Денис Аветисян 
Новый подход к предварительной обработке визуальных данных позволяет значительно ускорить работу моделей, понимающих изображения и текст, без изменения их архитектуры.
В статье представлен инновационный многозадачный метод распознавания таблиц, сочетающий структурный и контентный анализ для повышения эффективности.
![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.
Новый подход к предварительной обработке визуальной информации позволяет значительно ускорить работу современных моделей, объединяющих зрение и язык, без изменения их архитектуры.
Новое исследование демонстрирует, как обучение с подкреплением и проверяемыми наградами (RLVR) в сочетании с причинным выводом позволяет создавать более надежные и обобщающие модели.
Квантовые Игры и Чилийские Амбиции Знаете, как говорил мой дедушка, все эти квантовые компьютеры… это как пытаться поймать кота Шрёдингера – вроде бы и есть, а вроде и нет. Вот и русские, и чилийцы теперь за кванты взялись. Интересно, что из этого выйдет. Что такое квантовый компьютер, если по-простому? Представьте себе, что вы ищете выход … Читать далее
Новое исследование выявляет тенденции к упрощению задач и упущениям в сложных инструкциях у больших языковых моделей, несмотря на их способность сохранять информацию в длительных диалогах.
Исследователи представили библиотеку формально верифицированных алгоритмов электронного голосования, реализованных на языке Dafny, обеспечивая надежность и корректность подсчета голосов.
Новый подход к полу-контролируемому обучению позволяет значительно улучшить классификацию вредоносного контента, создаваемого большими языковыми моделями.
![Гибридная архитектура DAO-Agent объединяет внецепочечное совместное исполнение с криптографической проверкой в цепи, преодолевая разрыв доверия посредством четырехэтапного процесса: фиксации результатов работы агентов и коалиционных значений в IPFS, проверки целостности координатором с использованием справедливого распределения вознаграждений на основе значений Шепли [latex]\phi\_{i}[/latex] при соблюдении аксиомы эффективности [latex]\sum\mu\_{i}=v(\mathcal{N})[/latex], рекурсивной композиции доказательств, сокращающей вычислительную сложность вычисления значений Шепли [latex]O(2^{n})[/latex] до константного размера для совместимости с блокчейном, и, наконец, автоматизированного распределения вознаграждений посредством единственной проверки спаривания на смарт-контракте.](https://arxiv.org/html/2512.20973v1/DAO-Agents-Framework.png)
Новый подход позволяет верифицировать вклад каждого участника в децентрализованных системах с минимальными затратами, используя мощь нулевого знания и теорию игр.