Исследование изучает JEV-as-a-Judge, экономичный метод оценки языковых моделей, основанный на уровнях уверенности, демонстрируя сравнимую производительность с ведущими судьями за долю стоимости. Подчеркивается, что JEV хорошо справляется со стандартными задачами, но испытывает трудности с сложными оценками, требующими глубокого анализа, но каскадная система, передающая сомнительные случаи, сохраняет большую часть точности при более низкой стоимости.
График появится после повторных замеров. Текущий показатель уже получен из источника.
1 голосов источникаТолько реальные замеры. История до подключения источника не восстанавливается.
Этот подход предлагает экономичный способ оценки языковых моделей, используя уровни уверенности, что делает его подходящим для масштабных приложений, где важна эффективность.
IntBMoE представляет блок-условную архитектуру Mixture-of-Experts (MoE), которая разделяет участие, выполнение и материализацию, объединяя плотную композицию экспертов с разреженным выполнением блоков. Используется обученная кодовая книга для блоков и гиперсеть для объединения экспертов, обеспечивая полное участие при низких затратах на выполнение и память. Эксперименты показывают улучшения в классификации изображений, языковом моделировании и последовательном рекомендовании, с реальным внедрением в системе рекомендаций AMap.
5 дней назадDaily PapersВ статье представлена Taste-Bench — тест для оценки «вкуса» агента при принятии решений на длинных горизонтах. Она измеряет способность выбирать лучший путь на точках ветвления без знания будущих исходов, показывая, что современные модели плохо справляются, и что вкус можно улучшить с помощью дистилляции.
вчераDaily PapersВ статье представлено SELF-INDEX, фреймворк, позволяющий индексу самовосстанавливаться без участия человека, диагностируя проблемы поиска, изменяя ключи индекса и проверяя изменения. Он также использует симулятор запросов для активного поиска новых требований к поиску, улучшая производительность в различных корпусах и приложениях.
6 дней назадDaily PapersВ статье представлена методика Document Retrieval-Aware Chunking (D-RAC), которая эффективно обрабатывает корпоративные документы, нормализуя их в PDF и преобразуя в оптимизированный для поиска Markdown с использованием мультимодельной ИИ. Этот подход сохраняет структуру документа, снижает затраты на токены и повышает эффективность фрагментации.
позавчераDaily PapersВ этой статье представлена система распознавания текста в сцене, охватывающая несколько языков, использующая архитектуру Mixture-of-Experts (MoE), учитывающую письменность. Система ScriptMoE превосходит существующие методы на задачах распознавания многоязычного текста, используя большой синтетический датасет и легковесную архитектуру, которая делит визуальный кодировщик, а декодирование выполняется специализированными экспертами для каждой письменности.
позавчераDaily PapersCodeMidas — агентный пайплайн, преобразующий реализованную функциональность в открытых кодовых базах в исполняемые среды для обучения с подкреплением (RL), используя только исходный код в качестве входных данных. Он генерирует 5 545 тренировочных задач из 3 185 кодовых баз, охватывающих 23 языка и 15 технических областей, улучшая производительность на нескольких кодовых бенчмарках при обучении MiMo-V2.5 с использованием GRPO.
5 дней назад