Контекст может улучшить производительность больших языковых моделей, но эти улучшения могут быть утеряны после удаления контекста. Исследователи предложили Cortex, который генерирует перспективные запросы для предвидения использования контекста и дистиллирует контекстно-зависимые выводы в изменяемые обновления низкоразмерных или структурных сетей. Cortex демонстрирует эффективность в консолидации и сохранении производительности.
График появится после повторных замеров. Текущий показатель уже получен из источника.
44 голосов источникаТолько реальные замеры. История до подключения источника не восстанавливается.
Cortex может быть полезен для улучшения устойчивости моделей к изменениям контекста, сохраняя их производительность в различных задачах.
В исследовании представлено тестирование AgentSWE, которое оценивает способность кодирующих агентов создавать агентов, соответствующих требованиям пользователей. Исследование показало, что существующие агенты не могут точно выполнить поставленные задачи, поскольку между демонстрацией и реальным результатом существует значительный разрыв.
6 дней назадDaily PapersВ статье представлена S-Space — линейное подпространство в мультимодальных языковых моделях, где представления объектов кодируют непрерывные пространственные координаты. Показано, что S-Space служит внутренним рабочим пространством для пространственного рассуждения, позволяя точно оценивать пространственные отношения через восприятие, внутренние рассуждения и выборочный доступ через речь, при этом выявляя ограничения в пространственных преобразованиях при смене точки зрения.
5 дней назадDaily PapersВ статье представлен TerminalHorizon — автоматическая система синтеза данных для агентов с долгосрочными целями. Создано 1,5 тыс. сред для задач, и модель Qwen3.5-27B была дообучена на этом наборе данных, что привело к улучшению производительности на различных тестах. Модель показала способность к экспериментам, улучшению методов и сохранению эффективных улучшений в итоговых результатах.
6 дней назадDaily PapersUrbex — это агентная визуально-языковая система, которая преобразует задачу позиционирования в активный пространственный поиск. Она представляет городскую 3D-сцену как интерактивную многоугольную среду, позволяя агенту VLM искать достопримечательности, увеличивать локальные регионы и фиксировать ограничивающие коробки. Эксперименты показали, что Urbex достигает наилучших результатов по Hit@1 и IoU на CityRefer.
позавчераDaily PapersОпределение, является ли изображение ИИ-сгенерированным, не подтверждает, подкреплены ли факты, изображенные на нем. Мы формулируем оценку достоверности изображения: при наличии изображения и общего инструкции по проверке система возвращает заключение о поддержке или опровержении с обоснованным объяснением. Мы представляем EviLens — экспертно проверенный набор данных из 10 174 изображений, охватывающий двенадцать типов фактических ошибок. Мы разрабатываем EviScene — мультимодальный агент ReAct, который чередует визуальный анализ, внешний поиск и анализ доказательств.
5 дней назадDaily PapersApertus 1.5 расширяет семейство полностью открытых моделей Apertus с текста на мультимодальные рассуждения. Модели прошли дополнительную предварительную тренировку на 4 ТБ дополнительных токенов для версии 8B и 2 ТБ для версии 70B, что добавило понимание изображений и аудио, а также увеличило окно контекста в четыре раза до 262 144 токенов. Модели улучшили результаты на большинстве тестов.
4 дня назад