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

Fluid-Gen-Zero отдаёт физику воды симулятору и снижает ошибку потока на 84%
Фреймворк без дообучения связывает физический симулятор с видеомоделями на базе CogVideoX и Wan: ошибка траектории объектов падает до 81,5%, ошибка потока жидкости…

LVSPM обошла VGGT в оценке поз камеры на 16–256 кадрах и не ломается на больших сценах
Новая модель LVSPM одновременно восстанавливает позы камер и синтезирует новые ракурсы по сотням снимков без калибровки, обгоняя VGGT на RealEstate10k, Co3Dv2 и…

TopoGPU ускорил расчёт персистентных гомологий в среднем в 53 раза
Авторы выпустили TopoGPU, потоковый GPU-конвейер для персистентных гомологий изображений: в среднем в 53,24 раза быстрее Cubical Ripser, максимум — в 198,01 раза.

DOGS обошёл 9 базовых методов в генерации логотипов на двух рендерерах

LinSlot учит нейросеть разбирать сцену на объекты и их атрибуты без разметки

OcuFlow убирает блики с очков за один шаг и берёт 67,32% голосов в слепом тесте

Исследователи выложили VR180-датасет с камер Blackmagic: 1211 стерео-образцов

SLVR на Qwen2.5-VL-7B прибавил 14,2 пункта на BLINK Relation без текстового CoT
Исследователи предложили SLVR: латентное рассуждение с типизированными стадиями. На Qwen2.5-VL-7B метод дал +9,4 на MMVP и +14,2 на BLINK Relation без генерации…

Google выпустила рабочего ИИ-агента для компаний, но цена и интеграции под вопросом
Агент Google работает с корпоративным контекстом для офисных задач, но цена и стыковка со сторонними системами остаются главными вопросами для бизнеса.

Subliminal learning передал бэкдор через числа: 23,5% ответов по-французски

PXtal обошёл базовые модели на шести тестовых наборах, четыре из них zero-shot

Nullify стирает знания из LLM без дообучения: векторы в null-пространстве

CARing учит LLM предсказывать диагнозы: R@30 достиг 46,52% на MIMIC-IV

LoopOPD учит зацикленные языковые модели улучшаться за счёт собственных циклов
Авторы LoopOPD заставили промежуточный цикл LoopLM учиться у финального цикла той же модели, без внешнего учителя. Проверка на Ouro-Thinking, обучение только на…

Телеметрия роутера MoE выдаёт данные дообучения: атака точнее на 2,7–9,4 п.п.
Логи маршрутизации экспертов в MoE-моделях показывают, попал ли пример в дообучение: TPR при 1% FPR вырастает на 2,7–9,4 п.п. во всех девяти протестированных…









