utworzone przez Redakcja | wrz 25, 2026
TW3Cast to system prognozowania szeregów czasowych, który zajął 3. miejsce wśród 130 rozwiązań w benchmarku GIFT-Eval, nie używając agentów ani modeli językowych. Działa na podstawie zamrożonej tabeli selekcji i lekko dostrojonych modeli fundamentowych jak Chronos-2,...
utworzone przez Redakcja | wrz 21, 2026
Badacze analizują, jak fine-tuning przekształca wewnętrzne reprezentacje LLM, w tym wzorce uwagi i aktywacje warstw. Odkryto, że kluczowe komponenty odpowiedzialne za wydajność zadań są skoncentrowane w określonych warstwach, co sugeruje funkcjonalną lokalizację...
utworzone przez Redakcja | wrz 5, 2026
Eksperyment z przenoszeniem wysokopoziomowych reprezentacji semantycznych z innej architektury do przestrzeni kondycjonowania MiniMax H3 zaowocował adapterem o 5 milionach parametrów, który nie wymaga modelu-dawcy podczas inferencji.
utworzone przez Redakcja | sie 21, 2026
Badania Nvidii pokazują, że agenty AI mogą działać skutecznie i stabilnie dzięki fine-tuningowi, nawet jeśli bazowy model nie jest najlepszy w danym zadaniu. To tzw. harness – środowisko i konfiguracja wokół modelu – okazuje się ważniejszy niż sam...
utworzone przez Redakcja | sie 4, 2026
Naukowcy opracowali AutoFOAM – agenta opartego na dużym modelu językowym (Qwen-coder 2.5-14B), który samodzielnie tworzy, uruchamia i udoskonala symulacje w OpenFOAM na podstawie poleceń w języku naturalnym. System wykorzystuje pętlę ewolucyjną złożoną z 7 etapów,...
