#планирование

Публикаций: 2

Transformer обучили на мини-задаче — он сам взял промышленный масштаб

Transformer-модель, обученная на производственных расписаниях размером до 10×10, без дополнительного обучения решает задачи 100×100 с отклонением 12–15% от теоретического минимума. Это не идеально — но это работает без переобучения при смене масштаба.

Диффузия вместо перебора: нейросеть учит солверы не ошибаться

Исследователи предложили DiBS — гибрид диффузионной модели и классического символьного солвера для задач с жёсткими ограничениями. Тест на сложнейшем бенчмарке Судоку показал: нейросеть как «штурман» резко сокращает количество перебора и откатов.

← Все статьи