arXiv:2609.29266v1 Annualce Type: новый резюме: Мы разрабатываем многомаркированный польский каталог безопасности контента путем уточнения аллегора/герберт-базы (124M) в пяти категориях (ненависть, вульгарность, половое содержание, преступность, самовред), используя цель Consult + R-Drop и…
arXiv:2610.37201v1 Annualce Type: New Humber: Skill оптимизаторы адаптируют агента к долгосрочным задачам, таким как ремонт терминалной среды, переписать его навыки, процедуру естественного языка в ко...
arXiv:2605.11225v2 Annualce Type: заменить резюме. PIVOT (Plan-Inspect-EVolve Trainories) решает эту ошибку в плане - исполнении через самоконтрольную систему, которая рассматривает траектории как опт...
arXiv: 261 0363686v 1 Annualce Type: New Brieflow: LoRA (новое резюме: Адаптация с низким уровнем риска) стала ключевым механизмом для эффективной специализации базовых моделей во многих конкретных ва...
arXiv: 261 0363335v1 Annualce Type: New Humber Abstract: Major Language Models (LMS) хорошо выполняет многие задачи в реальном мире, но по-прежнему подвержен галлюцинациям, что ограничивает их надежно...
arXiv: 261 030 37585v1 Annualce Type: New Humber Brieflow: Мы введём семейство из четырёх моделей для вероятностного прогнозирования, с 5M, 28M, 123M и 209M параметров. Timestral устанавливает новое с...
arXiv:2610.37375v1 Annualce Type: New Habstrate: Выработка нескольких решений может выявить альтернативные методы, но дополнительные траектории часто перефразируют один доминирующий подход. Мы изучаем...
arXiv: 261 030.36580v 1 Annualce Type: New Humber Abstract: По мере того как системы машинного обучения принимают все более широкие решения о жизни людей, крайне важно предоставить пользователям практ...
arXiv: 261 03626239v1 Annualce Type: New Humber Abstract: Sequential Recommendations Models обычно предсказывает следующее действие пользователя из недавних сеансных взаимодействий, которое ограничива...
arXiv: 2610.36435v1 Annualce Type: новый резюме: агенты LLM все больше взаимодействуют с другими агентами от имени пользователей, но как пользователи в цикле влияют на поведение своих агентов - к лучш...
arXiv: 261 0366623v1 Annualce Type: New Habrit: Major Lange Model (LLM), обслуживающая системы динамической обработки запросов пользователей для выполнения GPU, так что один и тот же запрос может обра...
arXiv:250619846v3 Annualce Type: заменить резюме: долгосрочные агентские системы становятся системами длинного контекста посредством накопления, а не через один длинный документ, поскольку каждый шаг ...
arXiv: 261 0306980v1 Annualce Type: New Humber Abstract: крупные языковые агенты (LLM) распространяют через Интернет торговлю с помощью агентов, начиная от покупки для потребителей и кончая операциями...