Эмоциональные волны в сети: возможности и пределы цифрового моделирования

Новое исследование анализирует, насколько точно современные языковые модели могут воспроизводить распространение эмоций в социальных сетях и выявляет ключевые ограничения.

Поиск с умом: как адаптировать текстовые представления для онлайн-барахолок

Архитектура для проведения A/B-тестирования предусматривает идентичные компоненты для контрольной и тестовой групп, различающиеся исключительно используемой моделью эмбеддингов, маршрутизируемой через Triton, что позволяет оценить влияние различных моделей на конечный результат, при этом поток данных отражается сплошными линиями, а взаимодействие между сервисами - пунктирными.

Новый подход к обучению текстовых представлений позволяет значительно улучшить качество поиска и увеличить доход на площадках онлайн-обмена, ориентированных на японский рынок.

Суть Рассуждений: Как Ускорить Обучение Больших Моделей

Распределение количества токенов в выборке из 8000 обучающих примеров набора данных Bespoke-Stratos-17k демонстрирует различия в длине запросов, цепочек рассуждений, ответов и полных последовательностей, что позволяет оценить сложность и информативность каждого компонента при генерации текста.

Новое исследование показывает, что для передачи навыков логического мышления от больших языковых моделей достаточно анализировать лишь начальные этапы процесса рассуждения.

Обучение с подкреплением и причинность: как добиться надёжных выводов

Исследование причинно-следственных связей в обучении с подкреплением выявляет способность системы к обобщению, формируя запросы на ассоциации, вмешательства и контрфакты - выраженные, например, как [latex]p(v_i | do(v_j = c))[/latex] - для анализа обобщения на разных уровнях и выявления потенциальных уязвимостей в архитектуре системы.

Новое исследование показывает, как комбинация обучения с подкреплением и верифицируемых наград может значительно улучшить обобщающую способность моделей при решении задач, требующих причинно-следственного анализа.

Обучение с подкреплением и причинность: расширяя границы обобщения

Исследование посвящено задаче причинно-следственного вывода, направленной на изучение обобщающей способности алгоритмов обучения с подкреплением, где для согласованности обозначений при формулировке запросов о вмешательстве используется запись [latex]p(vi(vj=c))[/latex], эквивалентная [latex]p(vi|do(vj=c))[/latex] для читателей, знакомых с нотацией Pearl (2009), и включает в себя генерацию ассоциативных, интервенционных и контрфактических запросов для оценки обобщающей способности на разных уровнях.

Новое исследование демонстрирует, как обучение с подкреплением и проверяемыми наградами (RLVR) в сочетании с причинным выводом позволяет создавать более надежные и обобщающие модели.

Квантовые Игры и Чилийские Амбиции

Квантовые Игры и Чилийские Амбиции Знаете, как говорил мой дедушка, все эти квантовые компьютеры… это как пытаться поймать кота Шрёдингера – вроде бы и есть, а вроде и нет. Вот и русские, и чилийцы теперь за кванты взялись. Интересно, что из этого выйдет. Что такое квантовый компьютер, если по-простому? Представьте себе, что вы ищете выход … Читать далее

Электронное голосование под контролем: формальная верификация алгоритмов

Архитектура бэкенда, реализованная на языке Go, обеспечивает основу для масштабируемой и эффективной обработки данных, благодаря чему система способна поддерживать сложные взаимодействия и высокую производительность.

Исследователи представили библиотеку формально верифицированных алгоритмов электронного голосования, реализованных на языке Dafny, обеспечивая надежность и корректность подсчета голосов.

Квантовая криптография под ударом: скрытые уязвимости в детекторах

Эффективность обработки данных демонстрирует зависимость от количества обучающих выборок [latex]N_{\text{train}}[/latex] при [latex]\gamma=1[/latex], при этом различные значения отношения сигнал/шум [latex]\mathcal{S}[/latex] оказывают влияние как в условиях малого количества выборок, так и при их избыточном количестве.

Новое исследование показывает, что даже теоретически идеальные детекторы одиночных фотонов могут создавать лазейки для атак на системы квантового распределения ключей.

Внимание на все 100%: Динамическая маршрутизация в больших языковых моделях

Новый подход позволяет гибко переключаться между различными механизмами внимания, оптимизируя баланс между качеством и эффективностью обработки текста.