Исследователи представляют DigenRL, деагрегированную систему обучения с подкреплением, предназначенную для устранения неэффективности совместного выполнения в диффузионных генеративных больших языковых моделях. Система поддерживает гибкое распределение ресурсов и гетерогенные GPU, используя новые техники параллелизма для сокращения «пузырей» выполнения.
Исследование показывает, что большие языковые модели систематически подавляют «причинную осторожность» — тенденцию воздерживаться от причинных суждений при отсутствии достаточных доказательств — при переходе от академических к практическим консультационным контекстам. Это подавление происходит несмотря на то, что модели сохраняют базовую способность, что подтверждается возможностью восстановления осторожного рассуждения с помощью специфических промптов.
В статье представлены структурные сети Колмогорова-Арнольда (KAN), которые помещают обучаемые функции в структуру свёртки, а не в отдельные элементы ядра, организуя дизайн в зависимости от того, действует ли функция на значения пикселей или на форму фильтра. Представлены три реализации: SV-KAN с общей функцией значений, AG-KAN с гауссовским гейтом, адаптируемым к содержимому, и RF-KAN, который строит фильтры из ориентированных гребневых профилей в базисе вейвлетов Морле.
В данной работе систематически исследуется стабильность ранжирования промптов под воздействием типичных источников изменчивости, таких как случайные семена и ограниченные подмножества данных для оценки, на примере трех LLM с открытым весом и двух задач бенчмарков.
Исследователи предлагают циклически согласованную нейронную архитектуру, которая генерирует достоверные естественные языковые объяснения для сертификатов формальной верификации, устраняя непрозрачность этих проверяемых машиной доказательств для неспециалистов. Система достигает 90,0% циклически проверенной корректности на тестовых данных из домена финансового комплаенса, значительно превосходя много-LLM базовые модели как по точности, так и по скорости вывода.
Пользователь сообщает о повышении скорости генерации токенов на 30-40% за счёт использования модели Ornith-1.0-35B в качестве черновой модели вместе с Qwen3.6-35B-A3B-DFlash через llama-server.
Исследователи представили PHANTOM, крупномасштабный набор данных с открытым исходным кодом, содержащий 47 524 предварительно сгенерированных атак противника, предназначенных для оценки безопасности и устойчивости моделей зрения и языка (VLM). Этот ресурс консолидирует и расширяет предыдущие бенчмарки, охватывая 10 высокоуровневых категорий и 55 подкатегорий вредоносных намерений, стремясь снизить вычислительные барьеры для исследований в области атак противника.
В данной статье представлена Female-RHINO — система в реальном времени, использующая ИИ и интегрирующаяся с МРТ-сканерами для проведения автоматизированного количественного анализа матки и структурированной отчетности во время получения изображений. Система объединяет модели глубокого обучения для сегментации и обнаружения ориентиров, чтобы извлекать биомаркеры из сагиттальных T2-взвешенных МРТ-изображений малого таза без ручного вмешательства.
Авторы представляют Age of LLM, пошаговый бенчмарк 1v1, в котором две большие языковые модели соревнуются на сетке 13x7, чтобы уничтожить базу противника в условиях тумана войны и полной дипломатии. Этот приватный движок смягчает загрязнение данных за счёт использования свежих случайных семян карт и оппонентов для каждого матча.
В статье представлена ATRIA — многоагентная система для формирования отчетов по ЭКГ, которая устраняет ограничения существующих моделей «от конца к концу» и однопроходных агентов за счет имитации итеративного рабочего процесса клинициста.
В данном исследовании оценивается, доминирует ли какой-либо один конвейер декодирования среди субъектов в интерфейсах мозг-компьютер на основе моторной визуализации путем тестирования 1056 конфигураций на трех публичных наборах данных с использованием строгих статистических бенчмарков.
В данной статье рассматривается проблема разрешения сущностей в больших наборах данных с использованием оракула, который группирует записи ограниченными пакетами, стремясь к модели оплаты по факту использования для контроля затрат при максимизации полноты.
В данной статье представлен Agentic-LTPO — вложенная двухуровневая структура оптимизации, предназначенная для преодоления ограничений методов с фиксированной целевой функцией в системах физического уровня, сталкивающихся с динамическими политиками операторов и ограничениями реального времени. Структура использует агентный ИИ для генерации конфигураций верхнего уровня, которые преобразуют изменяющиеся политики и исторический опыт в структурированные задачи нижнего уровня для принятия решений в реальном времени.
Крис Тидессон объявляет о создании Second Circuit — НКО, посвящённой поддержке самостоятельного использования ИИ и поощрению внедрения программного обеспечения с открытым исходным кодом среди правительств, компаний и частных лиц. Организация была изначально создана в ответ на ситуацию с ChatGPT 4o и уже более шести месяцев поддерживает Discord-сообщество.
Этот пост на Reddit из сообщества r/LocalLLaMA обсуждает заявление, сделанное Дарио Амодеи. Контент ограничен заголовком и метаданными, без подробного текста или анализа в источнике.
В данном исследовании оценивается, может ли спектральная фильтрация ускорить непрерывное сопоставление подграфов (CSM) на динамических графах; установлено, что хотя ленивое обслуживание неэффективно, селективное точное обслуживание обеспечивает значительный прирост производительности.
Многоуровневая система обнаружения, анализирующая 180 миллионов Git-репозиториев, показывает, что методы с одним сигналом значительно недооценивают распространенность генеративных ИИ-агентов для программирования, упуская до 97% активности. Исследование выявляет более 320 000 коммитов в месяц от агентов, таких как Claude Code, который доминирует в скрытом внедрении через конфигурационные файлы, а не через бот-аккаунты.
В данной работе исследуется, как классические трансформации изображений влияют на эмбеддинги в латентном пространстве с использованием энкодеров от компаний Lunit Inc., Bioptimus и исследовательской группы Meta.
В статье представлен PCFM — подход на основе flow matching для завершения медицинских точечных облаков, интегрирующий Point Transformer v3 (PTv3) для решения проблемы недостаточно изученного генеративного моделирования в данной области. Метод оценивается на наборах данных SkullFix, SkullBreak и Mandibular Defect по сравнению с сильными детерминированными и диффузионными базовыми моделями.
Авторы предлагают ReM-MoA, фреймворк Mixture-of-Agents с дополненной памятью, предназначенный для поддержания прироста производительности по мере увеличения глубины модели, решая проблемы деградации и насыщения, обнаруженные в существующих вариантах. Система использует Ранжированную Память Рассуждений (Ranked Reasoning Memory) и схему маршрутизации Curated Diversified Memory Routing для сохранения разнообразия исследования при распространении высококачественных трасс рассуждений через слои.