Apple описала метод RISED для обучения универсальных LLM-агентов
Apple опубликовала работу RISED — метод обучения LLM-агента в нескольких интерактивных средах. Подход использует рубрики поведения для выбора данных и само-дистилляции.
Официальные материалы организации, которые AI Хроника пересказал по первоисточнику. Опубликовано: 6.
Apple опубликовала работу RISED — метод обучения LLM-агента в нескольких интерактивных средах. Подход использует рубрики поведения для выбора данных и само-дистилляции.
Apple опубликовала исследование персональных систем сенсинга, в которых люди сами задают наблюдаемые явления. Участники недельного эксперимента использовали два открытых прототипа в повседневной жизни.
В исследовании Apple утверждается, что при одинаковом бюджете времени сильный агент-кодировщик с минимальной инфраструктурой не уступил современным сложным системам-обвязкам на задачах автономной ML-разработки.
30 сентября 2026 года Apple представила систематическое исследование методов управления выводом больших языковых моделей. Работа принята на конференцию EMNLP.
Apple опубликовала работу о SCLATE — программной основе для обучения и оценки агентов, работающих в длинных многошаговых сценариях.
В исследовании Apple от 29 сентября авторы проверили, насколько точно языковые модели передают древовидные выражения через естественный язык. Они обнаружили, что основная часть ошибок появляется уже при генерации описания.