Обуздать разум: как управлять длиной рассуждений в больших языковых моделях
![Динамика обучения алгоритмов Leash и Leash-C при [latex]L_t = 4\text{k}[/latex] демонстрирует, что Leash автоматически регулирует коэффициент адаптивного штрафа λ для ускорения сходимости и стабилизации выполнения ограничений, что отражается в показателях удовлетворенности обучающей выборке, величине адаптивного штрафа и средней длине токенов.](https://arxiv.org/html/2512.21540v1/x2.png)
Новый подход позволяет оптимизировать процесс мышления искусственного интеллекта, находя баланс между точностью и вычислительной эффективностью.
![Динамика обучения алгоритмов Leash и Leash-C при [latex]L_t = 4\text{k}[/latex] демонстрирует, что Leash автоматически регулирует коэффициент адаптивного штрафа λ для ускорения сходимости и стабилизации выполнения ограничений, что отражается в показателях удовлетворенности обучающей выборке, величине адаптивного штрафа и средней длине токенов.](https://arxiv.org/html/2512.21540v1/x2.png)
Новый подход позволяет оптимизировать процесс мышления искусственного интеллекта, находя баланс между точностью и вычислительной эффективностью.

В новой работе исследуется применение условных машин Больцмана для выявления структурных сдвигов в динамике финансовых временных рядов.
![Предложенная методика диффузионного предсказания действий (FDP) формирует итоговую оценку, взвешивая прогнозы множества экспертов по диффузии на каждом шаге шумоподавления, что позволяет моделировать сложные многомодальные распределения и адаптироваться за счёт селективной настройки или добавления диффузионных компонентов, направляя итеративный процесс шумоподавления для генерации действия [latex]\mathbf{a}_{t}[/latex].](https://arxiv.org/html/2512.21898v1/x1.png)
Новый подход к многозадачному обучению позволяет роботам гибко адаптироваться и эффективно выполнять сложные манипуляции, разбивая их на специализированные навыки.
Все эти разговоры о росте, о смягчении политики – это просто заливают в уши, чтобы создать иллюзию стабильности. Стабильности не бывает. Всегда есть риски, всегда есть неопределенность. И сейчас, когда все вокруг говорят о позитиве, нужно быть особенно осторожным. Потому что, как показывает история, самые большие убытки приносят не плохие времена, а моменты, когда все верят в сказку.
Откат не обязательно злодей здесь, друзья. Это может быть просто сюжетный поворот — как в триллере, когда кажется, что всё потеряно, но на самом деле это подготовка к грандиозному финалу. Может ли это быть просто перезагрузка, или мы наблюдаем рассвет титана? Время покажет. Или, может быть, просто графики. Но эй, кто считает? 😂