MambaCount вводит пространственно разреженный блок двойственного состояния для обеспечения эффективного текст-ориентированного подсчета объектов в открытой лексике. Оно решает ограничения касательно причинной модели и высокую энтропию в ответах на пространственные токены, достигая лучших результатов на FSC-147 с тестовой ошибкой MAE 12.23, при этом сохраняя линейную сложность.
SuCo вводит минимально достаточное рассуждение (MSC) как самое короткое начало рассуждения, достаточное для получения правильного ответа. Оно использует двухэтапную систему обучения — настройку MSC и оптимизацию политики с учетом достаточности — для сокращения длины рассуждения при сохранении или улучшении точности на задачах по математике, программированию и науке.
LLMs могут обнаруживать культурные сигналы и запоминать культурные нормы, но часто не адаптируют ответы в соответствии с ними. Их ответы остаются склонными к их родной культуре, если не явно запрашиваются последовательные действия по применению культурного контекста.
EComAgentBench представляет бенчмарк из 662 реальных задач Amazon, распределяющих требования покупателя по запросу, профилю и уточнению. Агенты должны выявить скрытую цель, проверить кандидатов с помощью доказательств и принять решение о продукте в течение 100 вызовов инструментов, при этом типовые критерии отражают неудачи по конкретным источникам требований. Оценка показывает, что даже самые лучшие модели достигают лишь 57,1% точности, и удовлетворенность критериями падает, когда цель скрыта.
Текущие кодовые стандарты были разработаны до появления агентной разработки программного обеспечения и не отражают сложность реальных систем. Они смешивают производительность модели с полным решением, игнорируют допустимые альтернативные решения и не содержат сигналов обратной связи на уровне отдельных компонентов, что делает итеративное улучшение сложным.
DIFE оценивает проникновение бэкдора в контрольных точках CLIP на различных интерфейсах развертывания, показывая, что успешная работа в нативной среде не гарантирует безопасность при повторном использовании. Фреймворк демонстрирует, что заражение текстовой стороны позволяет создавать атакующие воздействия в задачах поиска, переранжирования и выбора, в то время как использование только визуальных данных остается в значительной степени не затронутым. Вводится BadTextTower для генерации сильного текстового воздействия без ущерба для визуальной производительности.
Мы предлагаем рамку оценки агентных навыков, при которой создаются реалистичные задачи и оцениваются полезность навыков путем выполнения задач. Применение к 500 реальным навыкам генерирует 1000 задач и критериев оценки, оценивая 19 конфигураций агент-моделей на проприетарных и открытых моделях. Результаты показывают значительные различия в соблюдении инструкций и росте производительности, при этом навыки существенно изменяют поведение моделей по сравнению с конфигурациями без навыков.
Исследование показало, что двухязычная настройка повышает автоматическое распознавание речи в языках с низким количеством ресурсов при точной идентификации языка. Включение токена идентификации языка на этапе инференса улучшает производительность распознавания речи при низкой точности идентификации, особенно в разнообразных парах языков из разных семей и систем письма.
MultiClin представляет клинический бенчмарк ASR, который оценивает устойчивость моделей к вариабельности мультискриптов. Оно показывает, что мультискриптовая оценка превосходит традиционные методы с одним эталоном, и унификация скриптов обеспечивает наилучшую производительность ASR, в то время как несогласованные отображения скриптов увеличивают орфографическую неопределённость.
Модель wav2vec2.0 не показывает никаких признаков перцептивной компенсации мандаринских тонов в сходствах встраиваемых векторов. Классификаторы, используемые для исследования, показывают ограниченную компенсацию и не достигают уровня человеческой производительности при изоляции слогов, что указывает на необходимость надзора при обучении для абстракции фонологической регулярности.
Новый фреймворк автоматизирует улучшение промптов для агентов на основе ЛЛМ, разделяя поток от наблюдения до действия на модули с целью и выбора действия. Он использует эволюционный цикл, управляемый ЛЛМ, для итеративного улучшения промптов на основе обратной связи от среды, достигая до 72,5% успеха в PutNext, где предыдущие агенты не справлялись, без тонкой настройки модели.
GameCraft-Bench представляет бенчмарк с 140 задачами Godot в 15 семействах игр для оценки способности код-агентов генерироватьPlayable игры. Оценки показывают, что лучший агент достигает лишь 41,46% успеха, что указывает на значительные трудности в создании полных, интерактивных игр с согласованной игрой и визуальной обратной связью.
Динамическое редактирование последовательности (DRE) решает проблему перегрузки мышления в моделях рассуждений, обученных методом релей-обучения, путем модификации успешных траекторий после появления ответа. DRE сохраняет правильный предварительный этап рассуждения, при этом редактирует ненужные продолжения, ослабляя кредит, присваиваемый избыточным рассуждениям, без наказания за корректные рассуждения. Эксперименты на различных задачах демонстрируют его эффективность в снижении перегрузки мышления.
ChLogic оценивает, насколько хорошо большие языковые модели сохраняют логическое мышление при выражении английских логических структур на китайском языке. Исследование выявляет постоянный разрыв в производительности между английским и китайским, при котором обратная трансляция улучшает результаты на общих задачах, но ухудшает результаты на сложных задачах. Бенчмарк подчёркивает влияние поверхностной реализации, артефактов перевода и специфических поведений моделей на мультиязычное мышление.
Декодирование NNN выбирает документы как совокупность, которая совместно восстанавливает вектор запроса через разреженную неотрицательную линейную комбинацию. Оно строго расширяет плотное извлечение, обеспечивая обработку запросов, на которых плотное извлечение не справляется, особенно в корпусах с коррелированными документами, и достигает превосходной производительности за счет обучения векторов в конечном виде.
Новый метод использует интервенционное контрастное обучение для уточнения речевых фундаментальных моделей, преобразуя их переплетённые представления в отдельные подпространства содержания и говорящего. Метод улучшает производительность при проверке говорящих за пределами области и демонстрирует ясное разделение информации о говорящем и содержании в обученных подпространствах.
VoidPadding вводит [VOID] как токен заполнения для разделения семантического завершения и моделирования длины ответа. Он повышает производительность при решении математических задач и генерации кода на 17,84 пункта по сравнению с исходной моделью и снижает среднее количество ошибок декодирования на 55,7%.
VibeThinker-3B — это маленький модель с 3 миллиардами параметров, которая показывает исключительные результаты на тесте MathQA, достигая результатов, сопоставимых с моделями, имеющими около 30 миллиардов параметров. Сильная производительность модели вызвала обсуждение её эффективности и возможностей в математическом мышлении.
Evalatro — это открытый бенчмарк, позволяющий LLMам играть в реальную игру Balatro. Модели получают состояние игры в виде текста, принимают решения независимо и соревнуются в достижении Ante 12. Текущие результаты показывают ограниченный прогресс — mimo-v2.5-pro достиг Ante 5, а deepseek-v4-pro не смог превзойти Ante 8.
Оценка оценивает небольшие модели LLM (0,3B–3B параметров) по преобразованию естественных языковых запросов в структурированный JSON, с фокусом на тип файла, временной контекст, специфичность и комбинированные запросы. Результаты показывают, что модели с 0,8B–1,5B параметров превосходят модели с менее чем 0,5B параметров, проект направлен на расширение набора тестовых данных и исследование мелкой настройки для улучшения производительности.