arxiv arXiv cs.AI · 9 д назад

IUU+DB: Система на основе больших языковых моделей для отслеживания незаконной, неотчётной и нерегулируемой рыбалки и преступлений в цепочках поставок

IUU+DB — это система, основанная на больших языковых моделях, которая отслеживает незаконную, неотчётную и нерегулируемую рыбалку, мошенничество в сельском хозяйстве и нарушения труда. Она извлекает ключевые элементы данных из разнообразных документов, классифицирует соответствующие инциденты и позволяет проводить анализ тенденций для выявления географических и поведенческих «горячих точек». Система поддерживает научные исследования, оценку рисков и контроль политики в рыболовстве и цепочках поставок.

arxiv arXiv cs.AI · 9 д назад

DRFLOW: Бенчмарк для предсказания персонализированных рабочих процессов

DRFLOW вводит бенчмарк для оценки способности агентов предсказывать персонализированные рабочие процессы на основе разнородных источников. В нём содержится 100 задач в пяти областях, основанных на 3900 источниках и включающих 1246 ссылок на рабочие процессы. DRFLOW-Agent достигает улучшения F1 до 10,02% по сравнению с базовыми моделями, однако остаются значительные трудности в точном предсказании рабочих процессов.

arxiv arXiv cs.AI · 9 д назад

Исследование группы красных команд показывает, что передовые модели LLM остаются уязвимыми перед адаптивными атаками

Исследование группы красных команд по моделям Anthropic Fable 5 и Opus 4.8 показывает, что обе модели уязвимы к адаптивным итеративным атакам, при этом Opus 4.8 был проникнут на 11,5% вредоносных намерений, а Fable -5 — на 6,1%. Несмотря на устойчивые защиты, обе модели генерировали 1620 и 702 вредоносных завершений, подтвержденных панелью экспертов, по всем категориям вредоносности, автоматически и эффективно под действием автоматизированных атак.

arxiv arXiv cs.AI · 9 д назад

Обучение политики красного агента на основе наблюдений для нейросимволических киберагентов

Предлагается метод обучения политики с использованием имитационного обучения для предсказания действий красного агента в частично наблюдаемых киберсредах. Метод обучает политики красного агента на основе наблюдений за сетями и действий защитника, что позволяет нейросимволическим кибер-агентам точно предсказывать атаки и адаптировать защиту в различных симулированных сценариях.

arxiv arXiv cs.AI · 9 д назад

EvolveNav: Саморазвивающаяся память для навигации без обучения

EvolveNav представляет саморазвивающуюся архитектуру для навигации без обучения объекта-цели, которая улучшается в процессе тестирования. Используя правило памяти, полученное из предыдущих траекторий, и стратегию поиска на основе уверенности для выбора эффективных действий, метод снижает избыточное исследование. Метод достигает на 10,1% более высокого показателя успеха по сравнению с существующими базовыми моделями, при меньшем количестве избыточных шагов.

arxiv arXiv cs.AI · 9 д назад

ReproRepo: масштабирование аудитов воспроизводимости с помощью Issue GitHub

ReproRepo представляет масштабируемую архитектуру, использующую Issues GitHub для оценки воспроизводимости научных статей в области машинного обучения. Оно показывает, что агенты на основе языковых моделей, такие как Codex с GPT-5.5, выявляют хотя бы один барьер в 90% пар статей и репозиториев без выполнения кода, хотя точная локализация остаётся сложной задачей.

arxiv arXiv cs.AI · 9 д назад

Визуальная проверка обеспечивает управление на этапе инференса и автономное улучшение политики

VERITAS представляет генератор-проверяющий фреймворк, который позволяет роботам улучшать политики в реальном времени без дополнительной тренировки. Визуальный проверяющий оценивает действия на этапе инференса, что позволяет достигать стабильных улучшений за счёт проверенных роллов, которые служат эффективным надзором для улучшения политики в оффлайне. После тренировки с использованием таких проверенных роллов достигается эффективность, сравнимая с показателями экспертов, без вмешательства человека.

arxiv arXiv cs.CL · 9 д назад

Отрицательная фильтрация токенов для стабильного одноразового обучения RL

Новый подход, называемый отрицательной фильтрацией токенов, обеспечивает стабильное одноразовое обучение RL за счёт предотвращения ложных штрафов на отрицательных образцах. Метод улучшает производительность на агентских задачах по сравнению с групповыми методами RL, при этом соответствует групповым методам по задачам логического мышления.

arxiv arXiv cs.CL · 9 д назад

Явное против скрытого подсказки в LVLMs для отсылки к коммуникации

Два исследования показывают противоречивые результаты по способности LVLMs координировать эффективные отсылки. Явное подсказывание позволяет моделям достигать эффективной коммуникации, но скрытое подсказывание не вызывает этого поведения, что выявляет фундаментальные различия в человеческой-ИИ коммуникации.

arxiv arXiv cs.CL · 9 д назад

NarrativeWorldBench и N-VSSM для длительных аудиодраматических сценариев

NarrativeWorldBench оценивает 21 LLM по девяти метрикам структуры сюжета на горизонтах от 10 до 200 эпизодов, с поддержкой межязыковых вариантов на хинди, тамильском, телугу и маратхи. N-VSSM, скрытая модель мира, использующая Mamba-2, достигает значения F1 по сюжетным точкам не менее 0,84 на всех горизонтах при вычислительной нагрузке в четыре раза ниже, чем у моделей с закрытым фронтом, и превосходит Claude Opus 4.5 по долгосрочной последовательности и управляемости в исследовании профессионального писателя.

arxiv arXiv cs.CL · 9 д назад

Смещение рекомендаций LLM и динамика конкуренции брендов

Известные бренды доминируют в рекомендациях LLM на 100%, когда продукты идентичны, но это преимущество исчезает при наличии лишь +0,1-звездного преимущества. Утверждения, основанные на авторитетном маркетинге, такие как поддельные клинические данные, нарушают это доминирование при избытке смещения на +0,17 баллов рейтинга, при этом модели реагируют по-разному. В много брендовой конкуренции возникает социальная дилемма, при которой совместная оптимизация снижает индивидуальную выгоду с +0,802 до +0,007 и устраняет рекомендации для непринимающих брендов.

arxiv arXiv cs.CL · 9 д назад

MODE-RAG: Оценка и сокращение халлюцинаций в M-RAG

MODE-RAG предлагает многоконтрольную систему, использующую вариационную свободную энергию для динамического управления вмешательствами и снижения халлюцинаций между модальностями в системах расширенного генерирования на основе извлечения. Система интегрирует поиск дерева Монте-Карло и возмущения логитов для решения проблем причинных фальшивок и сycопхантичности, при этом специализированные агенты обеспечивают проверку фактической достоверности и стабильность форматирования. Оценка осуществляется с помощью ModeVent, подмножества MultiVent, что позволяет системе значительно повысить устойчивость к логическим фальшивкам.

arxiv arXiv cs.CL · 9 д назад

PARSE: Защита реальных документов для агентов на основе ЛЛМ

PARSE снижает успешность атаки инъекции промпта с 25,4% до 15,6% на реальных корпоративных документах в пяти профессиональных областях, с статистически значимым улучшением (p=0,014) и полезностью 86,9%. Он превосходит метод перефразирования и использует санитаризацию, учитывающую происхождение, для сохранения фактического содержимого, при этом большинство документов проходят через лёгкий путь.

arxiv arXiv cs.CL · 9 д назад

AIPatient Arena: оценка LLM в клинических рабочих процессах на основе данных ЭРВ

AIPatient Arena оценивает большие языковые модели в полных клинических консультациях с использованием пациентспецифических знаний, основанных на ЭРВ. Он оценивает LLM по восьми клинических компетенциям, выявляя сильную производительность в навыках интервью, этике и ясности объяснений, но устойчивые слабости в обработке неопределённости, охвате информации и диагностическом мышлении, а также процессы сбоев, такие как повторяющиеся вопросы и пропуск истории.

arxiv arXiv cs.CL · 9 д назад

Падение и восстановление точности маршрутизации в системах агентов предприятий

При увеличении каталога инструментов агентов предприятий от 10 до 110 агентов, точность маршрутизации снижается на 16--23 процентных пункта при запросах с недостаточным описанием. Анализ с использованием оракула выявляет разрывы в извлечении и путанице, при использовании базы векторных представлений для сокращения списка результатов восстанавливается +10--11pp F1. Изучение 1435 изъятий с участием человека подтверждает реальное восстановление +10--17pp, несмотря на более низкую абсолютную производительность.

arxiv arXiv cs.CL · 9 д назад

LLMs превосходят людей по предсказанию следующего говорящего

Большие языковые модели превосходили людей и модели супервизионного обучения при предсказании следующего говорящего с использованием корпуса AMI, несмотря на отсутствие аудиовизуальных данных и доменной подготовки. Мультимодальные LLMs превосходили текстовые LLMs по обнаружению адресата и изменениях в диалоге, но все еще не достигали уровня человеческой производительности, подчеркивая трудности в использовании исходных аудиовизуальных сигналов. Исследования с устранением компонентов показывают, что контекст диалога является критически важным, особенно для предсказания следующего говорящего, при этом как люди, так и LLMs испытывают трудности при частых изменениях ритма диалога.

arxiv arXiv cs.CL · 9 д назад

OPD-Evolver: Он-политическая дистилляция для всестороннего эволюционирования агентов

OPD-Evolver представляет рамку медленного и быстрого совместного эволюционирования, которая позволяет агентам выбирать, действовать и повторно использовать опыт через он-политическую самодистилляцию. Он превосходит существующие методы на основе памяти и обучения на 11,5% и 5,8% соответственно, и демонстрирует способность конкурировать с крупномасштабными моделями, такими как Qwen3.5-397B-A17B и Step-3.5-Flash.

arxiv arXiv cs.CL · 9 д назад

SkillMigrator обеспечивает передачу навыков веб-сайтов через совпадение разметки

SkillMigrator обучает повторноиспользуемые веб-навыки путем совпадения структур разметки, а не конкретных ссылок на элементы. Он хранит каждый навык как передаваемый паттерн взаимодействия (TIP) с структурной схемой, что позволяет эффективно использовать навыки на разных сайтах. В сравнении с современными методами, он снижает среднее количество действий LLM на 8-10% на WebArena и Mind2Web при достижении одинаковых уровней успеха.

arxiv arXiv cs.CL · 9 д назад

EnvRL: Использование динамики среды в агентном обучении с помощью вознаграждений

EnvRL представляет рамку, которая улучшает агентное обучение с вознаграждением за счет включения динамики среды через прогнозирование состояния и обратные динамические цели. Оно обеспечивает значительное увеличение показателей успеха на задачах с длинными горизонтами, улучшая производительность Qwen-2.5-1.5B-Instruct с 72,8% до 77,4% на ALFWorld и с 56,8% до 67,0% на WebShop при обучении с использованием GRPO.

arxiv arXiv cs.CL · 9 д назад

Обучение LLM для среды обучения RL с многомодульным рассуждением

Фреймворк LLM-как-инженер-среды использует LLM для автоматического перестройки сред обучения в области робастного обучения, анализируя траектории неудач и контекстуальные данные. На тестовой платформе MAPF-FrozenLake он превосходит более крупные проприетарные LLM и базовые статичные среды, при этом Qwen3-4B достигает наилучшей общей производительности. Анализ показывает, что доказательства неудач и сохранённые рабочие конфигурации являются ключевыми, и текущий чекпоинт RL показывает лучшую производительность, чем базовая модель как инженер среды.