В данной статье описывается подача FBK на общую задачу IWSLT 2026 Instruction Following, представляющая SpeechLLMs, разработанные как для коротких, так и для длинных форм следования инструкциям в условиях ограниченных ресурсов.
AgentX — это развернутая в продакшене многоагентная система, предназначенная для автоматизации итераций промышленных рекомендательных систем, решающая проблему узкого места, при котором инновации масштабируются линейно в зависимости от количества сотрудников.
В данной статье представлен каскадный фреймворк многоуровневого прунинга, предназначенный для развертывания больших языковых моделей на периферийных устройствах Промышленного Интернета Вещей (IIoT) путем удаления слоев, голов внимания и каналов прямого распространения в порядке от грубого к тонкому. Метод использует легковесное восстановление низкой ранговости между этапами для повторной оценки важности компонентов, решая проблему коллапса существующих методов структурированного прунинга при высоких коэффициентах сжатия.
Исследователи представляют InfoKV, фреймворк, учитывающий энтропию, который сжимает ключ-значения кэши, объединяя предиктивную неопределённость на уровне токенов с баллами внимания для улучшения рассуждений в длинном контексте.
В данном исследовании показано, что замороженные языковые модели могут служить эффективными нейронными предикторами мозговой активности при естественном восприятии речи и текста, при этом разделяя предсказательную полезность и утверждения о.shared нейронной организации. Анализ данных МЭГ и ЭкоГ выявил повсеместные положительные приросты предсказуемости по сравнению с базовыми моделями низкого уровня, хотя преимущества на уровне участников были локализованы, а не равномерны.
В данном исследовании проводится аудит надежности восьми современных моделей автоматического распознавания речи на реальных данных психиатрических интервью на каннада, хинди и индийском английском. Результаты выявляют значительную вариативность между моделями и языками: некоторые системы демонстрируют конкурентоспособные результаты для индийского английского, но терпят неудачу при распознавании региональной речи.
Модации зрения и языка часто генерируют галлюцинированные выводы, где текст и изображения не совпадают, что требует методов, которые не только обнаруживают эти ошибки, но и объясняют их и локализуют визуальные доказательства. Авторы представляют GAVEL — задачу, предназначенную для совместного решения вопросов верификации, объяснения и локализации для пар изображений-текста, сопровождаемую соответствующим набором данных и бенчмарком.
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.