Tech Meridian ← К СУЩНОСТЯМ
PROМОЙ MERIDIAN EN

КОМПАНИЯ · ENTITY #4644

Alex Ferrando de las Morenas

Хронология связанных событий, источники и контекст из новостной базы.

ХРОНОЛОГИЯ СОБЫТИЙ

2

RESEARCH · 1 ИСТОЧН. · Apple Machine Learning Research

Узкое место коммуникации: раунд-трип исследование сериализации древовидных выражений в языковых моделях

В работе предложен раунд-трип протокол для оценки того, сколько древовидной структуры арифметических выражений сохраняется при сериализации в текстовые задачи и восстановлении обратно. Авторы протестировали 16 моделей попарно и показали, что канал потерь и асимметричен (смена генератора и извлекателя меняет точность до 60,4 пункта), лучшая пара достигает 92,9% корректности раунд-трипа, по крайней мере 73,6% ошибок возникают на этапе генерации, сложность определяется структурой выражения (число операторов, глубина, право-ветвление) больше, чем семейством моделей, и ≈3 600 целевых примеров дообучения существенно повышают качество открытых моделей (поднимая их выше не дообученного Gemini-3.1-Pro и давая выигрыш в случае несоответствующей доменной лексики).

7.0

RESEARCH · 1 ИСТОЧН. · Apple Machine Learning Research

Dynamically Scaled Activation Steering (DSAS) адаптивно регулирует steering в генеративных моделях

DSAS — это независимая от метода платформа, которая разъединяет решение о том, когда выполнять steering, и способ его выполнения, вычисляя контекст-зависимые множители для регулирования силы преобразований активаций по слоям и входам. Авторы сообщают, что DSAS улучшает баланс между снижением токсичности и сохранением полезности, требует минимальных вычислений, повышает интерпретируемость, может оптимизироваться совместно с функциями steering; работа принята на воркшоп UniReps на NeurIPS 2025, а код будет опубликован на GitHub.

6.0