Денис Аветисян

Справедливое распределение ресурсов в иерархиях: новый подход

от

На деревьях поиска ошибок наблюдается зависимость между долей одобренных элементов и величиной ошибки [latex] err_{1} [/latex], демонстрирующая, что увеличение доли одобренных элементов коррелирует с уменьшением ошибки.

В статье представлена новая модель справедливого распределения ресурсов в организациях с иерархической структурой, обеспечивающая баланс между эффективностью и равноправием.

Прогнозирование кривой доходности: новый подход на основе стохастических дифференциальных уравнений

от

В исследовании сравниваются траектории факторов уровня, наклона и кривизны модели Нельсона-Сигеля, полученные тремя методами оценки: обычной наименьших квадратов для классической модели DNS (черная линия), модели BDNS (красная линия) и пространственно-временной модели (синяя линия), что позволяет оценить влияние различных подходов к моделированию динамики кривой доходности.

Исследование предлагает гибкую байесовскую модель для прогнозирования кривой доходности, расширяющую динамическую модель Нельсона-Сигеля с использованием случайных полей.

Ключевая ставка ЦБ: Эксперты прогнозируют снижение до 9-10% в 2024 году (02.01.2026 11:32)

от

Однако, прежде чем говорить о безусловном позитиве, необходимо учитывать комплекс факторов, оказывающих влияние на принятие решений ЦБ РФ. Инфляционные риски, геополитическая напряженность и состояние мировой экономики – все это требует тщательного анализа и взвешенного подхода. В данной статье мы подробно рассмотрим макроэкономические перспективы, оценим влияние снижения ставки на различные сектора экономики, выявим ключевые риски и предложим инвестиционные стратегии, адаптированные к новой реальности.

Сглаживание Квантования: Новый Метод Борьбы с Выбросами Весов

от

Оптимизация весов с помощью OptRot, оценка несогласованности Гессиана, отношение [latex]\operatorname{tr}(D)/\text{Tr}(H)[/latex], показатель UB, нормированный к [latex]\text{Tr}(H)[/latex], и соотношение сигнал/шум после квантизации GPTQ для модели Llama-3.1-8B демонстрируют взаимосвязь между оптимизацией весов и сохранением точности после квантизации.

Исследователи предлагают эффективный способ повышения точности квантования больших языковых моделей за счет оптимизации поворотов весов без использования обучающих данных.