norgitov/ trends
Технологии · люди · идеи
RSS
RUEN
К обзору/Daily Papers36 минут назад
ИсследованияDaily Papers

APM-Bench: Тестирование постоянной памяти между сессиями для персональных помощников по потоковому видео

В этой статье представлен APM-Bench, тестовый стенд для оценки постоянной памяти в персональных помощниках для потокового видео. Он фокусируется на сохранении информации между сессиями, включая 549 сессий, 104 траектории и 2 719 кандидатов с объективными и неструктурированными вопросами. Тестовый стенд подчеркивает проблемы хранения, удержания и извлечения информации в прерывистых взаимодействиях при сохранении производительности в реальном времени.

Открыть первоисточник
СИГНАЛ ИЗ ИСТОЧНИКА
15
голосов источника
Наблюдаем с30 сентября 2026 г.15 голосов источника
Темп интереса+1,66/hпо замерам за 3,02 h
Опубликовано29 сентября 2026 г.Jianguo Huang, Jinming Liu, Qiyao Wang
ЗА ЦИФРАМИ

Как меняется интерес

Daily Papers

История начинает расти

График появится после повторных замеров. Текущий показатель уже получен из источника.

15 голосов источника

Только реальные замеры. История до подключения источника не восстанавливается.

ЗАЧЕМ ОБРАТИТЬ ВНИМАНИЕ

Этот тестовый стенд помогает оценить, насколько хорошо модели могут сохранять и использовать предыдущие взаимодействия между сессиями, что критично для реальных персональных помощников, которым нужно запоминать предыдущий контекст.

Полезная находка?
ПРОДОЛЖИ ИССЛЕДОВАНИЕ

Рядом по теме

Вся тема
Daily Papers

VisionHOPE: Визуальные основы как системы самосовершенствующегося обучения

В статье представлена VisionHOPE, новая визуальная основа, функционирующая как система самосовершенствующегося обучения, позволяющая модели совместно развивать то, что она запоминает, и как она учится внутри изображения. Используются пять взаимосвязанных памяти и схема контроля размера шага, соответствующая устойчивости, чтобы обеспечить стабильные динамики обучения, достигая конкурентоспособных результатов на таких наборах данных, как ImageNet-1K, COCO и ADE20K.

3 дня назадDaily Papers

Ваш трансформер может держать две мысли одновременно: Доказательства линейной суперпозиции в LLM

В статье исследуется линейность в больших языковых моделях (LLM), демонстрируя, что объединение входов из разных потоков текста приводит к суперпозиции распределений следующих токенов. Авторы предполагают, что эта линейность является врожденным свойством архитектуры Transformer и может быть восстановлена с помощью тонкой настройки, позволяя генерировать два согласованных продолжения за один проход.

6 дней назадDaily Papers

FuseReg: Регуляризация фьюзинга слоев уменьшает разрыв между реконструкцией и генерацией в представительных автокодерах

В этой статье представлена FuseReg, метод, который заменяет эвристическую фьюзинг-фьюзинг в представительных автокодерах (RAE) обучением на случайных подмножествах слоев кодировщика. Подход уменьшает разрыв между реконструкцией и генерацией, повышая устойчивость к выбору фьюзинга слоев, достигая более высокого PSNR и более низких значений FID генерации без изменения предобученного кодировщика.

5 дней назадDaily Papers

Omni-IO Skills: Обеспечение многомодальности для агентов

В статье представлена система Omni-IO Skills, которая позволяет существующим агентам обрабатывать различные модальности с помощью иерархических навыков, стандартизированных интерфейсов выполнения и согласованной организации. Показаны значительные улучшения в поддержке входных данных и семантических качественных оценках при применении к GPT-5.6 Sol и Claude Sonnet 5 на наборе данных UniM-90.

5 дней назадDaily Papers

Групповое агентное оценивание и перераспределение преимуществ для RL-агентов кода

В статье представлена GAGAR — фреймворк для распределения кредитов с учетом качества в RL-агентах для кода. Используется динамическая выборка и SFT-обученный агентный оценщик для ранжирования траекторий, проходящих тесты, и корректировки преимуществ для приоритизации более качественных реализаций. Метод был протестирован на промышленных кодовых агентах с большими количествами параметров.

4 дня назадDaily Papers

SentZero: Улучшенный фреймворк предобучения мультимодальных данных, ориентированный на предложения, для многозадачного нулевого обучения анализа рентгеновских снимков грудной клетки

В этой статье представлена SentZero, фреймворк предобучения мультимодальных данных, ориентированный на предложения, предназначенный для нулевого обучения многозадачного анализа рентгеновских снимков грудной клетки. Она повышает разнообразие положительных пар и снижает ложные отрицательные результаты за счет структурирования предложений с использованием крупных языковых моделей и модуляции визуальных вложений.

позавчера