Logo video2dn
  • Сохранить видео с ютуба
  • Категории
    • Музыка
    • Кино и Анимация
    • Автомобили
    • Животные
    • Спорт
    • Путешествия
    • Игры
    • Люди и Блоги
    • Юмор
    • Развлечения
    • Новости и Политика
    • Howto и Стиль
    • Diy своими руками
    • Образование
    • Наука и Технологии
    • Некоммерческие Организации
  • О сайте

Скачать или смотреть Do LLMs Actually Reason? The Geometry of Attention (2512.22471)

  • Emergent Mind
  • 2025-12-30
  • 91
Do LLMs Actually Reason? The Geometry of Attention (2512.22471)
  • ok logo

Скачать Do LLMs Actually Reason? The Geometry of Attention (2512.22471) бесплатно в качестве 4к (2к / 1080p)

У нас вы можете скачать бесплатно Do LLMs Actually Reason? The Geometry of Attention (2512.22471) или посмотреть видео с ютуба в максимальном доступном качестве.

Для скачивания выберите вариант из формы ниже:

  • Информация по загрузке:

Cкачать музыку Do LLMs Actually Reason? The Geometry of Attention (2512.22471) бесплатно в формате MP3:

Если иконки загрузки не отобразились, ПОЖАЛУЙСТА, НАЖМИТЕ ЗДЕСЬ или обновите страницу
Если у вас возникли трудности с загрузкой, пожалуйста, свяжитесь с нами по контактам, указанным в нижней части страницы.
Спасибо за использование сервиса video2dn.com

Описание к видео Do LLMs Actually Reason? The Geometry of Attention (2512.22471)

Paper: The Bayesian Geometry of Transformer Attention (2512.22471)
Published: 27 Dec 2025.

Emergent Mind: https://www.emergentmind.com/papers/2...
arXiv: https://arxiv.org/abs/2512.22471

This video explores the groundbreaking paper "The Bayesian Geometry of Transformer Attention," which investigates whether Large Language Models are capable of exact mathematical reasoning or are simply mimicking patterns. By utilizing "Bayesian Wind Tunnels"—synthetic environments with known mathematical truths—researchers demonstrate how transformers can implement precise Bayesian inference and outperform standard neural architectures. You will see how specific internal mechanisms, like structural binding and attention-based routing, allow these models to achieve genuine algorithmic generalization on tasks far beyond their training data.

Комментарии

Информация по комментариям в разработке

Похожие видео

  • О нас
  • Контакты
  • Отказ от ответственности - Disclaimer
  • Условия использования сайта - TOS
  • Политика конфиденциальности

video2dn Copyright © 2023 - 2025

Контакты для правообладателей [email protected]