В данном исследовании проводится тщательная переоценка девяти недавних графовых фундаментальных моделей (GFMs) для предсказания свойств узлов, сравнивая их с сильными базовыми моделями графовых нейронных сетей (GNN), чтобы устранить отсутствие единых стандартов оценки в этой области.
Исследователи представляют RaDaR — открытую 32B параметр reasoning large language model, предназначенную для ускорения диагностики редких заболеваний за счет решения проблем клинической внедряемости и нехватки данных. Модель обучена на почти 50 000 публичных случаях и более чем 100 000 синтетических случаев, демонстрируя превосходные результаты по бенчмаркам и во внешних валидационных центрах.
Авторы предлагают фреймворк тонкой настройки на основе обучения с подкреплением, который использует автономную оценку на основе зрительно-языковых моделей в качестве масштабируемого сигнала надзора для агентов графического интерфейса, устраняя необходимость в ручных метках или эвристиках, специфичных для задач. Рассматривая обратную связь от оценщика как зашумленный бинарный канал вознаграждения и выводя оценщик с коррекцией шума для Proximal Policy Optimization, метод решает проблему получения машиночитаемых вознаграждений в открытых настольных средах.
Авторы представляют AdversaBench, конвейер красного тестирования от начала до конца, который генерирует сложные входные данные для больших языковых моделей с использованием пяти структурированных операторов мутации и подтверждает сбои через трехсудейскую панель с судьей-арбитром.
В Соединенных Штатах подан иск против крупных производителей чипов памяти Samsung, SK hynix и Micron в связи с обвинениями в сговоре о ценах.
DeepReinforce выпустила Ornith-1.0, модель с открытыми весами под лицензией MIT, которая демонстрирует лучшие результаты среди моделей с открытым исходным кодом сопоставимого размера на бенчмарках по программированию. Модель построена на базе предварительно обученных Gemma 4 и Qwen 3.5 и включает варианты с количеством параметров: 9B Dense, 31B Dense, 35B MoE и 397B MoE.
Исследователь, подающий свою первую статью в arXiv, сообщает, что рукопись находится на рассмотрении модераторов уже два месяца, несмотря на прохождение автоматических проверок квалификации. Автор спрашивает, является ли такая задержка нормальной, и просит совета: стоит ли подавать работу повторно или продолжать ждать.
Выпуск llama.cpp b9842 вносит изменения для дедупликации пресетов и кэшированных записей моделей в эндпоинте /v1/models. Это обновление одобрено Адриеном Галлуэтом из Hugging Face.
Данное исследование изучает использование больших языковых моделей для обнаружения мошеннических телефонных звонков на турецком языке — языке с низким уровнем ресурсности, где аннотированные данные отсутствуют.
В данной работе формализуется проблема fleet-memory в средах с множеством агентов на базе LLM, выделяются четыре фундаментальных режима отказа: несанкционированная утечка, распространение устаревших данных, персистентность противоречий и коллапс происхождения. Для решения этих проблем авторы определяют явные примитивы системного уровня, включая ограниченный поиск, временное замещение, отслеживание происхождения и управление распространением памяти на основе политик.
Это исследование проверяет, могут ли классические правила стоимостного инвестирования Бенджамина Грэма действовать как математический фильтр для предотвращения запоминания рыночного шума сложными моделями машинного обучения. В исследовании сравниваются чистые правила Грэма, современные факторы и их комбинация с моделями XGBoost и AutoGluon на основе 20-летних данных индекса S&P 500.
Исследование изучает влияние избыточных отказов на малые, встроенные языковые модели при обработке юридических запросов, выявляя, что префиксы авторитетного стиля систематически увеличивают частоту отказов в 2–20 раз по сравнению с базовой линией без префикса. В то время как префиксы взлома через ролевую игру показали смешанные эффекты на разных моделях, результаты указывают на то, что эти малые LLM нестабильны при контекстуальных обрамлениях, типичных для реальных институциональных пользователей.
В данной статье представлен ASALT — метод латерального переноса обучения в многоагентном обучении с подкреплением, который учитывает несоответствие размерностей пространства состояний между исходной и целевой областями. Подход использует адаптеры на уровне наблюдений и на уровне состояний для отображения входных данных в общее пространство эмбеддингов, что обеспечивает эффективный перенос знаний между гетерогенными средами.
Автор утверждает, что переход с одного на два GPU приносит большую пользу за счет параллельной обработки, а не благодаря возможности использовать более крупные и качественные квантованные модели. Для задач программирования разница в качестве между квантованием Q4 и Q6/Q8 минимальна, поэтому увеличение контекстного окна и пропускной способности становится более ценным.
Пользователь Reddit разместил изображение с заголовком «Влияние GLM 5.2 !!» в сабреддите r/LocalLLaMA.
Автор утверждает, что сообщество с открытым исходным кодом должно приоритизировать создание массивного высококачественного датасета для предварительного обучения, а не пытаться координировать децентрализованное обучение LLM на домашних GPU. Этот сдвиг представлен как более практичный и немедленный ответ на недавние правительственные запреты на коммерческие фронтьерные модели и нехватку релизов открытых весов малого и среднего размера.
Bolt Graphics разрабатывает GPU, включающий два слота DDR5 SODIMM для памяти переполнения, с целью начать полное производство к Рождеству 2027 года. У компании есть работающие прототипы, и она нацелена на создателей контента как на первоначальную аудиторию.
В данном исследовании предлагается вероятностная модель для лонгитюдного моделирования прогрессирования болезни Альцгеймера, которая объединяет предсказание порядкового диагноза, генерацию траекторий с несколькими горизонтами и декомпозицию оценки неопределенности. Подход использует кодировщик Temporal Fusion Transformer и авторегрессионную смесевую плотностную сеть (Mixture Density Network) для генерации вероятностных траекторий на пять лет вперед, одновременно оценивая как алеаторную, так и эпистемическую неопределенность.
В статье представлена методика ScaleToT, которая обучается структурированному рассуждению на небольшой подвыборке пользователей и распространяет его на миллиарды пользователей с низкой активностью и разреженными профилями. Она объединяет уточнение Tree-of-Thought (ToT) с ограниченной энтропией, управляемое направляющей функцией, с обучением с учителем (SFT) и оптимизацией политики вознаграждения для передачи способностей к рассуждению без полного вывода LLM.
В этой статье рассматривается абстракция запросов в доступе к данным на основе онтологий (OBDA) путем преобразования запросов к данным на уровень онтологии с использованием экзистенциальных правил и семантики определенных ответов.