arxiv arXiv cs.LG · 8 д назад

Qwen-RobotManip достигает обобщения в роботизированной манипуляции

Qwen-RobotManip, фундаментальная модель на основе визуального-языкового-действия, позволяет проводить масштабную обучение за счет единого синхронизации в представлении, движении и поведении. Модель использует открытые данные для создания корпуса предобучения из 38 100 часов и демонстрирует возникающее обобщение, превосходя предыдущие передовые модели в условиях распределения за пределами распределения и занимает первое место в RoboChallenge с относительным улучшением на 20% на реальных роботах.

arxiv arXiv cs.AI · 8 д назад

RubricsTree: масштабируемая система оценки для персональных агентов здравоохранения

RubricsTree вводит иерархическую классификацию более 100 клинически подтвержденных булевых рубрик, эволюционировавших из 4 000 реальных запросов пользователей при помощи ручной коррекции. Оно позволяет масштабируемо оценивать персональные агенты здравоохранения с учетом экспертных критериев, динамически направляя запросы в соответствующие рубрики и превосходит базовые методы по степени синхронизации, обнаружению деградации контекста и обеспечивает рост производительности моделей до 66% на HealthBench.

arxiv arXiv cs.CL · 8 д назад

Визуальные данные лгут, согласованность говорит: разъединение пространственной внимательности от надежности в визуально-языковых моделях

Исследование подвергает сомнению предположение о том, что визуальные сигналы внимания отражают надежность в визуально-языковых моделях. Оно показывает почти нулевую корреляцию между пространственной внимательностью и точностью, демонстрируя, что согласованность по всем путям рассуждения является более сильным предиктором истины. Надежность лучше объясняется динамикой генерации и распределения внутренних состояний, а не визуальными паттернами внимания.

arxiv arXiv cs.CL · 8 д назад

OPD-Evolver: Он-политическая дистилляция для всестороннего эволюционирования агентов

OPD-Evolver представляет рамку медленного и быстрого совместного эволюционирования, которая позволяет агентам выбирать, действовать и повторно использовать опыт через он-политическую самодистилляцию. Он превосходит существующие методы на основе памяти и обучения на 11,5% и 5,8% соответственно, и демонстрирует способность конкурировать с крупномасштабными моделями, такими как Qwen3.5-397B-A17B и Step-3.5-Flash.

arxiv arXiv cs.CL · 8 д назад

EnvRL: Использование динамики среды в агентном обучении с помощью вознаграждений

EnvRL представляет рамку, которая улучшает агентное обучение с вознаграждением за счет включения динамики среды через прогнозирование состояния и обратные динамические цели. Оно обеспечивает значительное увеличение показателей успеха на задачах с длинными горизонтами, улучшая производительность Qwen-2.5-1.5B-Instruct с 72,8% до 77,4% на ALFWorld и с 56,8% до 67,0% на WebShop при обучении с использованием GRPO.

arxiv arXiv cs.CL · 8 д назад

Обучение LLM для среды обучения RL с многомодульным рассуждением

Фреймворк LLM-как-инженер-среды использует LLM для автоматического перестройки сред обучения в области робастного обучения, анализируя траектории неудач и контекстуальные данные. На тестовой платформе MAPF-FrozenLake он превосходит более крупные проприетарные LLM и базовые статичные среды, при этом Qwen3-4B достигает наилучшей общей производительности. Анализ показывает, что доказательства неудач и сохранённые рабочие конфигурации являются ключевыми, и текущий чекпоинт RL показывает лучшую производительность, чем базовая модель как инженер среды.

arxiv arXiv cs.CL · 9 д назад

Языковые модели кодируют значение своей текущей траектории

Qwen3-8B внутренне отслеживает значение своей текущей траектории, определяемой как вероятность достижения своих целей. Эта "ось значения" различает уровни уверенности, поведение отката и корректность кода, и демонстрирует, что оптимизация предпочтений повышает уверенность в премиированных действиях. Модель присваивает низкое значение политически чувствительным запросам после обучения, а финальная настройка повышает уверенность в определённых областях.

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.

arxiv arXiv cs.CL · 8 д назад

Подача системы одновременного перевода речи MLLP-VRAIN на IWSLT 2026

Группа MLLP-VRAIN подает каскадную систему SimulST, использующую модели Parakeet и Qwen 3.5 с адаптивными политиками черного ящика. Для En→De, It, Zh, она использует усиление слов аудиосинтеза и RAG с предварительно переведенными образцами в новом контекстном треке, достигая улучшения на 5,82 XCOMET-XL на MCIF En→De и дополнительного роста на 1,03 за счет интеграции контекста.

arxiv arXiv cs.CL · 8 д назад

ChLogic: Проверка устойчивости логического мышления в китайских выражениях

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.

arxiv arXiv cs.CL · 8 д назад

Настройка ЛЛМ для оценки степени пассивной депрессии

Модель, настроенная на Qwen3.5-27B, предсказывает оценки PHQ-9 на основе транскриптов диалогов с ИИ, достигая MAE=2.6 и AUC=0.91 при пороге PHQ-9 >= 10. Она сохраняет AUC > 0-87 на всех уровнях степени PHQ-9, демонстрируя точную оценку степени депрессии в реальных диалогах без самопротоколирования.

blog Simon Willison · 9 д назад

Георги Герганов хвалит Qwen3.6-27B за задачи по программированию

Георги Герганов подтверждает, что Qwen3.6-27B очень хорошо справляется с задачами по программированию, отмечая его ежедневное использование на локальной аппаратной части, такой как M2 Ultra и RTX 5090. Он описывает использование минимального агента pi с короткой системной подсказкой для синхронизации его с рабочим процессом, подчеркивая полезность этого инструмента для поддержки открытых исходных кодов.

media r/LocalLLaMA · 9 д назад

Объявлен набор роботизированных инструментов Qwen

Aliyun представил набор роботизированных инструментов Qwen — новую совокупность инструментов на основе искусственного интеллекта. Набор направлен на то, чтобы позволить разработчикам создавать и внедрять интеллектуальных роботов с расширенными возможностями.

media r/LocalLLaMA · 9 д назад

Результаты теста производительности квантования Qwen3.6 27B

Тест, сравнивающий версии квантования Q8 и IQ3 XXS turbo4 для Qwen3.6 27B, показывает, что Q8 превосходит в безопасности API и очистке входных данных, в то время как IQ3 XXS turbo4 демонстрирует лучшие результаты в управлении потоками и проектировании модульного кода. Модель рекомендует объединить оба подхода: использовать Q8 для начальной защиты и IQ3 XXS для атомарных записей и жизненного цикла потоков, формируя совместную фундаментальную стадию первого этапа.

media r/LocalLLaMA · 9 д назад

Будьте осторожны перед использованием дистиллированных моделей Qwen/Claude — они часто хуже, чем базовые модели

Дистиллированные версии моделей Qwen и Claude, такие как Qwen 3.6, дистиллированный с использованием только 4000 образцов, редко улучшают производительность и часто ухудшают качество. Эти модели могут демонстрировать более «опус-подобный» стиль, но не передают реальных способностей, некоторые из них показывают халлюцинации и более медленные временные задержки по сравнению с базовыми моделями, как это демонстрируется в тестах и отчетах пользователей.

arxiv arXiv cs.LG · 9 д назад

Оптимизация Hyperball для ускорения обучения языковых моделей

Hyperball — это простой обертка оптимизатора, которая устанавливает фиксированные нормы Фробениуса для матриц весов и их обновлений. Она повышает скорость обучения и передачу скорости обучения в больших моделях, обеспечивая ускорение на 20--30% по количеству токенов по сравнению с базовыми вариантами с весовым уменьшением на моделях до 1,2 миллиарда параметров.

media r/LocalLLaMA · 9 д назад

Выпущен Qwable-v1 как дистиллят Claude Fable-5

Qwable-v1, открытая модель, дистиллированная из Fable-5 от Anthropic, теперь доступна в общественном доступе на Hugging Face. Она содержит 4659 прямых текстовых следов агентного кодирования из публичного корпуса Fable-5 и генерирует корректно сформированные вызовы <tool_use> в формате XML для инструментов, характерных для Claude, отражая исходную поверхность инструментов в своих весах.

media r/LocalLLaMA · 9 д назад

vLLM выпустил новый парсер потока для Qwen3+ в ночной версии

vLLM представил новый парсер потока для Qwen3+, доступный в его ночной сборке, который решает проблемы, такие как остановка на промежуточных этапах и сбой вызова потока инструментов из-за границ блоков. Обновление, по данным, устраняет эти проблемы при ограниченных тестах, повышая надежность для агентных рабочих процессов.

media r/LocalLLaMA · 8 д назад

Кто-то не так давно провел соревнование по квантованию для Qwen3.6

Пост на Reddit содержит сравнение производительности квантования для Qwen3.6, где пользователь отмечает, что провел приблизительные математические вычисления по результатам. В посте присутствует визуальный график и ссылки на оригинальное изображение и комментарии.

media r/LocalLLaMA · 8 д назад

Количественный анализ производительности модели Qwen3.6

Пост на Reddit представляет количественный анализ производительности модели Qwen3.6 в уменьшенных вариантах точности (квантованных версиях). Автор отмечает приблизительное вычисление, согласно которому Qwen3.6 сохраняет сильную производительность даже при снижении глубины битов, хотя математика описывается как нестрогая и не строго подтвержденная.