Исследование изучает распространение навыков агентов на GitHub, где навыки распространяются через копирование SKILL.md между репозиториями без регистрации, версий или происхождения. Авторы создали первую датированную сеть копий, охватывающую 2,193,119 случаев использования навыков, и интерактивный просмотрщик. Некоторые репозитории являются источником почти всех копий, и звезды GitHub не помогают их идентифицировать.
График появится после повторных замеров. Текущий показатель уже получен из источника.
1 голосов источникаТолько реальные замеры. История до подключения источника не восстанавливается.
Исследование помогает выявить потенциально небезопасные репозитории, которые могут распространять навыки без контроля, что важно для обеспечения безопасности кода.
В статье представлено Trace2Env — фреймворк без обучения, который использует исторические трассы взаимодействия для создания воспроизводимой книги мира среды для симуляции реалистичных сред без воссоздания исходной системы. Он улучшает точность следующих наблюдений и согласованность взаимодействия на длинных горизонтах по сравнению с традиционными языковыми моделями среды на основе подсказок.
4 дня назадDaily PapersCheckerBench — это тестовый набор для оценки способности кодирующих агентов синтезировать статические анализаторы на основе спецификаций дефектов, включая задачи, полученные из 300 уязвимостей CVE в различных репозиториях и экосистемах языков. CheckerLab — это фреймворк оценки, измеряющий контраст диагностик, локализацию патчей и использование инструментов, при этом результаты показывают, что текущие агенты сталкиваются с трудностями в разработке надежных проверок, достигая максимального значения Pass@1 в 45,33%.
3 дня назадDaily PapersTetris3D — это генеративная система восстановления 3D-сцен по одному изображению, обеспечивающая геометрическую и физическую согласованность объектов. Она использует явное условие на геометрию окружающих объектов и их физические отношения, а также физически основанный набор данных ComOb для обучения и оценки.
позавчераDaily PapersВ статье исследуется на-policy distillation (OPD) в кросс-токенизаторных условиях, с акцентом на охват выравнивания и надежность обучения. Установлено, что строгое выравнивание 1:1 охватывает большинство токенов, сгенерированных студентом, несмотря на несоответствие словарей, и что ограничение обратной KL до топ-16 подмножества общего словаря достигает сравнимой точности с полным общим словарем OPD, в то время как добавление обучения по спанам снижает точность.
3 дня назадDaily PapersВ статье представлена система Memento 3, позволяющая агентам с фиксированным LLM непрерывно обучаться явным моделям мира через внешнюю память. Агент поддерживает правило в виде естественного языка в качестве постоянной семантической памяти, которое компилируется в исполняемый код для прогнозирования и планирования. Через цикл наблюдения, рефлексии и проверки агент уточняет свою модель и использует проверенные обновления для руководства взаимодействием. На ARC-AGI-3 агент с одним моделью достигает среднего значения Relative Human Action Efficiency 100,0 и использует 44% действий человека. В случае Atari Pong обученный контроллер выигрывает 21:0 в каждом из трех оцененных эпизодов.
вчераDaily PapersNAMVIS — это диффузионно-свободная система синтеза многоугольных изображений, использующая геометрию, условную следующую масштабную авторегрессию, предсказывающую дискретные визуальные токены через ступени грубого до точного масштаба и параллельное сэмплирование по всем целям. Она превосходит методы на основе диффузии по PSNR, SSIM и LPIPS, при этом работая более чем в три раза быстрее.
6 дней назад