arxiv arXiv cs.LG · 10 ч назад

MotifGen: Пространственно-временная интерполяция несовместимых спутниковых изображений с помощью многоисточникового генеративного моделирования

Исследователи представляют MotifGen, генеративную модель, предназначенную для пространственно-временной интерполяции микроволновых изображений тропических циклонов из нескольких геопространственных источников с нерегулярными временными интервалами и географическим смещением. Модель решает проблему высокой гетерогенности микроволновых данных, объединяя входные данные от различных инструментов для заполнения пробелов, вызванных длительным временем повторного обзора спутниками.

arxiv arXiv cs.LG · 10 ч назад

Глубокие численные схемы для систем эргодических БСДУ с приложениями к моделям утилитити с переключением режимов

В данной статье представлены две численные схемы на основе нейронных сетей для решения систем связанных эргодических обратных стохастических дифференциальных уравнений (эБСДУ), мотивированные аппроксимацией оптимальных стратегий в моделях стохастических факторов с переключением режимов.

arxiv arXiv cs.LG · 10 ч назад

PROTECT-90: Набор данных с ошибками для защиты энергосистем

В данной статье представлен набор данных PROTECT-90, открытый эталонный бенчмарк, смоделированный в среде электромагнитных переходных процессов (EMT), предназначенный для решения проблемы отсутствия стандартизированных общедоступных наборов данных с высоковольтными волнами для защиты энергосистем. Публикация направлена на обеспечение прозрачной и воспроизводимой оценки методов, основанных на данных, посредством согласованных измерений, аналогичных тем, что фиксируются цифровыми регистраторами аварийных режимов.

arxiv arXiv cs.LG · 10 ч назад

Управление выполнением задач для неизвестных рабочих нагрузок в энергоавтономных IoT-устройствах: аппаратно-независимая оценка

В данном исследовании предлагаются две аппаратно-независимые стратегии динамического планирования: агент обучения с подкреплением без модели и метод приближенного прогнозирования на лету для управления нестабильной энергией в энергоавтономных IoT-системах без предварительных профилей задач. Оценка по сравнению с адаптивными и статическими базовыми методами с использованием пользовательской симуляционной платформы выявила различные операционные компромиссы для разных системных ограничений.

arxiv arXiv cs.LG · 10 ч назад

Сегментация BEV с открытым словарем на основе 3D-геометрических ограничений

Авторы представляют OVBEVSeg, фреймворк для сегментации вида сверху (BEV) с открытым словарем, который использует модели «зрение-язык» для распознавания категорий за пределами обучающего набора, сохраняя при этом эффективность в реальном времени. Чтобы устранить 3D-геометрическую несогласованность, присущую подъему 2D-семантики в BEV, метод применяет надежные 3D-геометрические ограничения на трех прогрессивных этапах.

arxiv arXiv cs.LG · 10 ч назад

PHANTOM: крупномасштабный набор данных мультимодальных состязательных атак для моделей зрения и языка

Авторы представляют PHANTOM, крупномасштабный открытый набор данных, содержащий 47 524 предварительно сгенерированных состязательных атак, предназначенных для оценки безопасности и устойчивости моделей зрения и языка (VLM). Этот ресурс объединяет существующие бенчмарки и расширяет их новыми категориями, предоставляя разнообразные и практические данные для оценки исследовательскому сообществу.

arxiv arXiv cs.LG · 10 ч назад

Параллельное управление многообразием: эффективная адаптация больших ассоциативных памяти через формирование остаточной энергии

Авторы предлагают H-Res (Иерархическое остаточное управление), механизм, который адаптирует большие модели Transformer, модулируя их эффективный энергетический ландшафт без изменения глобального равновесия или увеличения длины последовательности. Этот подход формулирует адаптацию как задачу управления на многообразии активаций для направления траекторий токенов в специфичные для задачи области притяжения.

arxiv arXiv cs.LG · 10 ч назад

RE4: Преобразование с учётом трансформаций в имитации взаимодействий объектов с использованием режимов манипуляции

В данной статье представлен RE4 — фреймворк для обучения с подражанием, который объединяет обоснованные теории манипуляции с современными бенчмарками для сохранения как производительности, так и интерпретируемости в задачах взаимодействия с объектами. Подход использует лёгкую самонадзорную оценку позы и преобразования с учётом режимов для эффективного извлечения и перепланирования демонстраций.

media r/LocalLLaMA · 10 ч назад

Представляем LongCat-2.0, крупномасштабную языковую модель MoE

LongCat-2.0 представлена как крупномасштабная языковая модель Mixture of Experts (MoE) с 1,6 триллиона общих параметров и примерно 48 миллиардами активируемых на токен.

arxiv arXiv cs.LG · 10 ч назад

Естественные идентификаторы для аудита конфиденциальности и данных в больших языковых моделях

В данной работе вводятся естественные идентификаторы (NIDs), которые представляют собой структурированные случайные строки, такие как криптографические хэши и сокращенные URL-адреса, встречающиеся в обучающих данных LLM, для решения проблем аудита конфиденциальности больших языковых моделей. NIDs обеспечивают масштабируемый постфактум аудит дифференциальной конфиденциальности без дорогостоящего переобучения и способствуют выводу информации о наборе данных без необходимости использования частных отложенных наборов данных.

arxiv arXiv cs.LG · 10 ч назад

Аугментация данных: взгляд с точки зрения анализа Фурье

В данной статье исследуется, может ли частичная аугментация данных обеспечить те же статистические преимущества, что и полная аугментация, путем разработки_framework_ на основе анализа Фурье и теории представлений конечных групп.

arxiv arXiv cs.LG · 10 ч назад

MedPCFM: Улучшение завершения медицинских точечных облаков путем интеграции Point Transformer и Flow Matching

В данной статье представлен PCFM — подход на основе flow matching для завершения медицинских точечных облаков, который интегрирует Point Transformer v3 (PTv3) с генеративным моделированием непрерывного времени. Метод оценивается на наборах данных SkullFix, SkullBreak и Mandibular Defect для оценки его производительности в задачах анатомической реконструкции.

arxiv arXiv cs.LG · 10 ч назад

Агностическая модель машинного обучения фотосинтетической обитаемости

Исследователи разработали агностическую модель для Фотосинтетической Обитаемой Зоны (PHZ), основанную на термодинамике и окислительно-восстановительной химии, устраняющую земноцентричные предвзятости, присутствовавшие в предыдущих оценках. Оптимизируя универсальную фотохимическую реакцию по спектрам облучения экзопланет с помощью генетического алгоритма, исследование прогнозирует, что жизнеспособность фотосинтеза снижается линейно с увеличением орбитального расстояния, а не квадратично.

arxiv arXiv cs.LG · 10 ч назад

Двухэтапный трансформатор на основе LLM для диагностики неисправностей подшипников

В данной статье предлагается система переноса знаний, состоящая из двух этапов и основанная на знаниях, для решения проблем диагностики неисправностей подшипников, связанных с гетерогенностью наборов данных, изменениями условий эксплуатации и ограниченным количеством размеченных данных. Подход использует легкий трансформатор в стиле GPT-2 с каузальным самовниманием для иерархического извлечения признаков из вибрационных сигналов.

arxiv arXiv cs.LG · 10 ч назад

CrossPool: Эффективная совместная работа нескольких LLM для холодных MoE-моделей за счёт разделения KV-кэша и весов

CrossPool — это движок обслуживания, предназначенный для холодных моделей Mixture-of-Experts (MoE), который устраняет неэффективность использования памяти GPU путём разделения весов FFN и KV-кэша на отдельные пулы. Такое разделение позволяет системе консолидировать статические веса и динамически выделять ресурсы под активный спрос на KV-кэш, преодолевая ограничения монолитного распределения памяти.

arxiv arXiv cs.LG · 10 ч назад

Справедливая оценка графовых фундаментальных моделей для предсказания свойств узлов

В данном исследовании проводится тщательная переоценка девяти недавних графовых фундаментальных моделей (GFMs) для предсказания свойств узлов, чтобы устранить отсутствие единых стандартов оценки в этой области. Авторы сравнивают эти модели с сильными базовыми моделями графовых нейронных сетей (GNN), чтобы определить их относительную производительность и эффективность.

arxiv arXiv cs.LG · 10 ч назад

Рассуждение как динамика аттракторов: Извлечение латентной памяти через минимизацию энергии с весами Гиббса

В данной работе большие языковые модели переосмысливаются как высокоразмерные плотные ассоциативные памяти, где корректные рассуждения соответствуют глубоким бассейнам притяжения на энергетическом ландшафте. Авторы предлагают механизм извлечения, который выбирает несколько путей рассуждения и взвешивает их по обратной энергии для аппроксимации распределения равновесия.

arxiv arXiv cs.LG · 10 ч назад

EERLoss: новая функция потерь для обучения глубоких биометрических моделей

В данной статье представлена EERLoss, субдифференцируемое приближение к равной ошибке (EER), предназначенное для согласования процесса обучения глубоких биометрических моделей с основными метриками оценки. Подтверждено на задаче верификации по динамике набора текста с использованием бенчмарка KVC-onGoing; подход решает проблему несоответствия между целями оптимизации и оценкой производительности.

arxiv arXiv cs.LG · 10 ч назад

QC-SMOTE: Контролируемый по качеству SMOTE для несбалансированной классификации

Авторы предлагают QC-SMOTE — фреймворк контролируемого по качеству оверсемплинга, предназначенный для решения проблемы генерации синтетических образцов низкого качества в зашумленных или перекрывающихся областях, характерных для задач несбалансированной классификации. Этот метод оценивает надежность образцов меньшинства с помощью композитного показателя доверия окрестности и использует стратегию best-of-K, управляемую IPQ, для генерации синтетических кандидатов.

arxiv arXiv cs.LG · 11 ч назад

ASALT: Адаптивное выравнивание состояний для латерального переноса в многоагентном обучении с подкреплением

В данной статье представлен ASALT — метод, обеспечивающий латеральное обучение с переносом в многоагентном обучении с подкреплением за счёт учёта несоответствия 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 способствует эффективному переносу знаний между гетерогенными средами.