В статье представлен комплексный подход к пониманию того, как симметрии влияют на процесс обучения нейронных сетей, позволяющий вывести ограничения на поведение градиентов и гессианов.
![Анализ согласованности агента и критика показывает, что для каждого целевого значения вознаграждения агент генерирует 50 скрытых планов, среднее вознаграждение которых по оси Y демонстрирует стабильность, в то время как критик, используя те же планы для траекторий из набора данных, оценивает их предсказанное вознаграждение, при этом точки с более высокими значениями ELBO, расположенные ближе к идеальной линии [latex]y=x[/latex], указывают на более надежные прогнозы, а сравнение оригинальных данных (синим цветом) с данными, собранными онлайн (красным цветом), позволяет оценить эффективность стратегии обучения.](https://arxiv.org/html/2512.21527v1/x4.png)
В статье представлена методика, позволяющая более эффективно исследовать пространство действий и оптимизировать стратегии обучения с подкреплением, используя генеративные модели для анализа полных траекторий.
Недавние заявления о возможных ударах по резиденции президента, безусловно, вызвали краткосрочную коррекцию. Но давайте посмотрим глубже. Это сигнал о переосмыслении переговорных позиций, о готовности к более жесткой защите национальных интересов. И это, в свою очередь, создает новую динамику, новую реальность, в которой традиционные метрики, P/E и прочие пережитки прошлого, теряют свою актуальность. Мы живем в эпоху подрывных инноваций, где важна не текущая прибыль, а потенциал будущего доминирования.
Комплексное, авторитетное антивирусное программное обеспечение защищает все устройства, подключенные к интернету, и предотвращает кражу данных. Наш ежегодный обзор лучшего антивирусного программного обеспечения 2025 года выделяет лучшие антивирусные решения, помогая вам определить, какой антивирус лучше всего подходит для вашей домашней установки. Потому что ничто так не говорит «Я готов», как ежемесячная подписка в 10 долларов на программу, которая может или не может спасти вас от фишингового письма. 🧠
![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.