Reasoning models — korshunov.ai

Reasoning models Страница 35 / 35

ROVE: обучение с помощью вмешательств человека для манипуляции робота-человека

ROVE позволяет моделям визуально-языкового-действующего типа для робота-человека эффективно обучаться манипуляционным поведением с использованием несовершенных вмешательств человека. Оно объединяет систему сбора данных с участием человека с оптимистичной оценкой ценности и перекрестным контролем тела для приоритизации высокочастотных действий и улучшения устойчивости. ROVE превосходит базовые методы на реальных задачах манипуляции с контактом благодаря итерационным циклам развертывания и вмешательства.

arxiv arXiv cs.LG · 9 д назад

Фильтрованные конформные эллипсоиды для граф-ориентированных временных рядов

Новый метод, называемый фильтрованными конформными эллипсоидами, обеспечивает прогнозные множества для многомерных временных рядов, используя замороженный фильтр состояния для генерации прогнозных средних значений и ковариаций, а затем применяя раздельную конформную калибровку к оценкам Махаланобиса. Метод обеспечивает покрытие при наличии зависимости за счёт сжатия в квоте предиктивного закона, с теоретическими границами, полученными при условиях гауссовой проекции и наблюдаемости, и демонстрирует более тонкие эллипсоиды на граф-ориентированных тестах трафика по сравнению с статическими и нефильтрованными базовыми методами.

arxiv arXiv cs.LG · 9 д назад

Математический обзор анализа пространства форм в машинном обучении

Настоящий обзор представляет математическую структуру для анализа геометрических данных, объединяющую дифференциальную геометрию, статистику и машинное обучение. В нем описывается единый поток для представления форм, геодезических метрик, статистического анализа и обучения с геометрическим учетом, позволяющий изучать вариабельность форм и структурные траектории в популяциях и во времени. Применения охватывают биологию, медицину, антропологию и компьютерное зрение, подчеркивая трудности в обработке нелинейных и несогласованных геометрических вариаций.

arxiv arXiv cs.LG · 9 д назад

ExpRL: Исследовательская RL для среднего обучения LLM

ExpRL вводит новую методику среднего обучения для LLM, используя данные вопрос-ответ, написанные людьми, как основу вознаграждения. Вместо имитации ссылочных решений, она строит специфические для задачи критерии оценки для вознаграждения промежуточных шагов рассуждения, что позволяет лучше инициализировать спарсенные вознаграждения RL и превосходить SFT, спарсенный GRPO и самодистилляцию на задачах математического мышления.

arxiv arXiv cs.LG · 9 д назад

Фаза в нейронных представлениях: внутренний тест Оппенгейма-Лима

Классификаторы изображений, такие как PRISM2D, GFNet и ViT-B/16, показывают, что фаза, а не модуль, определяет предсказания в скрытых слоях. ResNet-50 выявляет скрытый код знака в поздних блоках, что указывает на существование идентичности фазы/знака во всех архитектурах, хотя она выражается по-разному из-за механизмов активации и выдачи результатов.

arxiv arXiv cs.LG · 9 д назад

HABC улучшает RL-настройку VLAs с разреженными результатами

Hierarchical Advantage-Weighted Behavior Cloning (HABC) улучшает онлайн-RL-настройку агентов визуально-языковых систем за счёт использования отдельных критических голов для жизнеспособности и эффективности. Оно объединяет их выходы через состояние-адаптивный воротник и применяет веса на переходе, при этом интервенция-ориентированная присвоение кредитов предотвращает утечку контроля. В реальных экспериментах с роботами HABC повышает показатели успеха до 92%, 88% и 38% на трёх бимануальных задачах, превосходя базовые значения SFT на 36%, 44% и 12%.

arxiv arXiv cs.LG · 9 д назад

Геометрическая модель действий для обучения политик роботов

Геометрическая модель действий (GAM) позволяет политикам роботов мыслить о трехмерных физических взаимодействиях, перепрограммируя предобученную геометрическую основную модель. GAM разделяет GFM на наблюдательный кодировщик и предиктор причинно-следственных будущих состояний, затем направляет предсказанные будущие геометрические формы и действия через один и тот же основной слой, обеспечивая точные, устойчивые и эффективные результаты в манипуляции в симуляции и на реальных роботах.

arxiv arXiv cs.LG · 9 д назад

Точная оценка постериорного скоора для линейных обратных задач

В статье получена точная постериорная оценка в закрытой форме для линейных гауссовых обратных задач, что позволяет эффективно осуществлять выборку постериоров с помощью дезактивации. Вводится точная постериорная оценка (EPS), цель обучения, которая сохраняет структуру предобучения и обеспечивает превосходную производительность по метрикам точности, восприятию и распределения с меньшим числом оценок дезактиватора по сравнению с градиентными методами.

media r/LocalLLaMA · 9 д назад

HalBench проверяет 29 открытых моделей на сикофантизм и халлюцинации

HalBench оценивает 29 открытых моделей языковых моделей на специальном бенчмарке для сикофантизма и халлюцинаций. Qwen 3.6 и Gemma 4 превосходят более крупные модели, при этом Qwen 3.6 достигает 36,6% отклонения — выше, чем у GPT-5.4 и Gemini 3.1 Pro. Размер модели не коррелирует с честными ответами, что указывает на то, что архитектура и обучающие данные важнее, чем количество параметров.