arxiv arXiv cs.LG · 21 ч назад

Стационарные устойчивые игры в среднем поле при несоответствии моделей

Эта статья вводит стационарную структуру игр в среднем поле, которая напрямую включает неопределенность распределения моделей в динамике, связанной с популяцией. В ней устанавливается устойчивое динамическое принцип динамического программирования, доказывается существование стационарного устойчивого равновесия и представлен первый алгоритм с гарантиями сходимости. Решение в среднем поле аппроксимирует равновесия конечной популяции и предоставляет явные неасимптотические границы погрешности при неопределенности моделей.

arxiv arXiv cs.LG · 21 ч назад

Классификация задач без обучения для объединения многозадачных моделей

SiM обеспечивает динамическое распределение в объединении многозадачных моделей без дополнительного обучения или доступа к идентификаторам задач. Он использует аппроксимации на многообразии, основанные на SVD, и проецирует тестовые входы на заранее вычисленные многообразия задач, чтобы направлять входы на соответствующих экспертов, повышая производительность и сокращая разрыв до уровня отдельных экспертов.

arxiv arXiv cs.LG · 21 ч назад

Важность-взвешенная на-политическая дистилляция устраняет смещение позиции

На-политическая дистилляция (OPD) страдает от смещения позиции, при котором поздние токены обеспечивают плохое обучение. Мы вводим Важность-взвешенную на-политическую дистилляцию (IW-OPD), которая присваивает веса на основе распределения, приоритизируя ранние токены. IW-OPD сходится быстрее и достигает до 6,9 точек роста производительности на AIME-2025.

arxiv arXiv cs.LG · 21 ч назад

Масштабируемые байесовские модели для обнаружения вспышек на звездах

Генеративная заменительная архитектура, использующая вариационный автоэнкодер, аппроксимирует гауссовы предпосылки, избегая дорогостоящих операций с ковариационными матрицами. Архитектура VAE+Hidden Markov Model позволяет быстро и масштабно обнаруживать вспышки на звездах в больших астрономических временных рядах, сохраняя структурную точность по сравнению с точными моделями, при значительном сокращении вычислительного времени.

arxiv arXiv cs.AI · 22 ч назад

Геометрия-ориентированный онлайн-расписыватель для обслуживания больших языковых моделей

Новый алгоритм расписывания, Smallest Volume First (SVF), снижает задержку инференса больших языковых моделей за счёт оптимизации управления кэшем ключ-значение. Теоретический анализ показывает, что коэффициент конкуренции в худшем случае сократился с 48 до 5, при этом 1-битный SVF обеспечивает высокую производительность при минимальной информации. Оценки на моделях Llama-3.1 подтверждают улучшения как средней, так и хвостовой задержки, при этом подход был интегрирован в vLLM.

arxiv arXiv cs.AI · 22 ч назад

Гипотеза-ориентированная оптимизация навыков для агентов на основе языковых моделей

HDSO обеспечивает безопасные и проверяемые обновления навыков для агентов на основе языковых моделей без обучения, используя фальсифицируемые гипотезы и проверку. На ALFWorld он улучшает Qwen3-8B на +6,9 точек среднего результата, и сохраняет прирост в +7,1 точку при шумной обратной связи, при этом проверенные навыки передаются между запусками и моделями при достижении диагностической синхронизации.

arxiv arXiv cs.AI · 22 ч назад

Обратное моделирование постериорного отбора для регрессии в пространстве функций и обратных задач

FAPS — первый фреймворк постериорного отбора в пространстве функций, объединяющий регрессию на стохастических процессах и обратные задачи дифференциальных уравнений. Он использует предобученные априорные распределения на основе потоков и коррекцию Ланжевена с предусловием ковариационной матрицы низкого ранга для обеспечения эффективного и точного постериорного вывода на основе редких и шумных данных с согласованным квантованием неопределённости.

arxiv arXiv cs.AI · 23 ч назад

Select-to-Act: иерархическая RL с адаптивным руководством на языке

HRLLI вводит иерархическую систему обучения с подкреплением, которая динамически адаптирует естественные языковые инструкции во время принятия решений. Она разбивает инструкции на элементы руководства, специфичные для каждой стадии, и использует парадигму select-to-act для обеспечения в реальном времени выбора соответствующих фрагментов инструкций, что повышает эффективность выбора образцов и производительность в сложных средах.

arxiv arXiv cs.AI · 23 ч назад

SAFER: надежная адаптация на этапе тестирования при противодействующих потоках

SAFER — это рамка без обучения, которая повышает устойчивость адаптации на этапе тестирования за счёт использования аугментации, ориентированной на надёжность. Она генерирует стохастические аугментации, объединяет предсказания с помощью агрегации, взвешенной корреляцией, с обнаружением выбросов, и включает адаптивное смешивание для сохранения чистой производительности при противодействующих атаках. Оценки на PACS, VLCS и OfficeHome показывают улучшенную устойчивость без потери чистой точности.

arxiv arXiv cs.AI · 23 ч назад

Трансакционный компромисс между редкостью, стоимостью хранения и точностью в обучении словаря с минимальным активированием

Обучение словаря с минимальным активированием (PADL) устанавливает структурированную генеративную модель с вспомогательными скрытыми переменными, позволяя достигать оценки максимального апостериорного распределения. Эта модель обеспечивает гарантии обобщения и аналитическое описание компромисса между редкостью, стоимостью хранения и точностью восстановления, что позволяет проводить данные-ориентированную оценку гиперпараметров. Полученный алгоритм обеспечивает лучшую производительность восстановления и ускоряет инференс в моделях визуально-языковых.

arxiv arXiv cs.AI · 23 ч назад

Первые токены в трансформерах: идентичность языка и устойчивость

LIHA показывает небольшое количество голов первых токенов в GPT-2, которые постоянно обращаются к первому токену промпта, вызывая смену языка. Обучение по инструкциям перестраивает эти схемы, концентрируя идентичность языка на ранних слоях, как это наблюдается в Qwen2.5-1.5B-Instruct и подтверждается в обработке китайского и русского языков на слое 0.

arxiv arXiv cs.AI · 23 ч назад

ARIA: Фреймворк с учетом причинности для восстановления логического мышления в ЛЛМ

ARIA решает проблему контекстуального туннелирования в ЛЛМ за счет условного использования знаний на уровне механической полноты. Оно использует трехуровневую цепочку для причинного мышления, передачи с физической интерпретацией и параметрического резерва, и улучшает открытие материалов за счет проверяемого, физически обоснованного мышления.

arxiv arXiv cs.AI · 23 ч назад

HyperAdapter: структурированная адаптация гиперребер для мелкого настройки визуальных трансформеров

HyperAdapter вводит адаптер на основе гиперграфа, который обеспечивает структурированную, групповую адаптацию в визуальных трансформерах, работая в пространстве гиперребер, а не в пространстве токенов. Он использует проработанные присваивания для построения мягкого гиперграфа, агрегирует признаки токенов в представления гиперребер, применяет лёгкую адаптацию и возвращает обновления через структуру гиперграфа, обеспечивая явную структурную индуктивную предпосылку при сохранении эффективности. Эксперименты показывают стабильное улучшение по сравнению с базовыми методами PEFT, особенно на задачах, требующих структурированного мышления.

arxiv arXiv cs.AI · 23 ч назад

MetaPS: адаптивный выбор стратегии для агентов рынка

MetaPS - это рамка, основанная на симуляции, которая позволяет агентам рынка адаптивно выбирать среди стратегий на основе состояния рынка. Она использует симулированные рынки для генерации обучающих данных в формате надзора, затем при инференсе выбирает стратегии для генерации исполняемых действий. Эксперименты показывают, что MetaPS превосходит фиксированные стратегии и агентов на основе языковых моделей, при этом компактные модели превосходят более сильные модели API по производительности.

arxiv arXiv cs.AI · 23 ч назад

Кадр P4IR повышает точность соблюдения кода на основе больших языковых моделей

P4IR, двухэтапная система, использует обучение с учителем и групповую относительную оптимизацию политик для улучшения систем автоматического соблюдения кода на основе больших языковых моделей. Она снижает расстояние редактирования дерева и расстояние Левенштейна на уровне токенов на 23,8% и 38,6% соответственно, превосходя ведущие языковые модели, такие как Claude Opus, GPT-5.2 и GLM-4.7, в условиях нулевого обучения с использованием небольшого количества примеров, и снижает количество ложноположительных результатов на незначительную, но статистически значимую величину.

arxiv arXiv cs.AI · 23 ч назад

Gold Points Sniper: Саморегулируемое визуальное мышление для понимания детальных человеческих действий

Gold Points Sniper (GPS) позволяет лёгким моделям визуально-языкового взаимодействия проводить самоорганизованное многомодальное мышление для понимания детальных человеческих действий. Интегрируя экстрактор золотых точек, селективный сократовский вопросник и оценщик семантической логики, GPS достигает производительности, сравнимой с GPT-4o, при этом обеспечивая превосходную фактическую точность на данных инструкционного обучения, основанных на базе CAP.

lab Hugging Face Blog · 23 ч назад

NVIDIA NeMo AutoModel ускоряет настройку трансформеров

NVIDIA NeMo AutoModel обеспечивает более быструю настройку моделей трансформеров за счёт автоматизации выбора моделей и оптимизации. Он сокращает время разработки и повышает эффективность обучения больших языковых моделей на аппаратуре NVIDIA.

arxiv arXiv cs.AI · 1 д назад

LLMs используют логику разности для изучения причинной структуры

Большие языковые модели изучают причинную структуру с помощью логики разности, аналогичной экспериментальному методу. Этот подход определяет, какие последовательности слов влияют на результаты, а какие — нет, используя огромные объемы текстовых данных в процессе обучения. Архитектурные элементы, такие как векторы токенов и самовнимание, поддерживают этот индуктивный процесс, выявляя паттерны вариации и безразличия в языке.

arxiv arXiv cs.AI · 1 д назад

DreamUV: конечный поток для создания артистичных развертываний UV

DreamUV представляет конечную систему обучения, которая рассматривает развертывание UV как задачу генеративного потока. Оно обучает процесс транспортировки, зависящий от сетки, для генерации артистичных развертываний UV, с обучением с учетом границ и тонкой настройкой в рамках модели для обеспечения геометрии швов и практической применимости. Результаты показывают более прямые швы, более плотные оси-аллигированные острова и превосходное соответствие профессиональным предпочтениям артистов.

arxiv arXiv cs.AI · 1 д назад

Дифференцируемая атари ВС для объяснимой ИИ

Представлена полностью дифференцируемая эмуляция атари 2600 ВС, воспроизводящая все 64 игры ALE с точностью до бита в памяти и выводе экрана. Система обеспечивает объяснимую ИИ на основе градиентов, предоставляя сложную, полностью известную истину, с реализациями на Julia и JAX, проверенными по отношению к референсной эмуляции и способной к высокоскоростным дифференцируемым симуляциям на GPU.