#Инвариантные

6 статей
arXiv Machine Learning
arXiv Machine Learning

Местные инвариантные коллекторы и листвы

arXiv:2604.18202v2 Тип объявления: заменить перекрестное резюме: Инвариантные коллекторы и листвы, связанные с псевдогиперболическими эталонными геометриями, были хорошо изучены в контексте динамики, ...

arXiv Machine Learning
3
Читать
arXiv Statistics
arXiv Statistics

Инвариантные меры как критерии оценки: второе ордер Стохастическое расширение и уменьшение числа биогенных

arXiv: 2609.39355 v1 Annuales Type: New Brieflow: Мы разрабатываем общие асимптотические рамки второго порядка для оценок, разработанных на основе инвариативных показателей вероятности процессов Марко...

arXiv Statistics
6
Читать
arXiv Machine Learning
arXiv Machine Learning

Инвариантные атомы: Спарсе Координаты локальной семантической геометрии в языковых модельных представлениях

arXiv: 2600 9366451v1 Annuales Type: New Expractive: Большие языковые модели часто сохраняют смысл, несмотря на значительные изменения в формулировках, стиле и синтаксисе, тогда как небольшие семантич...

arXiv Machine Learning
3
Читать
arXiv Computer Vision
arXiv Computer Vision

Взаимосвязь: использование известных-новых взаимосвязей для общего поиска по категориям

arXiv: 2605.094203 Annualce Type: заменить резюме: В этом исследовании мы рассматриваем общую категорию Discovery (GCD) с точки зрения соотношения, четко помеченную и немаркированную информацию путем ...

arXiv Computer Vision
4
Читать
arXiv AI
arXiv AI

Стиль над веществом: Инвариантные Wrappers Flip LLM Safety-Judge Verдикts

arXiv: 26009,08236v1 Annualce Type: новый резюме: автоматические судьи по вопросам безопасности -- такие системы, как Llama Guard или GPT-4o, которые определяют вредность ответа модели, — создают числ...

arXiv AI
3
Читать
arXiv Machine Learning
arXiv Machine Learning

Инвариантные приводы в байесовскую оптимизацию для применения в целях улавливания и хранения углерода

arXiv: 2605.02409v3 Annualce Type: заменить резюме: Bayesian Optimization - это итеративный метод, разработанный для оптимизации дорогостоящих объективных функций черного ящика. Суррогатные модели, та...

arXiv Machine Learning
1
Читать