Последовательности без границ: Новый подход к моделированию длинных рядов
![В исследовании сравнивается среднее расстояние перемешивания между моделями Mamba и MS-SSM на наборе данных ListOps, при этом метрика [latex]d(m,L)[/latex], определенная в уравнении (6), усредняется по всем каналам и слоям модели для оценки эффективности переноса информации.](https://arxiv.org/html/2512.23824v1/FigureTable/mean_mixing_distance_ListOps.jpg)
В статье представлена модель MS-SSM, позволяющая эффективно обрабатывать и анализировать последовательности данных любой длины.
Искусственный интеллект
Радиомика и рак легких: новый словарь для «понимающего» ИИ
Исследователи разработали словарь, связывающий количественные признаки изображений с клиническими категориями Lung-RADS, чтобы сделать решения искусственного интеллекта в диагностике рака легких более прозрачными и надежными.
Пространственное мышление нейросетей: от основ к планированию
![В рамках предложенной схемы обучения модель [latex]Qwen-Instruct[/latex] последовательно совершенствуется: сначала, посредством тонкой настройки на наборе данных Building Block, она осваивает базовые пространственные преобразования - трансляцию, масштабирование и вращение, формируя промежуточную модель [latex]Qwen-Physics[/latex], а затем, с использованием алгоритма GRPO и LoRA-адаптеров в замкнутом цикле обучения, приобретает навыки многошагового пространственного рассуждения и планирования, что приводит к созданию финальной модели [latex]Qwen-PhysRL[/latex].](https://arxiv.org/html/2512.24532v1/x1.png)
Новый подход позволяет большим языковым моделям решать сложные задачи, требующие многошагового пространственного рассуждения и планирования действий.
Потоки данных и причинность: новый подход к машинному обучению
Исследователи представляют DataFlow — фреймворк, объединяющий пакетную и потоковую обработку данных временных рядов с акцентом на воспроизводимость и производительность.
Скрытые паттерны дискриминации: как выявить и объяснить
![ГиFairFramework представляет собой основу, предназначенную для обеспечения справедливости в алгоритмах машинного обучения, основанную на концепции [latex] \mathcal{F} [/latex]-дискриминации, которая формально определяет расхождения в распределениях результатов для различных групп, позволяя количественно оценить и минимизировать несправедливость.](https://arxiv.org/html/2512.23769v1/Figures/HyFair.png)
Новое исследование предлагает комплексный подход к обнаружению систематических нарушений справедливости в нейронных сетях, выходящий за рамки индивидуальных случаев.
Грань Разума и Вычислений: Анализ Эффективности Больших Языковых Моделей
![График Парето, демонстрирующий компромисс между вычислительной эффективностью и точностью, показывает, что модели, использующие архитектуру «смесь экспертов» (обозначены желтым цветом) и отличающиеся большим количеством параметров, достигают наилучшей точности, однако требуют больше вычислительных ресурсов, измеряемых как [latex]log(FLOPs)[/latex] на запрос, в то время как плотные модели (синий цвет) предлагают более компактное решение с несколько меньшей точностью.](https://arxiv.org/html/2512.24776v1/figs/tflop_vs_accuracy_avg.png)
Новое исследование раскрывает взаимосвязь между вычислительными затратами и способностью к рассуждениям в современных языковых моделях, предлагая пути оптимизации их работы.
Самоуправляемые потоки данных в облаке: новый уровень контроля
В статье рассматривается концепция автономного управления потоками обработки данных в облачных средах, обеспечивающая повышение надежности и снижение затрат.
Скрытое планирование: новый подход к рассуждениям больших языковых моделей
Исследователи разработали метод, позволяющий языковым моделям формировать неявные планы, повышая точность, эффективность и обобщающую способность при решении сложных задач.
Диффузионные модели в статистическом выводе: новый взгляд на сложные данные
В статье представлен обзор современных методов статистического вывода, основанных на диффузионных моделях, и их применение к анализу неидеальных и неструктурированных данных.
Перевод нового поколения: HY-MT1.5 на службе качества и эффективности
Новая модель HY-MT1.5 демонстрирует впечатляющий баланс между точностью перевода и производительностью, открывая возможности для кастомизации и развертывания на устройствах с ограниченными ресурсами.