Денис Аветисян

От маски к высоте: как нейросеть определяет высоту зданий по спутниковым снимкам

от

Сеть YOLOv11 представляет собой архитектурный эксперимент, стремящийся обуздать хаос обнаружения объектов посредством сложной структуры, где каждый слой – попытка уговорить данные раскрыть свои скрытые закономерности, осознавая, что даже самая элегантная схема может рухнуть под давлением реального мира.

Новая архитектура на базе YOLOv11 позволяет одновременно сегментировать здания и классифицировать их высоту, используя спутниковые изображения.

Когда точность встречается с эффективностью: новый взгляд на низкобитовую квантизацию

от

При сравнении различных целочисленных и чисел с плавающей точкой, теоретическое отношение сигнал/шум (QSNR) демонстрирует зависимость от коэффициента гребня, при этом точки пересечения кривых, отражающие оптимальный баланс между этими форматами, определяются коэффициентом гребня и соответствующим значением QSNR.

Как переход к мелкозернистой целочисленной квантизации может превзойти традиционные форматы с плавающей точкой по точности и аппаратной эффективности.

Когда данные становятся миром: как диффузионные модели учат роботов понимать и действовать

от

Архитектура DUST использует двупоточный подход, где модель VLM обрабатывает текущие наблюдения и инструкции, формируя семантические представления, которые затем направляют диффузионную модель в генерации действий и прогнозировании будущих состояний, раскрывая способность системы к адаптивному и целенаправленному взаимодействию с окружением.

Как архитектура DUST с двойным потоком и отсоединенным обучением позволяет создавать более эффективные модели для обучения роботов, используя многомодальные данные и причинно-следственные связи.

Когда диалог становится рекомендацией: как обучить языковую модель понимать ваши желания

от

Ранжирование с помощью GRPO демонстрирует динамичное изменение вознаграждения в процессе обучения, а сравнение с базовым GRPO показывает улучшение метрики NDCG на валидационном наборе данных, что указывает на эффективность предложенного подхода к ранжированию.

Как большие языковые модели преобразуются в персональных консультантов, способных предлагать релевантные товары и услуги в ходе естественной беседы.

Когда изображение встречает текст: как кодирование позиции влияет на понимание в мультимодальных моделях

от

Различные реализации RoPE (Rotary Positional Embeddings) демонстрируют различную частотную аллокацию, что влияет на их способность эффективно кодировать позиционную информацию в многомодальных данных.

Как современные Vision-Language модели обрабатывают информацию о положении объектов на изображении и текста, и какие улучшения можно внести в эту систему.

Когда точность не равна пониманию: ограничения обучения с подкреплением в математических задачах

от

Сравнительный анализ производительности моделей Base, RL(ransr\_{\text{ans}}) и RL(rans+fmtr\_{\text{ans+fmt}}) с использованием Qwen2.5-7B демонстрирует различия в эффективности, указывая на потенциальные улучшения, достигаемые за счет применения методов обучения с подкреплением и дальнейшей оптимизации с помощью форматирования.

Как обучение с подкреплением и проверяемыми наградами (RLVR) улучшает решение математических задач, но может приводить к освоению поверхностных эвристик вместо истинного рассуждения.

Когда контекст становится ключом: как новая схема внимания справляется с длинными последовательностями

от

Как механизм внимания высшего порядка позволяет эффективно моделировать длинные контексты, сохраняя при этом возможность параллельных вычислений и потоковой обработки.

От токенов к векторам: как повысить эффективность языковых моделей

от

Обучение генеративных моделей с различными головными функциями демонстрирует, что эффективность, измеряемая показателем Brier, варьируется в зависимости от выбранной архитектуры, указывая на необходимость тщательной оптимизации структуры модели для достижения наилучшей производительности.

Как Continuous Autoregressive Language Models (CALM) переходят от дискретной генерации токенов к непрерывному векторному пространству, увеличивая пропускную способность семантики и улучшая производительность.

Когда текст и изображение объединяются: как ThinkMorph раскрывает новые возможности мультимодального мышления

от

ThinkMorph демонстрирует, что одновременная обработка языка и зрения не просто улучшает результаты в задачах мультимодального рассуждения, но и высвобождает неожиданные свойства, указывая на принципиально новый подход к взаимодействию моделей с хаосом данных.

Как модель ThinkMorph, объединяя текстовую и визуальную обработку, демонстрирует неожиданные способности к визуальным манипуляциям и улучшает масштабируемость в задачах рассуждения.