Компьютерные науки > Расчеты и язык [представлен 7 октября 2026 года] Название: AI4Fire: Оценка больших языковых моделей для задач в области лесных пожаров Как они выполняют задачи, связанные с лесными пожарами и не заземленные? "Баре" означает, что модель получает вводимые данные только по задаче. Заземленный означает, что он также получает одно дополнение по конкретной задаче: для обнаружения дыма - бездымная исходная рама с той же камеры. AI4Fire работает над шестью основными моделями, голыми и базирующимися на пяти задачах по лесным пожарам, ноль выстрелов; чистка добавляет еще 29. Наш поиск литературы по пожарным заданиям выявил 138 работ; ни один из них не сочетает этот список, охват задач и парные пробежки. Мы сообщаем о трех выводах. 1) Наземное строительство помогло в большинстве случаев, когда добавление привело к ответу: только инструмент SQL снял точность базы данных каждой основной модели не более чем с 16% до 88%. 2) Простые правила были трудно победить: ни одна из основных моделей не превзошла сегодняшний подсчет численности персонала и две модели открытого веса в основном копировали медиану аналогичных предыдущих пожарных дней, что является худшим прогнозом. 3) Публичные выбросы сопряжены с опасностями: колонна огнепожарной опасности идеально отделяет отстояние, а 67 воздушных огненных систем имеют хладнокровные или бескомпромиссные этикетки, которые зачитываются из вырезанного теплового максимума. Мы выпускаем сигналы, ответы, оценки, коды и записи…
AI4Fire: Оценка крупных языковых моделей для задач в области лесных пожаров
arXiv:2610-946v1 Тип уведомления: новое резюме: крупные языковые модели (LMS) внедряются в систему управления лесными пожарами, где завышенные оценки могут стоить собственности и жизни. Как они выполняют задачи, связанные с лесными пожарами и не заземленные? "Баре" означает, что модель получает вводимые данные только по задаче. Заземленный означает, что он также получает одно дополнение по конкретной задаче: для обнаружения дыма - бездымная исходная рама с той же камеры. AI4Fire работает над шестью основными моделями, голыми и базирующимися на пяти задачах по лесным пожарам, ноль выстрелов; чистка добавляет еще 29. Наш поиск литературы по пожарным заданиям выявил 138 работ; ни один из них не сочетает этот список, охват задач и парные пробежки. Мы сообщаем о трех выводах. 1) Наземное строительство помогло в большинстве случаев, когда добавление содержало ответ: только инструмент SQL снял точность базы данных каждой основной модели не более чем с 16% до 88%. 2) Простые правила были трудно победить: ни одна из ключевых моделей не превосходила сегодняшний подсчет персонала и две модели открытого веса в основном копировали медиану от