Возвращая разумные пути: новый подход к обучению языковых моделей
Исследователи предлагают метод, позволяющий языковым моделям сохранять разнообразие стратегий рассуждений и избегать «коллапса» в процессе обучения.
Денис Аветисян
Биткоин: Небольшое Капризное Вложение
Позвольте же мне объяснить, почему даже самому скептически настроенному джентльмену стоит обратить внимание на эту цифровую диковинку.
Адаптация политик обучения с подкреплением: новый подход к преодолению разрыва между доменами
Исследователи предлагают метод, позволяющий эффективно переносить навыки, полученные в одной среде, в другую, даже при значительных различиях в динамике.
FBTC и NCIQ: Крипто-ETF для тех, кто устал думать
Комиссии одинаковые, что, в общем-то, логично. В конце концов, зачем кому-то уступать. Доходности, как видите, тоже не радуют. Но, знаете, я всегда считал, что инвестиции – это как свидание. Никогда не знаешь, чем все закончится.
Прогнозирование временных рядов: новый подход к разложению и моделированию
![В основе DecompSSM лежит метод декомпозиционного прогнозирования, использующий три ветви GT-SSM для анализа тренда, сезонности и остатков, дополненные вспомогательными задачами, обеспечивающими ортогональность и реконструкцию, при этом ключевым элементом является Gated-Time SSM (GT-SSM) с адаптивным предсказателем шага (ASP), основанным на архитектуре S5 [smith\_s5\_2023].](https://arxiv.org/html/2602.05389v1/figs/model.png)
В статье представлена методика, позволяющая повысить точность прогнозирования многомерных временных рядов за счет адаптивного разложения и учета глобального контекста.