arxiv arXiv cs.AI · 10 д назад

ActiveSAM: Быстрый и точный анализ семантической сегментации с открытым словарем

ActiveSAM — это рамка без обучения и с нулевым обучением, которая улучшает SAM 3 для семантической сегментации с открытым словарем, определяя активный набор классов, зависящий от изображения. Оно улучшает баланс между скоростью и точностью, превосходя SegEarth-OV3 на +1,4 mIoU в среднем и работает до 5,5 раз быстрее на датасетах с большим словарем, при этом демонстрируя сильную устойчивость при искажении изображений.

arxiv arXiv cs.LG · 10 д назад

ActiveSAM: Быстрый и точный открытие-словарный сегментация

ActiveSAM — это рамка без обучения, нулевого шаблона, которая улучшает SAM 3 для открытие-словарного семантического сегментирования за счет определения активного класса, зависящего от изображения. Оно улучшает компромисс между скоростью и точностью, превосходя SegEarth-OV3 на +1,4 mIoU в среднем и работает на 5,5 раз быстрее на больших словарях, при этом обладая сильной устойчивостью к искажениям изображений.

arxiv arXiv cs.LG · 10 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 · 10 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%.

media r/LocalLLaMA · 10 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.AI · 10 д назад

Каузальная модель теории разума в конфликте ИИ

В этой статье предложена структурная кausalная модель, использующая направленный ациклический граф для определения условий, при которых вступает в силу кausalная необходимость вовлечения теории разума в конфликте человек-машин. Модель выявляет четыре внешние условия, пять медиаторов и три кausalные цепочки активации ToM, с эпистемической точностью как основным результатом. Предлагается ресурсно-рациональная модель социального мышления ИИ, подтвержденная симуляцией и исследованиями человек-машин.

arxiv arXiv cs.AI · 10 д назад

Каузальный фреймворк для аудита раскрытий синтетических данных

Новый эмпирический фреймворк аудита обнаруживает и классифицирует раскрытия синтетических данных как истинные или фантомные. Он отличает прямые копии пользовательских данных от случайного генерирования без доступа к модели или её обучению, используя только синтетические выходы и контрольную выборку. Метод обеспечивает более строгие границы утечки конфиденциальности, чем ранее разработанные подходы, и требует значительно меньших вычислительных ресурсов.

arxiv arXiv cs.AI · 10 д назад

Низкая частота кадров в нейронных аудиокодеках

Качественный спад на частоте 6,25 Гц в нейронных аудиокодеках вызван недостаточным количеством обучающих токенов из-за фиксированной продолжительности кадра. Коррекция этой конфигурации обучения позволяет обеспечить плавное снижение ошибки распознавания до 3,1 Гц и 1,6 Гц, что указывает на то, что низкая частота кадров может быть достигнута эффективнее, чем ранее считалось.

arxiv arXiv cs.AI · 10 д назад

Документация по исследованию ИИ улучшается в течение десятилетия

Анализ 56 800 статей на конференциях по ИИ показывает, что практики документирования улучшились с 2014 по 2024 год. Доля статей, в которых публиковались как код, так и данные, возросла с 11% до 64%, а оценка воспроизводимости увеличилась с 28% до 64%. Эти улучшения предшествуют официальным проверкам воспроизводимости, что указывает на более широкий сдвиг в сторону открытой науки.

arxiv arXiv cs.AI · 10 д назад

Фреймворк агентного LLM для классификации кодов HTS

Предлагается консенсусный агентный фреймворк больших языковых моделей для точной классификации 10-значных кодов Согласованной тарифной системы в морской логистике Канады. На 3300 экспертно обозначенных записях о продуктах модель показывает, что детальная классификация HTS остается сложной для продвинутых LLM, подчеркивая необходимость в работе, основанной на доказательствах, учитывающей неопределенность и включающей человека в процесс.

arxiv arXiv cs.AI · 10 д назад

Байесовские проверки выявляют несогласованные временные линии оценки ИИ

Публичные архивы оценки ИИ показывают, что один конечный результат может возникнуть из двух различных предшествующих историй, с оценками времени достижения 95% производительности на уровне 23,03 или 75,13. Модель, учитывающая выбор кандидатов, несущественно неудовлетворяет синтетическому восстановлению и калибровке неопределённости, и отклоняется при фиксированных проверках. Протокол архивирования и разрешения подтверждает временные границы и опровергает необоснованные утверждения о фронтовых достижениях.

arxiv arXiv cs.AI · 10 д назад

TuneJury: Открытый метрический инструмент для выравнивания предпочтений в генерации музыки

TuneJury — это открытая модель парного вознаграждения на уровне экземпляров, которая предсказывает оценки предпочтений музыки на основе текстовых запросов и аудио-фрагментов. Модель обучена на разнообразных данных человеческих предпочтений и демонстрирует сильную обобщаемость, при этом калибровка анкоров позволяет эффективно проводить пост-обучение для систем генерации музыки.

arxiv arXiv cs.AI · 10 д назад

TokenPilot: Эффективное управление контекстом для агентов LLM

TokenPilot снижает затраты на инференс на 61% до 87% как в изолированном, так и в непрерывном режимах, превосходя предыдущие системы по эффективности затрат, при этом сохраняя конкурентную производительность. Используя компакцию, учитывающую ввод, и эвакуацию, учитывающую жизненный цикл, TokenPilot обеспечивает непрерывность кэширования промптов и минимизирует объём токенов, не вводя несоответствий префиксов.

arxiv arXiv cs.AI · 10 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 раскрывает скрытый код знака в поздних блоках, что указывает на то, что идентичность фазы/знака существует во всех архитектурах, хотя она выражается по-разному из-за механизмов активации и выдачи.

arxiv arXiv cs.LG · 10 д назад

Факторизованные нейронные операторы разбивают динамические и устойчивые реакции

Факторизованные нейронные операторы (FaNO) разбивают спектральные представления на эквивариантные динамические и инвариантные устойчивые реакции. Такая факторизованная структура обеспечивает лучшую интерпретируемость, обобщение и стабильные предсказания на разных масштабах, областях и физических режимах.

arxiv arXiv cs.LG · 10 д назад

CEAP снижает дисперсию в открытии циркуитов в LLM

CEAP, новый метод открытия циркуитов, значительно снижает дисперсию повторного выбора по сравнению с EAP-IG. В статье показывается, что дисперсия при переформулировке возникает из-за активации разных циркуитов промптовыми шаблонами, что указывает на то, что LLM трудно направлять при различных входах. Дисперсия по образцам в целом является бенефичной, поскольку плохие оценки неподлинности возникают из-за селективного масштабирования вклада, а не из-за дефектов циркуитов.

arxiv arXiv cs.LG · 10 д назад

Адаптивный функциональный градиентный спуск с гарантиями сходимости

Мы предлагаем новый алгоритм функционального градиентного спуска, который адаптирует свою представляемость во время оптимизации. Метод достигает сходимости к стационарной точке при гладких потерь и к глобальному минимуму при гладкости и условии Поляка-Лојасевича, несмотря на использование конечномерных приближений. Он превосходит как фиксированные приближения FGD, так и базовые нейронные сети на задачах регрессии, решения уравнений в частных производных и компьютерного зрения.

arxiv arXiv cs.LG · 10 д назад

Единая кausalная классификация источников смещений распределений в RL

Данная статья предлагает единую кausalную классификацию источников смещений распределений в репликационном обучении, связывая обобщение в условиях ID/OOD с нестационарными ситуациями. В работе взаимодействие агента и среды разбивается с помощью рамки POMDP, идентифицируются смещения внутреннего, агент-ориентированного и внешнего, среды-ориентированного характера, с явными, скрытыми и гибридными типами, определенными границей смещения во времени. В работе представлено оценочное средство для измерения влияния смещения через метрики деградации и восстановления производительности, что позволяет проводить систематический анализ устойчивости RL.

arxiv arXiv cs.LG · 10 д назад

CircuitLasso: масштабируемое обучение схем для интерпретируемости LLM

CircuitLasso обеспечивает масштабируемое обучение схем в больших языковых моделях с использованием разреженной линейной регрессии. Он восстанавливает схемы с структурной точностью, соответствующей самым передовым методам, при значительно меньших вычислительных затратах, и демонстрирует семантическое распространение, понятное для человека, через компоненты модели. Полученные схемы обеспечивают сопоставимую производительность на задаче обобщения на области с уменьшенными затратами.

arxiv arXiv cs.LG · 10 д назад

Каузальный подход к аудиту раскрытий синтетических данных

Модель-независимый подход к аудиту обнаруживает и различает настоящие и фантомные раскрытия в синтетических данных. Он использует только синтетические выводы и контрольную выборку, чтобы проводить статистические проверки, обеспечивая более строгие границы утечки конфиденциальности, чем ранее известные методы, без необходимости доступа к модели или дополнительного обучения.