#Learn

15 статей
arXiv NLP
arXiv NLP

AbridgeKV: Долговременная рассудка в KV Cach of Learn Pause Tokens

arXiv: 2610.20206441v1 Annuate Type: New Humber: Long-synd-cyd decoding имеет связь с памятью: KV кэш генерируемых символов растет линейно, по мере того как проводится расчет испытательного времени. В...

arXiv NLP
3
Читать
arXiv AI
arXiv AI

AI Appeals Processor: Deep Learn Approach to Automated Classification of citizen Applementations in Government Services

arXiv: 2604.03672v2 Вид уведомления: заменить перекрестное резюме: правительственные учреждения должны регистрировать, классифицировать и направлять каждую апелляцию граждан в установленные законом ср...

arXiv AI
5
Читать
arXiv Machine Learning
arXiv Machine Learning

Gated Haph Neural Networks for Learn Sidden Independent Cascade Dyamics

arXiv: 2610,04033v 1 Annuales Type: cross recraview: Information and Industical Beasons распространяющиеся по социальным сетям, но вероятность распространения их с трудом поддается оценке без времени ...

arXiv Machine Learning
4
Читать
arXiv AI
arXiv AI

Новые записи Snake-in-to-Box через Sneakipe Surgy and Learn Construction

arXiv:2607.15270v3 Annulate Type: кросс-бюллетень: Проблема змеи в коробке требует самого длинного искусственного пути в гиперкубе график $Q_n долларов. Мы находим змею длиной 191 в размере n=9 долл. ...

arXiv AI
3
Читать
arXiv Statistics
arXiv Statistics

Передача обучения для изменяющейся области

arXiv: 2609.13039v1 Тип уведомления: перекрестное резюме: Учеба в области передачи знаний изучает, как использовать знания из различных задач или областей (источников) для повышения прогнозируемой эфф...

arXiv Statistics
2
Читать
arXiv Machine Learning
arXiv Machine Learning

Ни адверсия, ни очищение: Эмергенция - неустойчивость от асцилляционного прогноза

arXiv: 2609.08683v1 Тип объявления: новое резюме: противоположная надежность компьютерной перспективы все еще в значительной степени достигается за счет состязательной подготовки или состязательного о...

arXiv Machine Learning
3
Читать
arXiv Computer Vision
arXiv Computer Vision

Learning What Not to Learn: Adversarial Disentangled Prompt Tuning for Robust Vision-Language Models

arXiv:2608.17306v1 Announce Type: new Abstract: While adversarial prompt tuning can enhance robustness of vision-language models efficiently, we find that existing methods aggravate robust generalizat...

arXiv Computer Vision