QuasiMoTTo: Масштабирование тестового времени с использованием квази-Монте-Карло

В данной статье рассматривается робастное оптимальное управление в реальном времени для неопределенных нелинейных систем, где линейные временные приближения (LTV) упрощают планирование, но требуют достоверных оценок ошибок линейзации (LEBs) для обеспечения соблюдения устойчивых ограничений. Мы разработали строгие, дифференцируемые оценки ошибок линейзации на GPU для LTV-аппроксимаций нелинейной динамики и динамики нейронных сетей (NN). Для аналитической динамики мы вводим оценки Гессиана на основе пути, которые являются более строгими, чем стандартные интервальные методы. Для динамики NN мы выводим сертифицированные LEB, используя аффинные релаксации, сгенерированные верификатором NN, и локальные коррекции Якобиана. Мы адаптировали парный LTV-составляющий решатель для робастного управления на уровне систем, чтобы он соответствовал этим LEB, расширив его на обработку правообратимых матриц возмущений и нецентрицированных наборов возмущений для строгого зонотопного распространения неопределенности. Наш метод, GPUSLS-LEO, позволяет онлайн-оптимизацию робастных обратных стратегий, учитывающих ошибку линейзации, обеспечивая надежные, формально проверенные достигнутые трубки. На комплексных нелинейных и NN динамиках с размерностями до 168 состояний наш метод может вычислять робастные стратегии управления на GPU со скоростью до 67 Гц, снижая время решения и консервативность по сравнению с базовыми решениями, сохраняя при этом формальные гарантии и производительность в реальном времени.

Болезнь Альцгеймера (БА) — это дегенеративное неврологическое заболевание, характеризующееся потерей памяти, ухудшением когнитивных функций и уменьшением объема мозговой ткани. Обнаружить его на ранней стадии сложно из-за вариаций в прогрессировании заболевания и ограниченных возможностей методов нейровизуализации с единственной модальностью. Диагностика болезни Альцгеймера на основе магнитно-резонансной томографии (МРТ) предоставляет дополнительные структурные и функциональные данные, однако существующие методы глубокого обучения часто сталкиваются с проблемами несбалансированности данных, высокой вычислительной сложности и ограниченной обобщаемостью. Для устранения этих пробелов разработана структура извлечения признаков из МРТ на основе EfficientNet для классификации стадий болезни Альцгеймера. EfficientNet, оснащенный комбинированным масштабированием, слоями с разделением по глубине и компонентами сжатием и возбуждением, позволяет точно охарактеризовать корковые структуры и вариации во всем мозге, сохраняя при этом вычислительную эффективность. Извлеченные признаки классифицируются с помощью сети свёрточной многомасштабной внимательной сети на основе сжатия (C-MSACCN), которая объединяет механизмы внимания и стратегии сжатия для повышения точности и снижения сложности модели. Более того, улучшенный оптимизатор соседей клеток (ICNO) тонко настраивает гиперпараметры, находя баланс между исследованием и эксплуатацией для оптимального сходимости и устойчивости. С точностью 99,9%, точностью, полнотой и F1-мерой на наборах данных модель превосходит предыдущие работы. Валидация подтверждает согласованность, а методы визуализации выделяют области, связанные с заболеванием, для предоставления клинической информации.

Беспилотные летательные аппараты (БПЛА) играют важную роль в различных гражданских и коммерческих приложениях, что требует точной классификации их радиочастотных (РЧ) сигналов. Современные подходы на основе глубокого обучения сталкиваются с высокой вычислительной сложностью, чувствительностью к шуму и ограниченной точностью. В данной статье предлагается новая структура классификации сигналов БПЛА, которая сочетает в себе вейвлетное извлечение признаков с иерархической архитектурой U-Net, дополненной механизмами внимания с раздельным временем (STCA) и остаточной связанностью. Модель WUSTCA эффективно классифицирует сигналы БПЛА и их контроллеров, достигая средней точности классификации 96,6% для БПЛА и 95,83% для контроллеров БПЛА на наборе данных CardRF. Решая такие проблемы, как помехи шума и разнообразие сигналов, данная работа предоставляет надежное и эффективное решение для классификации сигналов БПЛА, открывая путь для приложений в реальном времени в сложных условиях.

Обучение с подкреплением (RL) стало центральным компонентом постобучения крупных языковых моделей (LLMs), однако мало что известно о том, как адаптация RL распределена по слоям трансформера. Существующие подходы обычно обновляют все параметры модели равномерно, подразумевая, что каждый слой вносит схожий вклад в приросты, достигнутые в процессе постобучения с использованием RL. В данной работе мы ставим под сомнение это предположение через систематическое изучение обучения RL по слоям. Удивительно, но мы обнаружили, что обучение одного слоя трансформера может воспроизвести большую часть приростов, достигнутых при полном обучении с RL, а в некоторых случаях даже превзойти его. Чтобы количественно оценить это явление, мы вводим величину "вклад слоя", которая измеряет долю полного улучшения RL, достигнутого благодаря обучению слоя в изоляции. В рамках семи моделей, охватывающих две семейства моделей (Qwen3, Qwen2.5), три алгоритма RL (GRPO, GiGPO, Dr. GRPO) и несколько областей задач, включая математическое рассуждение, генерацию кода и агентное принятие решений, мы наблюдаем замечательно стабильный паттерн: приросты RL сосредоточены в небольшом подмножестве, а в большинстве случаев даже в одном слое трансформера. Более того, тот же структурный паттерн последовательно возникает: слои с высоким вкладом сосредоточены в середине стека трансформера, тогда как слои ближе к входу и выходу вносят значительно меньший вклад. Ранжирование слоев при этом остается сильно коррелированным между датасетами, задачами, семействами моделей и алгоритмами RL.

Гипермасштабируемые микросервисные системы стали стандартной инфраструктурой для крупных интернет-компаний. Эти системы состоят из множества слабо связанных микросервисов, которые развиваются независимо через постоянную разработку и развертывание. Такая сложность делает сбои неизбежными, что требует эффективного анализа коренных причин (RCA), чтобы помочь инженерам по надежности сайтов (SRE) быстро локализовать корневые сервисы и классифицировать типы сбоев. Однако существующие методы RCA часто сталкиваются с трудностями в адаптации к экстремальной динамичности и масштабам этих систем. В этой работе мы представляем KRCA, сквозную систему RCA, разработанную для гипермасштабируемых микросервисных систем. Для управления обширным пространством поиска KRCA использует многоступенчатый конвейер, который начинается с досконального анализа на уровне API для изоляции подозрительных сервисов. Затем он создает граф причинно-следственных связей на основе аномальных метрик, чтобы служить высокореколлным структурным приоритетом, прежде чем использовать память-расширенную многоагентную структуру для проверки причинности и генерации окончательного отчета о сбое. Объединив структурированные причинно-следственные ограничения с многоагентным рассуждением, KRCA обеспечивает баланс между диагностической точностью и требованиями к эффективности для использования в реальном времени. Экспериментальные результаты показывают, что KRCA достигает оценок AC@1 0.88 и 0.79 для локализации корневых сервисов и классификации типов сбоев, превосходя самые сильные базовые показатели по крайней мере на 31% в абсолютных приростах. KRCA была внедрена в производственной среде Kuaishou на протяжении более шести месяцев, что позволило сократить среднее время диагностики на 77.3%.

Обучение с подкреплением с проверяемыми наградами (RLVR) стало мощной парадигмой для обучения языковых моделей (ЛМ) по задачам с четко определяемыми метриками успеха, такими как генерация кода и математическое рассуждение. Однако текущие методы RLVR оптимизируют лишь то, что можно объективно оценить, часто пренебрегая субъективными, непроверяемыми аспектами человеческих выводов, такими как стиль и структура. Это ограничение приводит к хорошо задокументированным проблемам, таким как потеря разнообразия, неестественно звучащие ответы и манипулирование наградами. Мы предлагаем противоборствующую систему генератора-дискриминатора, которая дополняет проверяемые награды обученным сигналом из человеческих демонстраций. Модель генератора обучается с использованием RL для максимизации как точности выполнения задач, так и противоборствующей награды, полученной от дискриминатора. Дискриминатор, обучаемый вместе с политикой генератора, учится отличать тексты, написанные человеком, от сгенерированных моделью. Дискриминатор служит обученной прокси для распределения человеческих выходов, предоставляя обратную связь по аспектам генерации, которые трудно формализовать в виде скалярных наград. В различных областях, включая исправление ошибок и открытую генерацию, наш подход последовательно улучшает непроверяемые свойства, сохраняя при этом приросты точности RLVR. В исправлении ошибок наш метод демонстрирует решения с значительно меньшим расстоянием правок по сравнению с базовыми методами RLVR, достигая аналогичных результатов. В генерации рассказов наш подход значительно увеличивает вероятность победы, создавая истории, которые являются разнообразными и более приближенными к человеческим. В простом тесте на манипулирование наградами наш метод почти полностью устраняет неправильное поведение модели, сохраняя при этом высокие оценки по стандартам. Вместе эти результаты показывают, что наш подход соединяет RL и SFT, предлагая масштабируемый путь к совместной оптимизации проверяемых и непроверяемых свойств задачи.