Умные агенты: Решение сложных экономических задач с помощью глубокого обучения

Алгоритм DeepPAAC позволяет получить оптимальное управление \hat{a}(t,x), варьирующееся в зависимости от весов λ в экспоненциальной смеси (λ∈(0,1)), демонстрируя возможность настройки управления в широком диапазоне значений.

Новый метод позволяет эффективно моделировать взаимодействие между принципалом и агентом в условиях высокой неопределенности и сложных ограничений.

Знания в графах: как улучшить ответы больших языковых моделей

Несмотря на то, что расширение извлекаемого подграфа для SubgraphRAG закономерно повышает полноту релевантных фактов и узлов, точность предсказаний (EM Hits) в конечном итоге стабилизируется из-за добавления избыточной информации, при этом обучение на подграфах с истинными ответами демонстрирует более высокие результаты, чем обучение на кратчайших путях триплетов.

Новый подход к генерации синтетических данных позволяет создавать более точные и надежные знания для обучения и оценки языковых моделей, использующих графы знаний.

Призрачная уверенность: почему языковые модели ошибаются даже тогда, когда уверены

При отсутствии неопределённости в данных, глубинная структура многослойного перцептрона демонстрирует способность к удовлетворительной ранжировке, однако при наличии даже незначительной неоднозначности эта способность резко снижается, указывая на то, что скрытые состояния не надёжно кодируют информацию об этой неоднозначности.

Новое исследование показывает, что существующие методы оценки неопределенности больших языковых моделей оказываются неэффективными при работе с неоднозначными вопросами.