Избавляем нейросети от лишних знаний: методы редактирования моделей
Новое исследование рассматривает, как можно целенаправленно удалять информацию из больших языковых моделей, не переобучая их целиком.
Денис Аветисян
Самообучение с обратной связью: новый подход к анализу биологических последовательностей
Исследователи разработали метод предварительного обучения, позволяющий моделям биологических последовательностей самостоятельно выявлять и исправлять ошибки в процессе анализа.
Суть Рассуждений: Как Ускорить Обучение Больших Моделей
Новое исследование показывает, что для передачи навыков логического мышления от больших языковых моделей достаточно анализировать лишь начальные этапы процесса рассуждения.
Искусственный интеллект на службе онкологии: новый взгляд на прогноз лечения рака легких
Новое исследование показывает, как современные алгоритмы обработки языка могут значительно повысить точность прогнозирования эффективности терапии рака легких.
Гибкая адаптация моделей «зрение-язык» для мобильных устройств
![Иерархическая оптимизация рангов и динамическая адаптация в HyDRA позволяют эффективно настроить мобильные визуально-языковые модели (VLM) посредством обучения с подкреплением, где [latex]X_{t}[/latex] и [latex]X_{v}[/latex] обозначают текстовые и визуальные токены соответственно, а ранги, такие как [latex]R^{Up}[/latex], [latex]R^{Q}[/latex], [latex]R^{K}[/latex] и [latex]R^{Gate}[/latex], регулируют проецирование в полносвязных сетях.](https://arxiv.org/html/2512.20674v1/x2.png)
Новый подход HyDRA позволяет эффективно настраивать модели, объединяющие зрение и язык, для работы на мобильных платформах, не увеличивая количество обучаемых параметров.
Нейросети: баланс скорости и надёжности
Новый подход к формальной верификации глубоких нейронных сетей с использованием ранних выходов позволяет повысить эффективность проверки, не жертвуя безопасностью.
Ранг и коразмерность: новый взгляд на сложность вычислений
В статье представлена методика анализа вычислительной сложности, основанная на понятии смешанных частных производных полиномов и их ранга.
Зрение и Скорость: Адаптивная Обработка Изображений для Быстрых Визуально-Языковых Моделей
Новый подход к предварительной обработке визуальных данных позволяет значительно ускорить работу моделей, понимающих изображения и текст, без изменения их архитектуры.
Распознавание таблиц: новый подход к скорости и точности
В статье представлен инновационный многозадачный метод распознавания таблиц, сочетающий структурный и контентный анализ для повышения эффективности.
Обучение с подкреплением и причинность: как добиться надёжных выводов
![Исследование причинно-следственных связей в обучении с подкреплением выявляет способность системы к обобщению, формируя запросы на ассоциации, вмешательства и контрфакты - выраженные, например, как [latex]p(v_i | do(v_j = c))[/latex] - для анализа обобщения на разных уровнях и выявления потенциальных уязвимостей в архитектуре системы.](https://arxiv.org/html/2512.20760v1/x2.png)
Новое исследование показывает, как комбинация обучения с подкреплением и верифицируемых наград может значительно улучшить обобщающую способность моделей при решении задач, требующих причинно-следственного анализа.