Торговля на Биржах: Гонка со Скоростью и Комиссиями
![При анализе комиссий приоритетных транзакций установлено, что они напрямую связаны с ценами на централизованных (CEX) и децентрализованных (DEX) биржах в моменты времени [latex] t_0 < t_1 < t_2 [/latex], при [latex] t_0 = 0.2 [/latex], [latex] t_1 = 0.5 [/latex] и [latex] t_2 = 0.8 [/latex], что указывает на зависимость комиссий от динамики рыночных цен.](https://arxiv.org/html/2602.10798v1/x9.png)
Новое исследование предлагает математическую модель для оптимизации торговли на централизованных и децентрализованных биржах с учетом приоритетных комиссий и случайных задержек.
Наука
Управление микроплавателями: новый подход к точному движению
![В исследовании оптимальной стоимости отслеживания эллиптической траектории для псевдо-сустава, при соотношении полуосей [latex]a = L[/latex] и [latex]b = L/2[/latex], продемонстрировано, что среднее значение стоимости, рассчитанное по трем независимым оптимизационным запускам, закономерно изменяется в зависимости от количества контрольных точек.](https://arxiv.org/html/2602.09563v1/x16.png)
В статье представлен эффективный метод управления траекториями микроплавателей, основанный на байесовской оптимизации и учитывающий сложные гидродинамические эффекты.
Меньше тренировок – быстрее вывод: Эффективная оптимизация моделей
![Метод FineGates обеспечивает структурированную разреженность при дообучении языковых моделей, используя легковесные векторы управления строками и столбцами [latex]\bm{\omega}_{c}, \bm{\omega}_{r}[/latex], которые выборочно сохраняют наиболее информативные весовые измерения, тем самым оптимизируя процесс разрежения и обновление смещений напрямую, что снижает накладные расходы памяти и время вывода без ущерба для производительности, в отличие от LoRA и других PEFT-методов, использующих дополнительные обучаемые матрицы.](https://arxiv.org/html/2602.09169v1/imgs/illustration.png)
Новый подход позволяет значительно ускорить работу больших моделей, снижая затраты на обучение и ресурсы для вычислений.
Эффективная настройка больших моделей: поиск оптимальных слоев
Новый алгоритм позволяет значительно ускорить процесс адаптации мощных языковых моделей к конкретным задачам, не теряя в качестве.
Самообучающиеся сети 6G: Ответственный AI для надежных SLA
![В рамках многопоставщиковой сети 6G разработана система мониторинга - «Плоскость аудита с учетом ответственности» (RAAP) - непрерывно регистрирующая трассы принятия решений [latex] \{x\_t, a\_t, s\_t, z\_t\} [/latex] и формирующая как дашборд соответствия SLA для конечных пользователей с рекомендациями по устранению неполадок, так и отчёт об ответственности для операторов, включающий среднюю точность (AvgAcc), наихудшую точность по группам (WGAcc) и атрибуцию ответственности по каждому поставщику/агенту, что позволяет реализовать гибридную модель RAI - стохастическую модель, обеспечивающую понятную, справедливую и аудируемую проверку соответствия SLA.](https://arxiv.org/html/2602.09841v1/x1.png)
В новой статье рассматривается гибридный подход, объединяющий возможности искусственного интеллекта и стохастического обучения для обеспечения соблюдения соглашений об уровне обслуживания (SLA) в гетерогенных сетях шестого поколения.