Self-Anchor: Large Language Model Reasoning via Step-by-step Attention Alignment
Paper: http://arxiv.org/abs/2510.03223v1
Register: https://www.AiFeta.com
Paper: http://arxiv.org/abs/2510.03223v1
Register: https://www.AiFeta.com
Moni on tottunut siihen, että koti tottelee puhuttuja käskyjä. "Laita keittiön valo päälle", ja valot syttyvät. Tällainen sujuvuus on kuitenkin ehdollista: se toimii vain, jos laite ymmärtää puhujan äänen. Kaikille se ei ole arkea. Puheohjattuja laitteita on pitkään myyty ajatuksella, että puhuminen on luonnollisin ja tasa-arvoisin tapa käyttää
Jokainen, joka on joskus osallistunut suuren tieteenalan palkintoraatiin, tuntee tunteen: satojen ehdokkaiden joukosta pitäisi löytää ne muutamat, jotka todella erottuvat. Tekoälyn ja koneoppimisen suurkonferensseissa tilanne on viety äärimmilleen. Niihin virtaa nykyään kymmeniä tuhansia käsikirjoituksia, ja parhaiden paperien palkintoja jaetaan, vaikka arviointi nojaa kiireisten vapaaehtoisten tekemiin pisteisiin ja hajanaisiin kommentteihin. Arkijärki
Uusi, poikkeuksellisen laaja testi vihjaa, että nykyiset kielimallit eivät vielä hallitse kokonaisia arkistoja – ja että toisenlainen tapa järjestää niiden työ voisi toimia paremmin. Moni tunnistaa tunteen: etsit yhtä lukua kymmenistä raporteista tai yhtä nimeä vuosien sähköposteista. Vastaus ei ole yhdessä kohdassa, vaan pilkottuna sinne tänne. Ihmiselle tämä on työlästä – tekoälylle
Oletko koskaan jättänyt naapurille valtuutuksen hakea paketin puolestasi? Arkinen paperilappu riittää tiskillä, kunhan nimi täsmää. Verkossa sama tilanne on pulmallisempi: miten antaa toiselle – tai tekoälylle – lupa toimia puolestasi paljastamatta koko elämääsi, salasanojasi tai luottokorttiasi? Digitaalisessa maailmassa on pitkään eletty kahden huonon vaihtoehdon välissä. Joko jaetaan pääsyyn tarvittava avain – salasana, token