисперсии, метод отделяет геометрические флуктуации потерь от шума оценки. Контролируемые эксперименты на аналитически разрешимых учебных моделях демонстрируют, что SIVE восстанавливает ожидаемые геометрические сигналы при конечной температуре там, где терпят неудачу оценители с закрепленным средним значением. Примененный к глубоким нейронным сетям, SIVE служит надежным диагностическим инструментом для отслеживания структурных фазовых переходов на протяжении всего процесса обучения.

arxiv arXiv cs.LG · 6 ч назад

Эффективный CNN с трансферным обучением для обнаружения множественных видов рака

Исследование представляет легковесную сверточную нейронную сеть, усиленную методом трансферного обучения, для обнаружения множественных видов рака на основе биомедицинских изображений. Архитектура направлена на снижение вычислительной сложности при сохранении высокой классификационной производительности для развертывания в условиях ограниченных ресурсов. Исследователи оценили модель на трех наборах данных опухолей, включающих МРТ головного мозга и КТ-снимки легких и почек. Система достигла точности тестирования 90,85%, 98,64% и 99,92% для рака головного мозга, легких и почек соответственно с использованием пятикратной стратифицированной перекрестной проверки. Трансферное обучение применялось путем предварительного обучения на одном виде рака и дообучения на других, требуя всего 20 дополнительных эпох для достижения уровня моделей, обученных с нуля. Процесс дообучения обновляет классификационную часть CNN и занимает примерно 0,014 секунды на изображение за эпоху на NVIDIA GeForce GTX 960. Сравнительные оценки демонстрируют, что данная модель превосходит современные архитектуры, такие как Xception, VGG16, VGG19, MobileNetV2 и DenseNet121.

blog Simon Willison · 6 ч назад

Саймон Уиллисон преобразует данные о совместимости браузеров MDN в базу данных SQLite

Вдохновлённый новым сервисом MDN MCP от Mozilla, Саймон Уиллисон преобразовал обширный репозиторий mdn/browser-compat-data в базу данных SQLite. Проект использует скрипт, сгенерированный Claude Code for web (Opus 4.8), для выполнения этого преобразования с помощью sqlite-utils. Полученная база данных имеет размер около 66 МБ и размещена на GitHub с открытыми заголовками CORS для обеспечения прямого доступа. Для автоматизации процесса был создан рабочий процесс GitHub Actions, разработанный с помощью Codex Desktop (GPT-5.5), который принудительно отправляет обновлённую базу данных в пустую ветку под названием db. Пользователи могут скачать финальный файл browser-compat.db напрямую из репозитория или изучить его содержимое через Datasette Lite.

arxiv arXiv cs.LG · 6 ч назад

P4IR: Обучение с подкреплением повышает эффективность систем автоматического контроля соответствия кода

Новая платформа P4IR решает проблему генерации несуществующих правил в системах автоматического контроля соответствия кода, основанных на больших языковых моделях. Этот двухэтапный подход сначала использует контролируемое тонкое дообучение для внедрения предметных знаний в модель. Затем применяется групповая относительная оптимизация политики (Group Relative Policy Optimization) для повышения точности генерируемых высокоуровневых каркасов кода. Метод достиг сокращений до 23,8% по расстоянию редактирования дерева и до 38,6% по посимвольному расстоянию Левенштейна по сравнению с базовыми вариантами контролируемого тонкого дообучения. Сравнительный анализ показывает, что P4IR превосходит ведущие модели, такие как Claude Opus, GPT-5.2 и Qwen-3-Max, в условиях нулевого показа (zero-shot). Кроме того, этап обучения с подкреплением обеспечил статистически значимое сокращение числа ложных срабатываний. Эта комбинация методов открывает путь к более надежным системам автоматического контроля соответствия кода.

arxiv arXiv cs.LG · 6 ч назад

Асимптотическое восстановление подпространства сигнала в моделях с механизмом softmax-внимания

В данном исследовании рассматриваются теоретические принципы, лежащие в основе механизмов softmax-внимания, путем анализа стилизованной модели, в которой вектор запроса обучается с помощью стохастического градиентного восхождения. Авторы используют симметрию модели для вывода популяционной целевой функции и характеризуют предельное обыкновенное дифференциальное уравнение, управляющее динамикой обучения. Применяя инструменты теории стохастического приближения и теории динамических систем, они устанавливают строгую связь между стохастическим алгоритмом обучения и его детерминированным пределом. При подходящих предположениях о высокомерном масштабировании и стандартных условиях выбора шага исследования демонстрируют, что обученный вектор запроса сходится почти наверное к одномерному подпространству сигнала. Это сходство означает, что запрос асимптотически восстанавливает скрытое информативное направление с точностью до внутренней неоднозначности знака. Полученные результаты обеспечивают теоретическую основу для понимания механизма внимания как процедуры извлечения сигнала в высокомерных зашумленных средах.

arxiv arXiv cs.LG · 6 ч назад

QeHDC: Вычисление гиперразмерности на основе квантово-усиленного связывания и построения суперклассов

Авторы предлагают QeHDC, новую архитектуру, расширяющую классическое вычисление гиперразмерности за счет использования квантовомеханических свойств для повышения вычислительной эффективности. Этот подход использует метод обучения в один проход, который применяет синусоидальное и квантовое кодирование для проецирования классических данных в амплитудные состояния квантовой системы. Ключевым нововведением является введение операции квантового связывания на основе опорного состояния, реализованной с помощью специфических квантовых схем. Кроме того, архитектура реализует стратегию генерации суперклассов на основе матрицы плотности, использующую разложение по собственным значениям для извлечения ключевых признаков квантового состояния. Эти механизмы обеспечивают более точные и устойчивые представления классов для задач классификации. Экспериментальные оценки на стандартных тестовых наборах данных демонстрируют превосходную производительность по сравнению с традиционными классическими и существующими квантово-усиленными методами. Результаты также подчеркивают устойчивость подхода к шумам и его вычислительную осуществимость, что указывает на практическую пользу для будущих парадигм, вдохновленных квантовыми технологиями.

arxiv arXiv cs.LG · 7 ч назад

GaRA: Графово-осознанная генерация LoRA для улучшения LLM в графовых задачах

Графовые нейронные сети часто демонстрируют ограниченную переносимость из-за их тесной связи с специфичными для набора данных пространствами признаков, тогда как языковые модели обеспечивают гибкую обобщающую способность благодаря единому интерфейсу. Существующие методы адаптации языковых моделей к графовым задачам испытывают трудности с кодированием информации о полном графе, что может приводить к значительной потере информации и субоптимальному пониманию. Чтобы устранить это ограничение, авторы предлагают GaRA — новую модель генерации LoRA, учитывающую структуру графа (Graph-aware), которая реализует парадигму инъекции информации на уровне весов. Этот подход генерирует обновления весов, специфичные для задачи, при условии заданных исходных структур графов, позволяя им напрямую взаимодействовать со скрытыми представлениями. Метод ограничивает норму этих сгенерированных обновлений для внедрения информации о полном графе, избегая при этом смещения оптимизации, присущего стандартной генерации весов. Эмпирические исследования демонстрируют, что GaRA последовательно превосходит базовые методы в различных задачах обучения на графах в режиме zero-shot.

arxiv arXiv cs.LG · 7 ч назад

Большие языковые модели определяют причинную структуру с помощью логики различия

Статья рассматривает загадку того, как большие языковые модели приобретают причинную структуру, несмотря на ограничения стандартных формализмов, таких как интервенционистский подход Джуды Перла и фреймворк Неймана-Рубина. В ней утверждается, что большие языковые модели используют специфический индуктивный метод, известный как вариационная индукция, который опирается на логику различия. Во время обучения модели обрабатывают огромные объемы текста из различных контекстов, чтобы определить, что является «разностным фактором» (difference-maker) или «нейтральным фактором» (indifference-maker) в последовательностях слов. Анализ исследует, как архитектурные компоненты, а именно токенизированные эмбеддинги и механизмы самовнимания, способствуют этому процессу вариационной индукции. Эта логическая структура фундаментально параллельна экспериментальному методу, используемому в науке. В обоих случаях причинно-следственные связи выводятся путем систематического изменения отдельных обстоятельств для наблюдения за их влиянием на явление.

arxiv arXiv cs.LG · 7 ч назад

Выход из ловушки дисперсии: Якоби-свободная динамика для двуровневой оптимизации поиска корней

Авторы выявляют критический недостаток, называемый "ловушкой дисперсии" (Variance Trap), который возникает при попытке свести стохастические задачи поиска корней к задачам минимизации с помощью квадратов невязок. Стандартные алгоритмы двуровневой минимизации требуют оценки гиперградиентов, включающих неявные якобианы, которые действуют как усилители шума в стохастических условиях. Чтобы решить эту проблему, статья формализует класс задач "Двуровневая оптимизация поиска корней" (Root-Finding Bilevel Optimization, RF-BO) как отдельный класс задач, позволяющий обойти эту патологическую ситуацию. Предложено решение без вычисления якобиана на основе стохастического приближения с двумя временными масштабами (Two-Time-Scale Stochastic Approximation, TTSA), которое обновляет параметры непосредственно вдоль ошибки поиска корня. Исследование предоставляет первые неасимптотические гарантии сходимости для TTSA в данной постановке при марковском шуме. Эксперименты показывают увеличение точности top-1 на 2,6% в SimCLR и ускорение сходимости в 17 раз в задаче управления нелинейными ОДУ по сравнению с базовыми методами. Кроме того, предложенная рамка обеспечивает значительно улучшенную стабильность энтропии в обучении с подкреплением и повышение качества на 11,1% в генеративном моделировании.

arxiv arXiv cs.LG · 7 ч назад

RQ-TTSA: Распределенно-осозданная устойчивая биуровневая оптимизация с квантильно-управляемыми обновлениями Хубера

Авторы предлагают RQ-TTSA — фреймворк, учитывающий распределение, предназначенный для устранения нестабильности в биуровневой оптимизации, вызванной стохастическим шумом с тяжелыми хвостами. В отличие от существующих методов снижения дисперсии, опирающихся на краткосрочные проверки величины, этот метод использует буферы исторических градиентов для оценки скользящих квантилей и адаптивного обрезания в стиле Хубера. Такой подход сохраняет локальную геометрию оптимизации и строго ограничивает эффективную дисперсию при допущениях о невыпуклой сильно выпуклой функции и шуме с бесконечной дисперсией. Теоретический анализ выводит скорость сходимости O(T^(-(p-1)/(3p-2))), которая восстанавливает оптимальную зависимость от параметра тяжелых хвостов p. Эмпирические оценки на шести разнообразных задачах, включая бенчмарки компьютерного зрения и офлайн-обучение с подкреплением, демонстрируют стабильное превосходство над современными базовыми методами. RQ-TTSA устраняет всплески расхождения и обеспечивает устойчивую сходимость при пренебрежимо малых вычислительных накладных расходах примерно в 2,7 процента.

arxiv arXiv cs.LG · 7 ч назад

Deezer внедряет систему генерации описаний плейлистов на основе больших языковых моделей

Deezer внедрил автоматизированную систему генерации описаний плейлистов, работающую на базе больших языковых моделей (LLM), для улучшения функции Daily Mix. Эта технология создает текстовые описания на естественном языке для персонализированных плейлистов, помогая пользователям понять содержание каждой рекомендации. Система использует последние достижения в области LLM для обработки разнообразных источников данных при строгом контроле качества выходных данных. Она уже активна для миллионов пользователей, значительно улучшив показатели вовлеченности. Внедрение демонстрирует, как семантическое оформление влияет на восприятие пользователями в онлайн-персонализированных средах. Эта инициатива решает задачу эффективного масштабирования генерации описаний плейлистов.

arxiv arXiv cs.LG · 7 ч назад

VRA-FedSGD: Снижение дисперсии в федеративном обучении для тяжёлых хвостов шума

Авторы предлагают VRA-FedSGD — алгоритм на основе снижения дисперсии, разработанный для федеративного обучения в средах с градиентным и коммуникационным шумом с тяжёлыми хвостами. Этот подход решает проблемы, характерные для крупномасштабного машинного обучения в беспроводных сетях и развертываниях Интернета вещей (IoT). Метод использует снижение дисперсии на основе импульса в сочетании с нелинейным отображением для смягчения градиентного шума с тяжёлыми хвостами. Он также применяет механизм агрегации со сниженной дисперсией для подавления коммуникационного шума с тяжёлыми хвостами. Для невыпуклых целевых функций VRA-FedSGD достигает скорости сходимости по среднему значению O(K^(-(p-1)/(2p-1))), где p — индекс хвоста. В смысле почти наверное достигается скорость Õ(K^(-(1-1/(p-ε))) для сильно выпуклых целевых функций, где ε — произвольно малая константа. Симуляционные эксперименты на логистической регрессии с реальными данными подтверждают эффективность алгоритма.

media r/LocalLLaMA · 7 ч назад

GLM-5.2 на 4x DGX Spark: Восстановление недостающих шагов сборки для MTP спекулятивного декодирования

Автор успешно развернул GLM-5.2 со спекулятивным декодированием MTP на кластере из четырех узлов NVIDIA GB10 (DGX Spark), достигнув скорости около 9,4 токенов в секунду. Эта конфигурация использует vLLM с тензорным параллелизмом, портированные ядра Triton для разреженного MLA и детерминированное отсечение 15% экспертов для размещения весов AWQ-INT4. Ключевым выводом стало то, что исходные инструкции по сборке Docker-образа неполны, что требует восстановления недостающих патчей для файлов deep_gemm.py и sparse_attn_indexer.py. Автор также выявил, что использование любой версии vLLM, отличной от конкретного зафиксированного коммита, приводит к падению загрузки реальных весов AWQ из-за ошибок CUDA. Для воспроизведения среды пользователям необходимо применить пользовательский скрипт, который внедряет ядра и маршрутизирует функции в fallback-решения для sm12x. Преимущества производительности включают примерно двукратное увеличение скорости по сравнению с предыдущими реализациями llama.cpp, хотя пропускная способность между узлами остается узким местом для масштабирования с использованием двойных шин (dual-rail).

media r/LocalLLaMA · 7 ч назад

Восстановленный док-станция MINISFORUM DEG1 Oculink для eGPU доступна за $59

Восстановленная версия док-станции MINISFORUM DEG1 Oculink для внешних видеокарт (eGPU) сейчас доступна по цене 59 долларов. В описании товара подчеркивается ее прочная конструкция: устройство обладает достаточной массой, чтобы надежно удерживать видеокарту. В отличие от некоторых более дешевых аналогов, данная док-станция оснащена редрайверами (redrivers) для обеспечения целостности сигнала. Пользователь, купивший такое устройство в прошлом году, отметил положительный опыт использования, связанный с его производительностью и стабильностью. Товар можно приобрести напрямую на странице восстановленных продуктов производителя.

media r/LocalLLaMA · 7 ч назад

Вопрос о кластеризации Nvidia DGX Spark и AMD Ryzen AI Max 395 для вывода с использованием единой памяти

Пользователь спросил о возможности кластеризации Nvidia DGX Spark и AMD Ryzen AI Max 395 для запуска одной большой языковой модели. Оба устройства имеют 128 ГБ единой памяти, что обеспечивает потенциальную суммарную ёмкость около 256 ГБ за вычетом накладных расходов операционной системы. DGX Spark оснащён сетевым интерфейсом со скоростью 200 Гбит/с, тогда как система AMD Strix в настоящее время имеет только Ethernet на 5 Гбит/с, но включает слот PCIe Gen 4x4. Пользователь отметил, что DeepSeek v4 Flash может разместиться на двух DGX Spark, и поинтересовался, может ли Strix служить альтернативным узлом. Для улучшения подключения он предложил добавить в систему AMD адаптер Mellanox ConnectX-6 QSFP+28 для достижения более высокой пропускной способности канала.