arXiv · 16.06.2026 ·Машинное обучение

Новый метод для устойчивых диффузионных политик

Исследователи предложили новый подход для повышения устойчивости диффузионных политик, которые используются в управлении физическими системами. Проблема заключается в том, что конечномерные (FD) диффузионные политики страдают от временного дрейфа из-за артефактов дискретизации, что ухудшает их производительность на длительных временных горизонтах.

Авторы работы ввели обратное уравнение Колмогорова, которое позволяет «поднять» диффузионные политики в пространство Камерона-Мартина — подмножество гильбертова пространства. Это решение заменяет стохастическое согласование оценок на детерминированное краевое задача для дифференциального уравнения в частных производных (PDE).

Подход позволяет снизить влияние случайных факторов и повысить стабильность политик при их применении в реальных физических системах. Исследование может найти применение в робототехнике, автоматизированном управлении и других областях, где требуется надёжное управление динамическими процессами.

Работа опубликована на arXiv и доступна по ссылке: https://arxiv.org/abs/2606.18186v1.

Источник: arXiv

Похожие материалы

The latest research from Google · Оркестрация агентов Новые алгоритмы планирования для динамических систем Исследователи Google представили новый подход к планированию задач в условиях изменяющейся пропускной способности. В статье рассматриваются алгоритмы, которые оптимизируют распределение ресурсов в системах с переменной нагрузкой, что особенно актуально для распределённых вычислений и оркестрации ИИ-агентов. arXiv · Обучение и дообучение Как on-policy distillation меняет параметры моделей Исследователи из MIT и DeepMind изучили влияние on-policy distillation (OPD) на параметры моделей. Этот метод сочетает траектории студента, полученные в реальных условиях, с плотным супервизором от учителя. Авторы анализировали несколько языковых и визуально-языковых моделей и выявили два ключевых результата. arXiv · Машинное обучение Исследование: устойчивые и адаптивные трансформеры с фиксированной точкой Учёные предложили новый подход к трансформерам с циклической архитектурой, который решает проблему распространения сигнала на больших глубинах. В статье на arXiv представлены Fixed-Point Reasoners — модели, способные адаптироваться к сложным задачам, требующим составного рассуждения. arXiv · Инференс и железо Как снизить задержки в системах с потоковыми данными Исследователи из MIT и Google предложили новый подход к обработке потоковых данных в системах машинного обучения, который может существенно снизить задержки и нагрузку на серверы. В статье, опубликованной на arXiv, они описывают метод, который отделяет процесс инференса от обновления состояния, используя вероятностное прореживание (probabilistic thinning). arXiv · Машинное обучение Трансформеры для решения уравнений на сложных геометриях Исследователи из MIT и других ведущих университетов представили новый подход к использованию трансформеров для решения задач, связанных с дифференциальными уравнениями на сложных геометриях. Традиционные методы, основанные на нейронных операторах, ограничены фиксированным размером области, что затрудняет их применение в реальных сценариях, где размеры могут варьироваться. arXiv · Модели и релизы Новый подход к долгосрочному прогнозированию временных рядов Исследователи из Arxiv представили новый метод HAMON, который использует пассивное оптическое смешивание последовательностей для долгосрочного прогнозирования временных рядов. Этот подход демонстрирует, что простые линейные и частотные модели могут быть конкурентоспособными в задачах долгосрочного прогнозирования, что ставит под сомнение необходимость использования сложных трансформерных моделей в этом контексте. arXiv · Инференс и железо Оптимизация INT8 вычислений для диффузионных трансформеров на потребительских GPU Исследователи из Ideogram представили новый подход к оптимизации инференса диффузионных трансформеров на потребительских GPU. В статье, опубликованной на arXiv, они показывают, что посттрейнинговая квантование в INT8 (W8A8) часто оказывается медленнее, чем альтернативы в FP8 и NF4, несмотря на ожидания. Это связано с тем, что в текущих реализациях веса и активации квантуются только для того, чтобы сразу же деквантоваться обратно в bf16 и выполнять матричное умножение в этом формате. arXiv · Оркестрация агентов Новый подход к маршрутизации множества ИИ-агентов Исследователи из Университета Карнеги-Меллон представили новую работу, посвящённую компиляционным методам в задачах маршрутизации множества агентов (MAPF). В отличие от классических подходов, где все агенты должны достичь заданных целей без столкновений, авторы рассматривают варианты с разными требованиями к агентам. arXiv · Инфраструктура для агентов Новый метод для координации агентов с разными целями Исследователи из MIT и Университета Карнеги-Меллона представили новый подход к обучению ИИ-агентов в условиях многозадачности и конфликтов целей. В статье на arXiv они описывают Preference Coordinated Multi-agent Policy Optimization (PCMA) — метод, который позволяет агентам координировать свои действия даже при наличии противоречивых целей и различий в наблюдениях и ролях. Together.ai · Машинное обучение Новый метод ускоряет диффузионные языковые модели в 14 раз Исследователи из Together AI представили Consistency Diffusion Language Models (CDLM) — метод, который ускоряет работу диффузионных языковых моделей в 14,5 раза без потери качества.

← Все материалы