media Don't Worry About the Vase · 8 д назад

Без проникновения: сценарий "Исправьте этот код" в Fable был фальшивым

Статья подтверждает, что не произошло реального проникновения в ИИ Fable от Anthropic. Вместо этого проводился тест с фальшивым кодом, содержащим встроенные уязвимости, при котором Fable отказался проверять код и отвечал только на запрос исправить этот код после ручных действий. Кейти Муссурис из Luta Security утверждает, что такой сценарий не должен вызывать контроль экспорта, называя его намеренным, искусственно созданным тестом, который оспаривает утверждения о нарушении безопасности.

media Interconnects · 8 д назад

Блог о состоянии соединительных технологий, середина 2026 года

Автор формулирует три основные цели: уточнение эволюции передовых моделей ИИ, создание открытой экосистемы ИИ и формирование институтов, поддерживающих эти миссии. Соединительные технологии выступают независимым и прямым голосом в области мышления передовых моделей ИИ, и имеют техническую аудиторию более чем из 70 000 подписчиков. Блог сохраняет платные комментарии для предотвращения шума, генерируемого искусственным интеллектом, и автор планирует достичь 1000 платных подписчиков к лету, подчеркивая финансовую устойчивость и независимость в условиях роста стоимости услуг ИИ.

arxiv arXiv cs.LG · 8 д назад

INI-VPINN: нейронная сеть с физическими условиями, с упрощённым обработкой границ

INI-VPINN — это вариационная физически обусловленная нейронная сеть, которая неявно обеспечивает условия Неймана и условия на границах с помощью весовых функций с компактной поддержкой и интегрированием по частям. Она обеспечивает более высокую точность и быстрый сходимость по сравнению с существующими методами PINN при решении задач с несколькими материалами и геометрическими особенностями, а также с смешанными условиями на границах, и доступна на GitHub.

arxiv arXiv cs.LG · 8 д назад

ConTex: Глобальное генерирование контрапротивных сценариев для прогнозирования временных рядов

ConTex переформулирует генерацию контрапротивных сценариев для прогнозирования временных рядов как задачу глобально согласованного вмешательства. Оно достигает уровня валидности, соответствующего самым современным достижениям, с редкими, интерпретируемыми вмешательствами, снижает вычислительные затраты в 12-36 раз и позволяет проводить реальное включение за примерно 0,007 секунд.

arxiv arXiv cs.LG · 8 д назад

Глубокое обучение с подкреплением для минимального нуля-вынуждающего множества

В этой статье предложена SD-ZFS, фреймворк глубокого обучения с подкреплением, адаптированный из S2V-DQN, для решения задачи минимального нуля-вынуждающего множества, которая является NP-сложной, на неориентированных графах. Фреймворк демонстрирует сильную производительность по сравнению с оптимальными решениями и жадными эвристиками, показывая эффективную обобщаемость, масштабируемость и переносимость на разнообразные структуры графов.

arxiv arXiv cs.LG · 8 д назад

LiL-Q: Конвексный метод для нелинейных дифференциальных уравнений в частных производных с PINNs

Новый конвексный метод квазилинейнойизации, LiL-Q, решает нелинейные дифференциальные уравнения в частных производных, приводя их к линейным подзадачам с помощью физически обусловленных нейронных сетей. LiL-Q сходится за несколько итераций на семи тестовых задачах, достигая машинной точности при наличии точного решения в пространстве проб, и требует до двух порядков величины меньше параметров, чем стандартные решатели PINNs.

arxiv arXiv cs.LG · 8 д назад

Побеждает ли метод сжатия датасетов перед коорсетами?

Большие эксперименты показывают, что современные методы сжатия датасетов сравнимы или хуже, чем выбор коорсетов на ImageNet и ImageNette. Коорсеты стабильно обеспечивают лучшее покрытие данных и являются более вычислительно эффективными, что подчеркивает их практическое превосходство над сжатыми датасетами.

arxiv arXiv cs.LG · 8 д назад

Знаковый ранг, индекс и повторяемость списка: связи и разрывы

Статья доказывает, что индекс \mathbb{Z}_2- является верхней границей линейной функции от числа повторяемости списка. Она доказывает сильное разделение между знаковым рангом и индексом \mathbb{Z}_2 и показывает, что повторяемость списка ограничена высотой и минимальным числом звезд, с результатом о составлении для произведения классов концепций.

arxiv arXiv cs.CL · 8 д назад

Промпты по безопасности и приватности в диалогах пользователей с LLM

Исследование 14 727 промптов по безопасности и приватности из 3,2 млн реальных диалогов пользователей с LLM выявляет девять категорий запросов по безопасности и приватности. Коммерческие LLM превосходят открытые модели: GPT 5.5 обеспечивает хорошие ответы на 98% запросов, в то время как Llama 4 — на 47%, хотя некоторые коммерческие модели дают противоречивые ответы в разных исполнениях.

arxiv arXiv cs.LG · 8 д назад

MGUP: Моментум-Градиентное Согласование для Селективной Оптимизации

MGUP вводит механизм селективного обновления, при котором применяются большие шаги обновления к фиксированному проценту параметров в стохастической оптимизации, в то время как остальные параметры обновляются с меньшими, ненулевыми шагами. MGUP интегрируется без проблем с оптимизаторами, такими как AdamW, Lion и Muon, обеспечивая теоретические гарантии сходимости для MGUP-AdamW и демонстрируя превосходную или более стабильную производительность при обучении больших языковых моделей и задачах предобучения MAE.

arxiv arXiv cs.LG · 8 д назад

Система дорожной платы в Нью-Йорке увеличивает использование транспорта в условиях неравномерных сдвигов спроса

Дорожная плата в Нью-Йорке в 2025 году привела к значительному росту пассажиропотока на автобусах и в метро, с ростом, выходящим за пределы центральной части Манхэттена. Общий спрос на транспорт снизился незначительно, главным образом в зоне снятия перегрузки, и реакция на уровне районов демонстрирует неравномерную адаптацию социально-демографических групп.

arxiv arXiv cs.LG · 8 д назад

SPHERE-JEPA: Семейство статистических регуляторов для гиперсферы

SPHERE-JEPA вводит детерминированные статистические регуляторы на гиперсфере, заменяя стохастические срезанные методы аналитически интегрируемыми целями, такими как MMD, KSD и расстояние Клайна. Вращающиеся инвариантные ядра, основанные на тепловых и полосовых фильтрах, обеспечивают обучение без пространственной предвзятости, при этом эмпирические результаты показывают улучшенную сходимость и производительность на ImageNet и Galaxy10, а также превосходное разделение экземпляров в процедурном извлечении текстур с использованием расстояния Клайна.

arxiv arXiv cs.LG · 8 д назад

TUNEAHEAD предсказывает производительность тонкой настройки до начала обучения

TUNEAHEAD — это легкий фреймворк, который предсказывает производительность тонкой настройки с использованием мета-векторов из описаний датасетов и коротких пробных запусков. Он превосходит базовые методы, такие как Early-Stop Extrapolation и ProxyLM, достигая RMSE в 1,47 процентных пунктах и 95,1% предсказаний в пределах ±3 процентных пунктов от истинных оценок на 370 отложенных запусках.

arxiv arXiv cs.LG · 8 д назад

Кадровый кураторский фреймворк с учетом неопределенности

Внутри фреймворка Transfer Teacher вводится оценка степени неопределенности, чтобы улучшить интерпретируемость модели и эффективность обучающих данных. Оценки на CIFAR-10 показывают, что порядок кураторского обучения с учетом неопределенности превосходит случайный порядок на 8,7% при 20% данных, демонстрируя стабильные выгоды в эффективности использования данных. Однако как кураторский, так и анти-кураторский порядок не улучшают точность по сравнению с обычной тренировкой на полных данных, что указывает на то, что улучшения функции оценки сами по себе недостаточны для преодоления неудачных режимов обучения по кураторскому подходу.

arxiv arXiv cs.LG · 8 д назад

SMAA-Fair: Расширение SMAA с учетом справедливости для ранжирования

SMAA-Fair расширяет статистический многокритериальный анализ приемлемости, пересчитывая ранжировки на основе групповой справедливости. В него включены метрики справедливости, такие как статистическая равномерность, rKL и nDKL, которые корректируют индексы приемлемости для лучшего отражения защищенных групп, сохраняя при этом устойчивость к неопределенности предпочтений.

arxiv arXiv cs.LG · 8 д назад

Невидимое восстановление скрытых доменов за счет открытия симметрии без надзора

В статье предложена безнадзорная система восстановления скрытых доменов и сигналов из искаженных наблюдений за счет открытия симметрий данных. Авторы моделируют наблюдения как линейные измерения сигналов из скрытого случайного поля и используют неглубокую сеть с групповыми свертками с ограничениями на стационарность и локальность для обучения скрытых симметрий и фильтров, что позволяет восстанавливать сигналы из неструктурированных данных.

arxiv arXiv cs.LG · 9 д назад

QueryMarket: Онлайн-активное обучение с учетом стоимости в рынках данных

QueryMarket вводит OVBAL, онлайн-рамку активного обучения на основе дисперсии, которая оценивает междупунктовую полезность каждого данных с использованием критерия D-оптимальности с экспоненциальным забвением. OVBAL выбирает образцы на основе полезности и цены, работает под условиями подвижного бюджета и адаптируется к сдвигу концептуальных моделей, демонстрируя улучшенные компромиссы между ошибками и затратами в задачах прогнозирования мощности солнечной энергии.

arxiv arXiv cs.LG · 9 д назад

Нет-бесплатной-справедливости: фундаментальные ограничения в системах обучения

Статья вводит теоремы "Нет-бесплатной-справедливости", которые доказывают три фундаментальных ограничения в системах обучения. К ним относятся встроенные компромиссы между справедливостью и затратами, неизбежные расхождения в подгруппах в конечных выборках и ограничения выражаемости моделей, которые препятствуют справедливости независимо от данных. Результаты показывают, что справедливость ограничена структурой задачи, ограничениями данных и возможностями модели, а не только смещёнными данными.

arxiv arXiv cs.LG · 9 д назад

Метаклассификация одноклассовых моделей через ранжирование и ближайших соседей

В этой статье предложена методика метаклассификации одноклассовых классификаторов, при которой модели представляются в виде ранжирований нормальности и используются метрики корреляции ранжирований и ближайших соседей. Метод достигает высокой точности при классификации моделей на основе обучающих наборов данных, алгоритмов и гиперпараметров, и работает даже тогда, когда наборы данных имеют одинаковый класс. Метод эффективно классифицирует наборы данных, рассматривая несколько образцов как один вход, предлагая единое решение для моделей OCC, наборов данных и ранжирований.

arxiv arXiv cs.LG · 9 д назад

McWC: Прогнозирование с цикличностью, тенденцией и корреляцией каналов

McWC представляет модель, которая отдельно улавливает цикличность, тенденцию и межканальную корреляцию в долгосрочном прогнозировании временных рядов. Модель использует многослойную конструкцию цикличности, разложение по волны и многослойный перцептрон для извлечения и объединения информации высокой и низкой частот, при этом разделяя внутриканальные автокорреляции с помощью потерь в частотной области. Эксперименты на шести реальных наборах данных показывают, что McWC достигает наилучших результатов с высокой вычислительной эффективностью.