LLM

Инженер проверява изчислителните траектории за присвояване на кредити в CompPO

CompPO: когато Transformer определя къде отива наградата

CompPO свързва присвояването на кредити в LLM с вътрешния изчислителен път на Transformer. Какво показа, къде спират данните и какво е необходимо за един сигурен пилотен проект.

Прочетете повечеCompPO: когато Transformer определя къде отива наградата
Избор на документ, съдържащ отговора, за прекласифициране на причинно-следствения RAG

Causal RAG: когато сходството между думите не води до правилния отговор

Causal RAG reranking разграничава доказателствата, съдържащи отговори, от документи, препълнени с ключови думи, но се нуждае от калибриране, тъй като не дава добри резултати при корпуси с неверни факти.

Прочетете повечеCausal RAG: когато сходството между думите не води до правилния отговор
Изследовател сравнява изчислителни траектории за динамичния алгоритъм за разпределение SmartSolve

Когато LLM избира алгоритъм: SmartSolve преобразува бенчмарковете в правила за вземане на решения

SmartSolve показва как един LLM преобразува бенчмарковете в проверими правила за динамично разпределение на алгоритми, с Парето-оптимални решения и валидиране преди пускането в производство.

Прочетете повечеКогато LLM избира алгоритъм: SmartSolve преобразува бенчмарковете в правила за вземане на решения
Изследователи потвърждават фотонната схема, проектирана от VortexChat

VortexChat: когато един AI агент проектира фотонни вериги въз основа на едно изречение

VortexChat координира AI агент, дифузионен модел, усъвършенстване на градиента и симулация на пълната вълна за фотонно проектиране с измерима обратна връзка.

Прочетете повечеVortexChat: когато един AI агент проектира фотонни вериги въз основа на едно изречение
Екип организира селективната памет на AI агенти, като използва логиката на „Weighted Memory Tree“

Дърво на паметта с тежести: как ИИ-агентите запомнят това, което наистина има стойност

Weighted Memory Tree организира паметта на AI агентите чрез оценяване, жизнен цикъл и семантичен подбор, така че полезният контекст да остане активен.

Прочетете повечеДърво на паметта с тежести: как ИИ-агентите запомнят това, което наистина има стойност
Екипът проверява правила и данни за надеждно разсъждение на изкуствения интелект

AI разсъждения с правила: кога един модел разсъждава и кога просто убеждава

Един правилен отговор не доказва надеждността на разсъжденията на ИИ. Вижте валидност, обоснованост, верига от мисли и 7 проверки преди генерирането.

Прочетете повечеAI разсъждения с правила: кога един модел разсъждава и кога просто убеждава
AI инфраструктура за trie-автомати и декодиране с ограничения в големи крайни множества

Трие-автомати: как преодоляват «бариерата» от хиляди възможности за избор в системите за изкуствен интелект

Как trie-автоматите ускоряват декодирането с ограничения при големи крайни множества, какво показаха тестовете за производителност и кога си заслужават да се използват в корпоративната изкуствена интелигенция.

Прочетете повечеТрие-автомати: как преодоляват «бариерата» от хиляди възможности за избор в системите за изкуствен интелект
Екипът организира техническо обучение за проследими отговори BEST-KAG

BEST-KAG: когато стандартите за сгради се превръщат в проследимо знание за изкуствения интелект

BEST-KAG организира 251 шаблона в мултимодален граф на знания, така че изкуственият интелект да отговаря с доказателства на ниво разположение, таблица и формула.

Прочетете повечеBEST-KAG: когато стандартите за сгради се превръщат в проследимо знание за изкуствения интелект