В работе представлена новая техника для восстановления многосимвольных концепций из активаций модели. Метод расширяет односимвольные подходы, такие как J-линза, с использованием контрастного декодирования на MTP-голове. Техника показывает улучшения на WorkspaceBench по сравнению с J-линзой и другими методами.
Этот источник давно не обновлялся. Время замера указано выше.
График появится после повторных замеров. Текущий показатель уже получен из источника.
52 очков источникаТолько реальные замеры. История до подключения источника не восстанавливается.
Метод может быть полезен для анализа внутренних активаций моделей, особенно при работе с многосимвольными концепциями и промежуточными вычислениями.
Учебный репозиторий воспроизводит архитектуры открытых LLM в отдельных файлах PyTorch. Автор делает акцент на сравнении механизмов внимания, нормализации и MoE.
59 дней назадGitHubНабор навыков, памяти и настроек безопасности для Claude Code, Codex, OpenCode и других инструментов. Репозиторий посвящён организации среды выполнения агента.
298 дней назадGitHubGraphify превращает код, документацию, SQL-схемы, конфигурации и PDF в граф знаний с возможностью запросов. Описание проекта указывает на локальный AST-разбор и объяснение связей.
223 дня назадGitHubБиблиотека определений моделей для текста, изображений, аудио и мультимодальных задач. Репозиторий охватывает как обучение, так и инференс.
2 936 дней назадarXivИсследование сравнивает одну модель в разных агентных средах на закрытом наборе задач. Средние различия не дают уверенного победителя; авторы отдельно обсуждают ограничения учёта расходов.
59 дней назад