Все новости
8621
Топ темы
01HyenaND: субквадратичный оператор вместо attention для многомерных данных02ECoM Reasoning: сжатые рассуждения ускоряют голосовые модели в устной математике03Могут ли трансформеры выбирать модель? Байесовский тест arXiv на 2,8M параметров04emb-diversity: инструмент измерения разнообразия данных на основе эмбеддингов05FinMMEval 2026 Task 2: бенчмарк финансового QA на 5 языках, топ-4 систем в пределах 1%
LLM·arXiv cs.CL
Rubric4Setwise: оценка наборов документов для RAG вместо ранжирования по релевантности
Исследователи представили SetwiseEvalKit — бенчмарк из ~28 000 критериев для оценки качества целого набора документов, и метод Rubric4Setwis
LLM·arXiv cs.CL
Нейросеть определяет родину говорящего по арабскому диалекту с точностью 481 км
Новая нейросеть предсказывает происхождение говорящего по арабскому диалекту прямо в координатах широты и долготы — с медианной ошибкой 481,
LLM·arXiv cs.CL
SLPO: метод переносит RL с проверяемой наградой на латентные модели рассуждений
LLM·arXiv cs.CL
MultiMDM: диффузионная языковая модель для генерации текста за несколько шагов
LLM·arXiv cs.CL
NLI-гиперграф vs LLM-судья: новый способ проверять рассуждения ИИ без эталона
LLM·arXiv cs.CL
Адаптивная капитуляция LLM: как чат-боты уступают уязвимым пользователям (исследование)
LLM·arXiv cs.CL
CRA-Bench и CRA-Net: как ловить вред, который копится по ходу диалога с LLM
Новый фреймворк CRA и бенчмарк CRA-Bench учатся ловить вред, который в LLM-диалоге собирается постепенно из безобидных сообщений, а не в одн
LLM·arXiv cs.AI
Spectral-LSH: сжатие промптов до 16× без дообучения для ускорения LLM-инференса
Новый метод Spectral-LSH сжимает длинные промпты в 8–16 раз без дообучения модели: похожие токены группируются через хеширование в спектраль