Автоматические ставки: новый подход к планированию и оптимизации
![В рамках разработанного фреймворка SEGB, состоящего из этапов планирования, генерации действий и оффлайн-эволюции, предсказуемое состояние будущего [latex] s^{\prime}\_{t+1} [/latex] формируется LAD-моделью, обуславливая генерацию действия [latex] a^{\prime}\_{t} [/latex] с учетом этого состояния, после чего политика совершенствуется посредством GRPO с использованием замороженной Критики и Референсной модели исключительно в процессе оффлайн-обучения, тогда как при онлайн-инференсе используется эффективный конвейер, объединяющий только этапы 1 и 2.](https://arxiv.org/html/2602.22226v1/2602.22226v1/x1.png)
Исследователи предлагают инновационную систему SEGB, объединяющую генеративные модели и обучение с подкреплением для повышения эффективности рекламных кампаний.
Наука
За пределами Гауссовых процессов: как нейросети учатся выделять признаки
Новое исследование показывает, что байесовские нейросети демонстрируют обучение представлений, выходящее за рамки привычных моделей, благодаря принципам больших отклонений и формированию эффективных ядер.
Космические лучи под прицетом нейросетей: точное определение направления и энергии
Новый подход с использованием ансамблей графовых нейронных сетей позволяет значительно повысить точность реконструкции характеристик ультравысокоэнергетических космических лучей, регистрируемых радиоантеннами.
Табличные данные: как Deep Learning догоняет XGBoost
Новое исследование выявляет причины отставания глубокого обучения от деревьев решений при работе с табличными данными и предлагает эффективные методы предобработки.
Скрытые закономерности: как математика помогает обуздать языковые модели
Новое исследование показывает, что инструменты теории случайных матриц позволяют глубже понять внутреннюю структуру больших языковых моделей и повысить их надежность и эффективность.