Наука

Код под прицелом: Где заканчивается теория и начинается практика анализа уязвимостей

от

Предлагается ориентированная на практическое применение структура для оценки моделей обнаружения уязвимостей, позволяющая комплексно анализировать их эффективность и надежность в реальных условиях.

Новое исследование показывает, что современные модели машинного обучения и нейросети для обнаружения уязвимостей в коде демонстрируют неудовлетворительные результаты при реальном применении.

Поиск знаний вместо масштабирования: Как создавать качественный контент

от

Архитектура DeepNews представляет собой агентный рабочий процесс, построенный по принципу map-reduce, где поиск информации (Tri-stream Search) отделен от стратегического планирования (Schema-Guided) и реализации ($Adversarial Prompting$), а механизм инъекции контекста в слой реализации призван смягчить проблему размывания внимания.

Новое исследование показывает, что для генерации достоверных и развернутых текстов в сфере финансов важнее не размер языковой модели, а грамотная организация процесса поиска и структурирования информации.

Искусственный интеллект на службе финансов: взгляд на обучение с подкреплением

от

Анализ производительности алгоритмов обучения с подкреплением демонстрирует их устойчивость в различных рыночных режимах - на бычьих, медвежьих и волатильных рынках, при этом стратегии рыночного обеспечения проявляют особую устойчивость в периоды повышенной волатильности, что подтверждает их практическую применимость в реальных финансовых условиях.

Обзор показывает, что успех применения обучения с подкреплением в финансовой сфере зависит не столько от сложности алгоритмов, сколько от качества данных и экспертных знаний.

Иллюзии машин: как бороться с выдумками больших языковых моделей

от

В процессе ответа на вопросы, основанные на базе знаний, система GraphRAG демонстрирует склонность к галлюцинациям, что указывает на присущую ей уязвимость к генерации недостоверной информации при извлечении знаний из графовых структур.

Новое исследование объясняет причины появления ложной информации в системах, использующих графовые базы знаний для улучшения ответов, и предлагает методы обнаружения этих ошибок.