Эксперимент по физике высокой энергии (представлен 26 октября 2026 года) Поэтому мы задаемся вопросом о том, улучшаются ли самоконтрольные задачи по сравнению с одной лишь предварительной подготовкой под надзором в тех случаях, когда уже существуют крупные образцы с маркировкой. Мы введем SuperJEPA, совместную архитектуру прогноза с подконтрольной целью и найдем улучшенные характеристики траектории вниз по течению от нескольких задач, размеров моделей и размерах предварительного набора данных. Эти успехи сохраняются как для замороженных, так и для усовершенствованных кодеров, что стимулирует прогнозное самовидение в будущих крупномасштабных базовых моделях физики частиц. Загрузка ссылок и цитат... Библиографический и цитационно-инструментальный библиолог (Что является Исследовательом?) Подключённые документы (что такое подсоединенные бумаги?) Litmaps (Литмпапс?) Skite Smart Citations (Каков умный цитаты?) Код, данные и средства массовой информации, связанные с этой статьей альфаXiv (какая буквенная клавиатура?) Катализированный код для документов (что представляет собой катализатор?), Дагшхуб (что есть DagsHub?) Gotit.pub (Кем является ГотитПуб?) Хаггинг Фокс (черезмерное лицо?) Научный центр (Чего является научно-исследовательский центр?) Демокомендаторы и поисковые инструменты воздействия на цветки (что представляют интерес для людей?) Как отдельные лица, так и организации, которые работают с arXivLabs, приняли наши ценности открытости, сообщества, совершенства и…
СуперДЖЕПА: Предварительная подготовка в рамках совместной архитектуры прогнозирования высоких энергетических показателей физики
arXiv:2610.36121v1 Annualce Type: Cross Brieft: Foundation Models часто получают мощные результаты с помощью очень больших немаркированных наборов данных, которые карликируют имеющиеся массивы данных по размеру, но высокоэнергетическая физика уже обеспечивает большие образцы высокоточного моделирования. Поэтому мы задаемся вопросом о том, улучшаются ли самоконтрольные задачи по сравнению с одной лишь предварительной подготовкой под надзором в тех случаях, когда уже существуют крупные образцы с маркировкой. Мы введем SuperJEPA, совместную архитектуру прогноза с подконтрольной целью и найдем улучшенные характеристики траектории вниз по течению от нескольких задач, размеров моделей и размерах предварительного набора данных. Эти успехи сохраняются как для замороженных, так и для усовершенствованных кодеров, что стимулирует прогнозное самовидение в будущих крупномасштабных базовых моделях физики частиц.