Исследователи предлагают принципиально новый подход к организации памяти для языковых агентов, позволяющий им сохранять и использовать информацию на протяжении неограниченно длительных периодов.
Исследователи предлагают переосмыслить «забывчивость» больших языковых моделей, рассматривая её не как недостаток, а как полезный когнитивный механизм, аналогичный человеческой памяти.
Исследование показывает, как современные языковые модели могут быть адаптированы для классификации временных рядов, открывая новые возможности в анализе данных.
![Оптимальные законы масштабирования, полученные с использованием нейросетевой аппроксимации функции [latex]L(N,D)[/latex], позволяют выявить взаимосвязь между количеством параметров [latex]N[/latex] и объемом данных [latex]D[/latex] для достижения наилучшей производительности.](https://arxiv.org/html/2601.10684v1/x16.png)
Новое исследование показывает, что фундаментальные принципы, лежащие в основе предсказуемого поведения больших языковых моделей, могут быть обнаружены и в гораздо более простых системах.
В статье рассматривается методика создания и совершенствования онтологических баз знаний с использованием возможностей современных языковых моделей.
Новое исследование оценивает влияние генеративных моделей ИИ на процесс создания архитектурных концепций и выявляет ключевые факторы, определяющие эффективность такого взаимодействия.
Новая техника позволяет крупным языковым моделям эффективно сохранять знания, получаемые в процессе обучения, не требуя огромных объемов памяти.
В новой статье рассматриваются инструменты Babel и ORION, призванные преодолеть разрыв между теоретическими принципами FAIR и реальным обменом данными между различными системами.
Новое исследование раскрывает алгоритмическую природу «косой» доминирующей структуры в механизмах внимания, объясняя её связь с кодированием позиций и эффективностью представления токенов.
Новый подход позволяет в реальном времени определять управляющие уравнения сложных систем, учитывая неизбежные погрешности и нелинейности.