Новая разработка позволяет эффективно восстанавливать модели физических систем непосредственно на периферийных устройствах, открывая возможности для широкого спектра приложений.
![Многомасштабный конвейер объединения, представленный в данной работе, обрабатывает изображения низкого и высокого разрешения, извлекая многомасштабные признаки из высокоразрешенного изображения посредством скользящих окон, а затем объединяет их с признаками низкого разрешения посредством общей многомасштабной визуальной кодировки, после чего, используя механизм gating, внедряет объединенные детализированные признаки в выбранные скрытые слои большой языковой модели [latex]LLM[/latex].](https://arxiv.org/html/2512.24022v1/x3.png)
Исследователи представили инновационную модель, объединяющую визуальную информацию и лингвистические запросы для более эффективной интерпретации спутниковых снимков.
Новая модель обработки естественного языка позволяет избавиться от лишнего шума в научных аннотациях, повышая точность анализа и сравнения исследований.
Новая модель объединяет данные беспроводных каналов со зрительной информацией, открывая возможности для точной локализации и анализа условий распространения сигнала в будущих сетях.
Представлен алгоритм, способный классифицировать схожие документы с точностью, сравнимой с человеческой, используя всего один пример на категорию.
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.
![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.
![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.
Исследователи представляют DataFlow — фреймворк, объединяющий пакетную и потоковую обработку данных временных рядов с акцентом на воспроизводимость и производительность.
![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.