arXiv:2511.12745v1 Тип объявления: новый Аннотация: Научные данные часто являются результатом множества независимых механизмов, таких как пространственные, категориальные или структурные эффекты, чье совокупное влияние скрывает их индивидуальный вклад. Мы представляем фреймворк DIVIDE, который разде...
Лента материалов из области искусственного интеллекта (AI)
Материалов: 78571
arXiv:2511.12791v1 Тип: новая работа Аннотация: Выбор подходящего ретроспективного горизонта остается фундаментальной проблемой в прогнозировании временных рядов (ПВР), особенно в сценариях федеративного обучения, где данные распределены, гетерогенны и часто не являются независимыми. Хотя в последни...
arXiv:2511.12808v1 Тип: новая работа Аннотация: Задание информативных и плотных функций вознаграждения остается ключевой проблемой в обучении с подкреплением, поскольку это напрямую влияет на эффективность тренировки агента. В данной работе мы используем выразительную мощь количественной линейной те...
arXiv:2511.12838v1 Тип: новая статья Аннотация: Графовые нейронные сети высшего порядка (HOGNN), основанные на 2-FWL тесте, достигают превосходной выразительности за счет моделирования взаимодействий между 2 и 3 узлами, но при вычислительной сложности $\mathcal{O}(n^3)$. Однако это вычислительное бр...
arXiv:2511.12869v1 Тип: новая статья Аннотация: Большие языковые модели (LLM) enormously выиграли от масштабирования, однако эти достижения ограничены пятью фундаментальными проблемами: (1) галлюцинации, (2) компрессия контекста, (3) деградация способности к рассуждению, (4) хрупкость механизмов изв...
arXiv:2511.12905v1 Тип: новый Аннотация: В данном исследовании изучается взаимосвязь между характеристиками профилей в LinkedIn и профессиональным успехом, с акцентом на такие показатели, как повышения в должности, количество подписчиков и скорость карьерного роста. Используя набор данных из более ч...
arXiv:2511.12945v1 Тип: новая публикация Аннотация: Прогнозирование временных рядов в условиях сдвига распределения остаётся сложной задачей, поскольку существующие модели глубокого обучения часто полагаются на локальную статистическую нормализацию (например, среднее значение и дисперсию), которая н...
arXiv:2511.12898v1 Тип: новая работа Аннотация: Мы представляем Functional Mean Flow (FMF) — одношаговую генеративную модель, определенную в бесконечномерном гильбертовом пространстве. FMF расширяет фреймворк одношагового Mean Flow на функциональные области, предлагая теоретическую формулировку Func...
arXiv:2511.12986v1 Тип: новая работа Аннотация: Метод ветвей и границ (B&B) является основным точным методом решения задач смешанного целочисленного линейного программирования (MILP), однако его экспоненциальная временная сложность создает значительные трудности для задач крупного масштаба. Растущие...
arXiv:2511.12979v1 Тип: новая работа Аннотация: Генерация с подкреплением поиском (RAG) — это важнейшая парадигма для создания надежных, насыщенных знаниями приложений на основе больших языковых моделей (LLM). Однако многоэтапный конвейер (поиск, генерация) и уникальные характеристики рабочей нагруз...