Это исследование исследует наличие и структуру векторов эмоций в открыто-весовых больших языковых моделях, конкретно Apertus-8B-Instruct-2509 и Gemma-4-E4B-it. Исследование подтверждает, что эти модели кодируют геометрию валентности с высокой корреляцией к человеческим психологическим структурам, приближаясь к уровням, ранее наблюдаемым в Claude Sonnet 4.5.
Авторы представляют MinGram, минималистичный униграммный токенизатор, который упрощает обучение за счет использования стартового словаря на основе BPE, жесткого EM на пути с минимальным количеством токенов и одного шага отсечения по плоскому скорингу. Этот подход устраняет необходимость в суффиксных массивах, прямых-обратных проходах и итеративных циклах отсечения, делая процедуру значительно менее сложной по сравнению со стандартными методами.
Данная работа решает проблему склонности мультимодальных больших языковых моделей выдавать излишне уверенные ответы в задачах медицинского визуального ответа на вопросы, предлагая основанную на обучении рамку, которая дообучает эти модели для лучшей калибровки. Метод использует составную функцию потерь, сочетающую калибровку по типу Брайера, регуляризацию якорей, контрастное выравнивание изображения и текста, а также члены KL-дивергенции для согласования уверенности модели с фактической правильностью.
Исследователи предлагают Psy-CoT, основанный на психологии фреймворк цепочки рассуждений, который разбивает предварительное рассуждение перед ответом на Восприятие взаимодействия, Психологическую эмпатию и Логическую конструкцию для улучшения точности персонажа. Чтобы устранить несовпадение градиентов в обучении с подкреплением, они вводят Оптимизацию политики с учетом роли (RAPO), которая использует взаимную информацию токенов профиля для асимметричного взвешивания градиентов.
Исследователи представляют NuclearQAv2, новый бенчмарк, разработанный для оценки надежности больших языковых моделей в ядерной инженерии путем проверки фактических знаний, количественных рассуждений и концептуального понимания.
Исследователи предлагают архитектуру Judge-Aware Gated Multi-Task Learning, которая разделяет объективные факты дела и контекст вынесения решения для улучшения прогнозирования правовых исходов. Модель использует мелкодисперсную таксономию исходов и механизм затворного слияния для динамической модуляции зависимости от личности судьи; оценка проводилась на 13 937 решениях Трудовых трибуналов Великобритании.
Исследование вводит парадигму «загадки-загадки» для определения того, полагаются ли большие языковые модели (LLM) на гибкое мышление или на сопоставление шаблонов, выявляя, что люди и LLM терпят неудачу в противоположных направлениях. В экспериментах с участием девяти современных LLM и 100 человек-участников LLM показали значительно худшие результаты на загадках-загадках по сравнению с настоящими загадками, тогда как люди продемонстрировали обратную тенденцию.
Исследователи представляют HarmVideoBench, многоуровневый диагностический бенчмарк, предназначенный для оценки больших зрительно-языковых моделей в их способности понимать вредоносные видео за пределами поверхностных признаков. Бенчмарк устраняет ограничения существующих работ за счет включения объяснительных обоснований и оценки трех иерархических измерений вреда: Наблюдаемые доказательства, Внутренний смысл клипа и Рассуждения за пределами клипа.
В данном исследовании большие языковые модели применяются к задачам прогнозирования, а для анализа их внутренних состояний используются разреженные автоэнкодеры, что позволяет различать знание, специфичное для времени, и обобщаемые паттерны. Исследование выявило конкретные признаки, связанные как с осознанием временного контекста, так и с предвзятостью в сторону будущего.
В статье предлагается модель обновления синтаксических убеждений (Syntactic Belief Update), которая предсказывает сложность обработки в предложениях с эффектом сада-лабиринта путем измерения величины обновлений синтаксических убеждений через обобщенное расхождение Реньи. Этот подход превосходит лексическую неожиданность, обеспечивая лучшее соответствие данным времени чтения людьми.
Авторы представляют AIMS, набор из 1724 сложных промптов для безопасности, аннотированных человеком, дополненных описаниями намерений и метками вреда, для оценки обучения с учётом намерений в нескольких режимах. Они утверждают, что моделирование пользовательского намерения как явного сигнала значительно повышает устойчивость классификаторов безопасности.
Авторы предлагают BINEVAL — фреймворк, который разбивает критерии оценки на атомарные бинарные вопросы для получения интерпретируемых многомерных оценок больших языковых моделей. Этот подход генерирует прозрачную обратную связь на уровне вопросов и калиброванные общие баллы, заставляя LLM независимо отвечать на детализированные вопросы оценки для каждого вывода.
Плагин datasette-export-database версии 0.3a2 устраняет проблему совместимости, вызванную слишком строгим ограничением зависимости в предыдущем релизе.
Выпуск llama.cpp b9827 вводит оптимизацию производительности для CUDA, добавляя быстрый путь cudaMemcpy2DAsync в функцию ggml_cuda_cpy. Это изменение ускоряет копирование с шагом одинакового типа и формы, где тензоры не являются полностью непрерывными, но каждый ряд является непрерывным, заменяя более медленные ядра поэлементного скалярного копирования.
Автор представляет BatonBot — приложение с открытым исходным кодом, ориентированное на локальное использование и предназначенное для упрощения рабочих процессов AI-агентов по написанию кода за счёт снижения потребности в постоянном контроле со стороны пользователя. Инструмент решает проблему неэффективности последовательного взаимодействия агентов, позволяя пользователям настраивать задачи и визуально отслеживать прогресс на доске в стиле Kanban.
Проект с открытым исходным кодом audio.cpp предоставляет нативный C++ фреймворк для инференса аудио-моделей, построенный на базе ggml; в настоящее время поддерживает 12 выпущенных семейств моделей, включая TTS, ASR и конвертацию голоса. Бенчмарки на Ubuntu/CUDA демонстрируют, что производительность синтеза речи (text-to-speech) в этом рантайме до 5 раз быстрее по сравнению с соответствующими эталонными реализациями на Python.
Брюс Шнайер обсуждает недавнее решение немецкого суда, которое возлагает на Google ответственность за ошибки в его ИИ-обзорах, утверждая, что ИИ-агентов следует рассматривать как агентов организации-разработчика.
JetSpec представляет метод спекулятивного декодирования под названием каузальное параллельное черновое построение дерева, который совместно оптимизирует стоимость и качество черновика для снижения задержки генерации LLM.
Пост на Reddit от пользователя /u/AtlanticHM в r/LocalLLaMA содержит изображение с заголовком «Правительство США будет индивидуально одобрять, кто получит GPT 5.6.».
Пользователь сообщает, что при версии драйвера 595.71.05 две карты RTX 3090 ранее могли снижать потребление до 13-15 Вт в простое, но одна карта теперь застряла на уровне 24-30 Вт при нулевой активности и выключенных вентиляторах.