#LLM
Подборка материалов по теме «LLM»: релизы, исследования, бенчмарки, опенсорс.

Врачи спрашивают LLM не о диагнозах: 127 833 запроса против 58 бенчмарков
Анализ 127 833 запросов клиницистов к ИИ-ассистенту показал: диагностика составляет лишь 3,7%, а типичный бенчмарк совпадает с реальной нагрузкой на 31%.

FedAlphaEdit сводит правки знаний от разных организаций в одну LLM без обмена данными
Исследователи показали, что простая склейка AlphaEdit и CollabEdit ломается, и предложили FedAlphaEdit: слияние правок в общем нуль-пространстве, близкое к…

Три LLM плохо следуют промптам о запинках и перебиваниях, правила справляются лучше
Авторы tau-Voice проверили, как три LLM имитируют запинки, перебивания и поддакивания в симуляторах пользователей. Детерминированный алгоритм оказался надёжнее…

Galahad-kv сохраняет KV-кэш на NVMe и грузит блок в 2,8–4,3 раза быстрее пересчёта

Дообученная модель на 0,8 млрд параметров обошла GPT-5.4 в разметке грамматики

Нормализация реплик удешевляет аналитику миллионов звонков: пайплайн целиком на малых моделях

Текстовый автоэнкодер сжимает веб-текст до 2,24 бита на байт без потери смысла

Когнитивные термометры: нейросети предлагают мерить сложность смысла
Обзор на arXiv предлагает использовать модели машинного обучения как «когнитивные термометры» и измерять с их помощью, какие значения языки выбирают чаще и почему.

LLM пишут планы дорожных работ для WisDOT: 14B почти не лучше 7B
Учёные дообучили открытые модели на архиве WisTMP и запустили их локально. Качество выросло, но 14B дала мало выигрыша над 7B/8B, а сметы остаются слабым местом.

Diffu-LoRA учит адаптер самому решать, в каких слоях Stable Diffusion нужен ранг

GenUI-Harness поднял 4B-модель с 9,33% до 58% Pass@3 и обогнал Claude Opus 5

OpenProblemBench: GPT-6-Astra решает 14% открытых задач математики и физики

AgentHorizon: лучший судья GPT-5.5 набрал лишь 80,9% на длинных задачах агентов

StoreBench: LLM-агенты управляют интернет-магазином и проигрывают скрипту — 49% против 97%
Бенчмарк StoreBench посадил семь топовых LLM управлять магазином одежды. Лучшая, DeepSeek-V4-Pro, проходит 49% задач, простая эвристика — 97%, люди набирают 0,708.

LLM-агенты не выучивают нормы сообщества из взаимодействия, показало исследование
Препринт arXiv вводит понятие нормативной компетентности LLM. В дебатах с синтетическими нормами базовые агенты не смогли вывести правила, даже когда это повышало…









