В данном исследовании изучается возможность успешного взлома больших языковых моделей неопытными злоумышленниками путем использования алгоритмов бандитов для выбора оптимальных атак и улучшения запросов. Авторы предлагают новую стратегию атаки на основе многоармочного бандита, позволяющую эффективно обучаться лучшему взлому из большого набора вариантов через зашумленное исследование.
Исследователи предлагают терм-центричную структуру для индукции иерархических таксономий из разнообразных текстовых источников, устраняя ограничения существующих методов, опирающихся на представления уровня документа. Этот подход отображает документы в общее пространство представлений посредством автоматического извлечения терминов, что обеспечивает надежное выравнивание между источниками и построение интерпретируемых иерархий.
Новое исследование выявляет значительные пробелы в безопасности и справедливости многоязычных моделей речи, обнаруживая, что лишь 8% современных релизов документируют какой-либо многоязычный анализ. Чтобы решить эту проблему, авторы представляют RedVox — бенчмарк, основанный на реальных голосах, охватывающий небезопасные запросы на пяти языках.
В статье представлены мировые модели Эйнштейна (EWMs) — фреймворк, предназначенный для улучшения рассуждений больших языковых моделей за счёт интеграции визуальных временных разверток в цепочку рассуждений. Этот подход позволяет моделям использовать мысленные эксперименты в качестве проверяемых гипотез для дополнения обработки на основе текста.
В данном исследовании изучается, как семантически схожие проблемы, представленные через различные контекстные фреймы, вызывают разные ответы у больших языковых моделей, настроенных по инструкциям, что может ставить под сомнение надежность системы. Используя контролируемые сопоставленные промпты и послойный анализ зондирования, авторы демонстрируют, что фрейминг систематически изменяет тенденции интерпретационного ответа в архитектурах нескольких моделей.
Исследователи предлагают ReaORE — фреймворк для извлечения открытых отношений, использующий большие модели рассуждений для достижения надежной обобщающей способности на невидимых типах отношений. Метод устраняет ограничения существующих подходов кластеризации и прямого генерирования посредством процесса рассуждений от грубого к тонкому.
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.