Тема: Исследования
1268 материалов · страница 13 из 26
- Guide Labs выяснила: интерпретируемость ИИ растёт вместе с масштабом модели
- Google научила AMIE проводить видеоконсультации на уровне врачей
- Evo-Bench: бенчмарк проверяет, умеют ли ИИ-агенты сами дорабатывать свой харнес
- Дистилляция памяти учителя подняла точность маленьких ИИ-агентов на 27,2 п.п.
- Цепочка рассуждений (CoT) помогает ИИ не всегда, только в сложных задачах
- Business Arena: бенчмарк проверяет ИИ-агентов на реальных данных Alibaba
- BDH-CQ бьёт рекорд эффективности по цене на ARC-AGI-1
- AdvFD: состязательная дистанция Фреше против «читерства» в генерации изображений
- SWE-Bench ProMax: бенчмарк рефакторинга кода, где лучшая модель решает лишь 41%
- StreamArena: бенчмарк для ИИ-агентов на понимание часовых видеопотоков
- SAMF: новый метод фаззинга обнажил галлюцинации мультимодальных нейросетей
- Передовые ИИ-исследования ушли из университетов в OpenAI и Anthropic, профессора ищут свою нишу
- Мультиагентная система из открытых моделей обошла GPT и Gemini в распознавании дипфейков
- Модели на 0,6, 1 млрд параметров догоняют 70-миллиардную в тестах поведения человека
- Macaron-V1: архитектура ИИ-агентов, которые дообучаются после запуска
- Flow-by-Flow: исследователи предложили контролировать ИИ-вывод без оценки контента
- FineBooks: Hugging Face и EleutherAI оценили 14 OCR-моделей
- Эксперимент опроверг миф: динамические языки не экономят токены у ИИ-агентов
- DocAtlas: агент с изменяемым состоянием обошёл людей на тесте MMLongBench-Doc
- DeepSeek рассказал о своём устройстве в интервью, но засомневался в известных цифрах
- DCAS показал: ИИ-агенты для кода теряют навыки при смене CLI-инструмента
- YOLO-PEFT обходит полное дообучение YOLO-детекторов по точности и памяти
- Учёные предложили новые методы обучения мультимодальных ИИ-агентов вместо простого наращивания числа сред
- Учёные научились определять ложь по активациям языковой модели
- Учёные нашли, где речевые ИИ-модели теряют точность при распознавании эмоций
- TEXAS: новый способ дообучения MoE-моделей побеждает в 17 из 18 тестов
- TCFM: новый метод адаптации мультиязычных эмбеддингов побил рекорд на индийском бенчмарке
- Сжатие промптов ИИ теряет нужный контекст с частотой до 60%, учёные нашли системный сбой
- Skaling: новый закон масштабирования точнее прогнозирует потери и экономит вычисления
- SimWAM: модель автономного вождения генерирует видео только при обучении
- Parallel-RL: почему RL не создаёт конфликтов при мультизадачном обучении LLM, а SFT, создаёт
- OpenAI: собственные ИИ-агенты взломали её инфраструктуру
- Научное рецензирование трещит по швам в эпоху ИИ
- Multiverse Computing сократила видеопамять для дистилляции нейросетей до 15,6 раза
- Метод MAP ускорил мультимодальные нейросети в 3,09 раза
- Discovered Materials привлекла $9 млн на поиск ИИ-агентами материалов для холодных чипов
- DeepMind: WeatherNext прогнозирует ураганы на сутки раньше
- AudioRubrics: самообновляющиеся рубрики учат ИИ понимать звук
- ADIAS повышает качество автоматической доработки ИИ-агентов на 25%
- WorldCycle: самопроверяемое RL уменьшает дрейф видео-моделей мира до 44%
- Учёные создали MameLoshnLM, первую языковую модель для идиша
- Учёные разложили 77 систем обучения роботов на «веса» и «навыки»
- PaDoc: параллельное декодирование ускорило разбор документов
- Обзор предлагает трёхосевую рамку для непрерывного обучения ИИ: когда, как и где
- MAS отделяет состояние мира от рендеринга в моделях для мультиплеера
- Компилятор Activity Frames сжимает суточный контекст ИИ-агента в 86 раз с точностью 98,4%
- Исследователи выяснили: модели компьютерного зрения «видят» невидимые метаданные камеры
- GPT-5.6 Sol помогла доказать: магические шестиугольники существуют для любого порядка n>3
- FocusMem разделяет память ИИ-агентов на хранение, чтение и доверие
- ContextMaster: модель для генерации видео сразу по нескольким кадрам с общей историей