arXiv: 2610,00685v 1 Annualce Type: New Brieft: После быстрого внедрения моделей большого языка (LMS) и методов с эффективной настройкой параметров (PEFT), риск нападений задний ход стал еще более высоким. Существующие методы очистки задних дверей обычно основываются по крайней мере на одном из…
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: 261 030 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: 261 03626239v1 Annualce Type: New Humber Abstract: Sequential Recommendations Models обычно предсказывает следующее действие пользователя из недавних сеансных взаимодействий, которое ограничива...
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: 261 030.37405v1 Annuales Type: New Habstrate: Major Language Models (LMS) может правильно ответить на многие фактические вопросы, но правильный ответ не обязательно является подкрепленным. Для ...
arXiv: 261 0373655 v1 Annualce Type: New Humber Brieflow: Атмосферные химические механизмы обычно распространяются на языке Kinetic Preprocessor (KPP), который генерирует эффективный код Fortran или C...
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: 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: 261 030.36580v 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:2610.36169v1 Annualce Type: новый резюме: ответы на вопросы из двух источников, извлеченный контекст и его собственные знания, которые не совпадают в тех случаях, когда контекст является неполны...