arxiv arXiv cs.AI · 23 ч назад

Text2DSL: генерация кода на языках с определённой областью применения на основе языка естественной речи

В этой статье представлено Text2DSL, новая задача генерации кода на языках с определённой областью применения из естественного языка. Используя набор данных PolkitBench из 4204 проверенных пар, показывается, что структурированный контекст — такие как грамматика BNF и спецификации API — повышает синтаксическую и структурную корректность и показатели CodeBLEU на 60% до 95% при различных моделях языковых моделей, без тонкой настройки.

media r/LocalLLaMA · 23 ч назад

Модель Unlimited-OCR от Байду переводит десятки страниц за один проход

Байду выпустил модель Unlimited-OCR, которая переводит десятки страниц за один проход с использованием механизма Reference Sliding Window Attention (R-SWA). Модель основана на DeepSeek-OCR, наследуя его кодировщик, сжатие изображений и архитектуру MoE, при этом у неё всего 500 млн активных параметров на токен. Модель достигает точности 93,92% на OmniDocBench v1.6, превосходя результаты DeepSeek-OCR на v1.5 (87,01%), хотя результаты, предоставленные поставщиком, требуют независимой проверки.

arxiv arXiv cs.AI · 23 ч назад

PaperClaw: автономные исследования с вовлечением человека на этапе уточнения

PaperClaw — это многоагентная система, которая автономно проводит исследования от выбора направления до публикации статьи. Она использует проверенный итеративный цикл предложение-тест-отражение, основанный на реальных ссылках и выполнимых результатах, и обеспечивает вовлечение человека на любом этапе. Оценка показывает, что система создаёт сильные статьи как автономно, так и при участии человека.

arxiv arXiv cs.LG · 23 ч назад

Оптимальная субсэмплинг в RKHS для задачи надзора

В этой статье предлагается схема оптимальной субсэмплинга в пространствах репродуцируемых ядерных гильбертов, основанная на асимптотическом анализе эмпирического минимума риска с пересчетом по Horvitz-Thompson. Схема, полученная через след ковариационного оператора, доказана как реализуемая с помощью подстановки и показывает хорошие результаты на синтетических и реальных данных.

arxiv arXiv cs.LG · 23 ч назад

TeaNet улучшает обучение с небольшим количеством примеров в вибрационной спектроскопии

TeaNet, усиленный с точки зрения задачи, восстанавливает спектры, случайно скрытые, для генерации усредненных образцов, сохраняющих исходные спектральные особенности при введении специфических для области вариаций. Этот подход позволяет глубоким нейронным сетям более эффективно выявлять дискриминантные волновые числа, превосходя CNN на 17% в сложных синтетических сценариях и обеспечивая улучшенную интерпретируемость в задачах обучения с небольшим количеством примеров.

arxiv arXiv cs.LG · 23 ч назад

Топологические нейронные динамики: моделирование последовательностей по нейронам

Топологические нейронные динамики (TND) вводят рамку моделирования последовательностей по нейронам, при которой каждый нейрон развивается независимо через структуру направленного графа. В задаче копирования поведения одного игрока в игре Pong TND достигает среднего значения 17,47 последовательных перехватов за круг, превосходя все базовые модели более чем в три раза.

arxiv arXiv cs.LG · 23 ч назад

NASDAQ: Усреднённая динамика наблюдений с усилением Q-обучения

NASDAQ решает проблемы низкомерных наблюдений в обучении с усилением, нормализуя пространства наблюдений для балансировки потерь реконструкции. Оно интегрирует обучение оценок с краткосрочной оценкой и предсказанием следующего наблюдения, достигая конкурентоспособных или превосходных результатов с меньшим временем обучения в различных областях.

arxiv arXiv cs.LG · 1 д назад

Диагностика для выбора политики в МОРЛ

Мы предлагаем диагностический процесс для выявления поведенческих вариаций в политиках многокритериального обучения с подкреплением. Метод выявляет различия в траекториях политики за пределами ожидаемых возвратов, предоставляя количественные и визуальные инструменты для анализа политики. Проверен на сетевых мирах и масштабирован на задачи непрерывного управления, эффективно выявляет поведенческую разнообразность при росте сложности.

arxiv arXiv cs.LG · 1 д назад

MedTS-TTT: обучение в процессе тестирования для медицинских временных рядов

MedTS-TTT представляет рамку обучения в процессе тестирования для классификации медицинских временных рядов. Основан на CLSA-TTT и гатерной конволюционной архитектуре, она обеспечивает быстрое, одношаговое адаптация без итеративной оптимизации. На четырех публичных наборах данных она достигает 11 из 12 лучших результатов при оценке девяти базовых моделей и трёх метрик.

media r/LocalLLaMA · 1 д назад

KaLM-Reranker-V1: Быстрый и эффективный переупорядочиватель документов

KaLM-Reranker-V1 — это быстрый, но не последовательный переупорядочиватель, который разделяет вычисление запроса и прохода, при этом сохраняя сильную модель соответствия через перекрестное внимание. Он достигает наилучших результатов на BEIR, превосходит промышленные модели, такие как Qwen3-Reranker, и показывает отличные результаты на MIRACL и LMEB, при этом нано-модель 0.27B остаётся конкурентоспособной по отношению к моделям на 7-12 миллиардов параметров.

arxiv arXiv cs.LG · 1 д назад

Обнаружение аномалий без надзора с помощью резервуарных компьютеров

Проверка на соответствие Колмогорова-Смирнова на весах выходных данных резервуарного компьютера выявляет изменения режимов в нелинейных системах. Метод различает визуально идентичные аттракторы, выявляет смещения параметров на семь раз меньше, чем у базовых моделей глубокого обучения, и определяет вентрикулярную дрожь в записях ЭКГ.

arxiv arXiv cs.LG · 1 д назад

Sea-Scan: обнаружение тёмных судов на основе машинного обучения с использованием слабого надзора

Sea-Scan использует машинное обучение для обнаружения и локализации тёмных судов на незаполненных данных. Оно достигает показателя обнаружения 97,8% при уровне ложных срабатываний 1,98%, используя слабый надзор на основе несовершенных меток AIS.

arxiv arXiv cs.LG · 1 д назад

Ремонт графа Рамануя снижает перенасыщение в ГНН

Метод Рамануя распространения использует графы Рамануя для снижения перенасыщения в графовых нейронных сетях, обеспечивая ненулевую кривизну сопротивления. Метод сохраняет локальную связность, обеспечивая эффективный поток информации на большие расстояния, превосходя девять наиболее передовых методов переподключения.

arxiv arXiv cs.LG · 1 д назад

Резервуарное вычисление для обработки звуковых сигналов без извлечения признаков

В этой статье исследуется резервуарное вычисление как метод обработки звуковых сигналов без извлечения признаков. Показано, что параллельные глубокие архитектуры резервуаров превосходят более узкие и последовательные по точности, при этом сохраняя низкую сложность, что позволяет эффективно и с низким энергопотреблением обрабатывать звуковые сигналы с минимальной предобработкой.

arxiv arXiv cs.LG · 1 д назад

Кадровая система на основе открытых данных определяет топологию городской сети электроснабжения

Новая система использует данные о публичной инфраструктуре и OpenStreetMap для восстановления топологии городской сети электроснабжения от передачи до соединений на уровне зданий. Она успешно отображает сеть для 7330 зданий в районе Альна в Осло, что позволяет проводить детальный анализ электрической системы, включая оптимизацию потоков и исследования устойчивости.

arxiv arXiv cs.LG · 1 д назад

SOHET: трансформатор для гетерогенных потоков событий

SOHET вводит иерархическую архитектуру трансформатора с таблицевыми кодировщиками, специфичными для типа события, и самосупервизированной предобученной. Он превосходит существующие методы на 5,8% на задаче обнаружения мошенничества Booking.com и достигывает лучших результатов на 6 из 8 задач EBES-бенчмарка.

arxiv arXiv cs.LG · 1 д назад

Управление прогнозированием ремонта с использованием многоуровневого внимания и онлайн-обучения

Фреймворк глубокого обучения, использующий многоуровневое внимание и онлайн-обучение, с высокой точностью предсказывает продолжительность ремонта, интегрируя категориальные и числовые исторические данные. Модель достигает точности 78% на реальных данных по ремонту с 2013 по 2020 год, превосходя прямые нейронные сети и случайные леса, при этом веса внимания раскрывают ключевые взаимодействия признаков.

arxiv arXiv cs.LG · 1 д назад

Граф разностей для анатомически структурированной медицинской идентификации

Граф разностей (GoD) вводит анатомически структурированную алигнацию разностей для медицинской идентификации изображений. Он представляет изображения в виде анатомических графов, вычисляет разности на соответствующих анатомических участках и фиксирует сигналы идентификации на гомологичных структурах. GoD повышает точность Rank-1 на 7,1 пункта в фундусе и на 3,1 пункта в CXR, при этом демонстрирует лучшую обобщаемость в условиях нулевого обучения.

arxiv arXiv cs.LG · 1 д назад

Функциональная ортогональность обеспечивает идентифицируемость в непеременной дисентанглменте

В статье доказывается, что локально ортогональные направления в генеративных моделях гарантируют идентифицируемость скрытых факторов без необходимости в статистической независимости или касательных предположениях. Эксперименты с ортогонально регулируемыми нормализующими потоками подтверждают надежное восстановление истинных скрытых факторов, что оспаривает ранее сформулированные утверждения о невозможности непеременной дисентанглменты.

arxiv arXiv cs.LG · 1 д назад

ADualVUOT: Гетерогенная альгебраическая синхронизация пространства скрытых представлений для несупервизированной адаптации домена

ADualVUOT представляет двойной декодер VAE с непрерывными нормализующими потоками для улучшения гибкости скрытых представлений в медицинской томографии. Он использует расстояние Гаусс-Громова-Вассерштейна для синхронизации доменов и противодействующее усилительное усиление для повышения устойчивости, превосходя предыдущие методы на основе оптимального транспорта на медицинских изображениях.