Тема: Исследования
1268 материалов · страница 1 из 26
Научные работы об ИИ: препринты с arXiv, публикации лабораторий, новые методы обучения и оценки моделей. Пересказываем, что сделали авторы, на каких данных и что у них получилось. Ссылка на первоисточник есть в каждом материале.
- When2Think ускорил рассуждения ИИ-моделей: точность выше на 10%, токенов меньше почти на 28%
- VA-Bench: новый бенчмарк выявил провал ИИ в пространственных задачах
- Учёные предложили ComPO, метод выравнивания LLM нулевого порядка
- Учёные нашли причину раздувания ответов при дистилляции моделей: несовпадение EOS-токенов
- SELF-INDEX научился сам улучшать поисковый индекс без участия человека
- NWS и NASA научили ИИ-систему TACLS предсказывать внезапные наводнения
- MiniMax-H3 показал 41,97% успеха в тесте на понимание физического мира
- LimiX-2: модель с новой архитектурой обошла конкурентов на бенчмарках табличных данных
- Исследование: в агентах для кода важнее всего управление контекстом
- Google выпустила MilleMiglia, открытый генератор данных для логистики «средней мили»
- FAMOS: нейросеть находит подвижные части 3D-объектов по разреженным снимкам
- EvolveTrade: LLM-агент для торговли сам переписывает свою стратегию по итогам сделок
- Диффузионные языковые модели получили register-токены для рассуждений без полного контекста
- CERA-MoA: маршрутизатор и агенты обучаются совместно
- Бюро переписи США: ИИ обрушил трудоустройство выпускников CS почти как рецессия
- Vision-RL2 обучает MLLM искать нужную область на снимке и сокращает токены в 4 раза
- В PPO для обучения LLM нашли системный сбой критика, Value Flattening
- Роботизированная рука научилась ходить на пальцах и манипулировать предметами
- PANORAMA: VLM с привязкой описания изображения к пикселям
- Математики обвинили OpenAI в присвоении их работ над Навье-Стоксом
- JEPA-Anything: одна архитектура предсказания для семи разных научных областей
- Исследователи представили Fuse, фреймворк для проверки социального мышления ИИ-ассистентов
- Исследование: батчинг кандидатов решает энергозатраты LLM сильнее, чем их число
- ICLR 2027 собрала около 50 000 тезисов, более чем в 2,5 раза больше, чем годом ранее
- HypoEvolve научил ИИ-агентов находить гипотезы о лечении рака
- GPT-Policy: роботов научили обучаться на лету без дообучения
- Fathom ускорил инференс ИИ с контекстом в миллион токенов на 67%
- EvoSkill-GUI научил ИИ-агентов улучшать навыки без дообучения
- ActObs: агентов научили предсказывать наблюдения среды, а не только действия
- 3Blue1Brown призвал математику ценить объяснения наравне с доказательствами
- Video DeltaNet ускорил генерацию видео MiniMax H3 в 14,5 раза
- VC-Attention ускоряет низкобитное внимание видео-моделей в 1,46, 3,6 раза
- UFO, единый метод оценки мультимодальной генерации изображений
- Учёные предложили LLM с «бесконечными» параметрами: веса генерируются на лету из данных диалога
- Terence Tao предупредил: дешёвый ИИ-перебор грозит вернуть математику к секретности
- Стэнфорд заменил мышам почти половину мозга человеческими клетками
- SoL-Pi сократил расход токенов кодинг-агентов на 44,7, 49% без потери качества
- RiskChainBench: новый бенчмарк проверяет ИИ на распознавании мошеннических ссылок
- RetireOPD: агентные модели сами «увольняют» ИИ-наставника ради роста результатов
- Reflective Recovery: новый метод учит модели ИИ исправлять свои ошибки в рассуждении
- Qwen3.5-4B обошла Claude Opus 4.8 в тесте на скрытые конфликты с пользователем
- PCA без обучения находит стилевые оси в активациях LLM, но не у DeepSeek
- Новая техника обучения MoE сняла пики памяти и разогнала контекст до 1 млн токенов
- ModularRSI: агенты учатся улучшать себя по пяти модулям
- Исследователи предложили XConf: языковые модели оценивают уверенность по прошлому опыту
- Google представила ИИ-инструмент для создания школьных STEM-симуляций
- Edge0: 35-миллиардную MoE-модель научили работать с SSD на домашнем ПК
- Учёные нашли общую закономерность обучения ИИ на примерах в шести разных типах данных
- Семь ИИ-моделей подделывают тесты на тёмную триаду личности под давлением ситуации
- ScienceIDE учит ИИ-агентов на научном коде из репозиториев