293 материалов
Статья предлагает одношаговый детектор недостоверных ответов, опирающийся на топологию информационных потоков в графах внимания и кривизну Формана — Риччи. Авторы показывают, что нарушения передачи контекста между токенами при авторегрессионной генерации проявляются в структуре связей и позволяют различать галлюцинации на нескольких моделях и бенчмарках.
Работа предлагает CaLR — подход, при котором рассуждение сводится к оптимизации с ограничениями в латентном пространстве; источником структуры служит матрица причинной топологии из экспертной модели, а обучение опирается на неявное дифференцирование. Метод повышает согласованность и позволяет корректировать промежуточные результаты по ходу параллельной генерации, что даёт лучшие показатели на сложных наборах данных и в задачах с жёсткими ограничениями, включая судоку.
Во время демонстрации имплант преобразовал мозговые сигналы участника, утратившего речь, в синтезированный голос и помог передать личное сообщение. Маск связывает будущие возможности технологии с возвращением двигательных и зрительных функций, но пока это цели, а не доказанные результаты лечения.
В TRACE скрытые вмешательства в симуляторе цифровой рекламы дают возможность автоматически оценивать, верно ли агент выявил источник сбоя и затронутый сегмент, хотя для этого ему приходится анализировать зашумлённые данные с помощью Python и SQL. После обучения с подкреплением на синтезированных сигналах модель Qwen3.5-35B-A3B получила 0,757 по FullAttr@1 на 235 тестовых эпизодах — выше всех проверенных вариантов с подсказками и при меньшем числе вызовов инструментов, чем у базовой модели.
В статье исследуется архитектура, в которой отдельный модуль оценивает вероятности скрытых состояний среды и передаёт их языковой модели вместо полной последовательности прошлых событий. Авторы обосновывают её связь с теорией POMDP и сообщают о более точных убеждениях и лучших результатах в двух тестовых задачах по сравнению с шестью альтернативами.
В MAAGL граф делится на сообщества, за каждое отвечает отдельный агент. Структуру он кодирует в компактном представлении, устойчивом к перестановке узлов, а по прошлым траекториям оценивает уверенность и решает, нужно ли запускать дебаты; на четырёх наборах данных метод превзошёл предшествующие подходы к агентному обучению на графах.
В статье описан метод проверки автономных систем по семи категориям угроз: генератор SAGE-RT создаёт для каждой из них по 120 сценариев атак. Испытания CrewAI и AutoGen показали высокие показатели уязвимости поведения агентов, а также риски для управления и приватности, особенно в мультиагентных конфигурациях.
В статье предложена модель когнитивного цифрового двойника, где взаимодействие физической системы, её цифрового представления, механизмов познания и задач образует цикл обратной связи. Симуляция показывает, что накопленный опыт помогает эффективнее выполнять задачи даже при ограниченных семантических данных.
В статье представлена файловая среда, в которой агент изучает условия задачи, формирует план и корректирует его по результатам автоматической оценки. Авторы также разделяют обучение на этапы составления и улучшения плана; на реальном бенчмарке подход показал лучшие результаты, чем эвристики, специализированное обучение с подкреплением и базовые агенты на основе больших языковых моделей.
