Тема: Исследования
1268 материалов · страница 18 из 26
- ИИ-модели теряют нить, когда пользователь меняет намерение по ходу диалога
- Color Pass-Through точнее передаёт цвет от камеры смартфона к экрану
- ARC-AGI обновили до версии 3: бенчмарк для ИИ-агентов в интерактивных средах
- Учёные вывели законы масштабирования для гиперсетей, внедряющих знания в языковые модели
- Учёные доказали: естественный язык не может полностью заменить языки программирования
- Учёные: детализация персоны не делает мнения языковых моделей разнообразнее
- Tencent выпустила WorkBuddy Bench, бенчмарк для кодинг-агентов, задачи которого нельзя найти в интернете
- Rubric4Setwise обошёл 12 ранжировщиков в подборе документов для RAG
- RIPO: новый алгоритм RL обошёл GRPO в тесте AIME24 (до 60%)
- ReferTrack: метод научил робота следить за целью по камере
- ProVisE: фреймворк оценивает пространственное мышление генеративных моделей через пиксели
- Новый метод VCSD поднял точность моделей Qwen3-VL и Qwen3.5 без внешнего учителя
- Новый метод EAACD снижает галлюцинации LLM в MoE-моделях
- Moir защищает математику и код нейросетей при редактировании знаний
- Маршрутизация MoE-моделей оказалась кодированием Хаффмана
- LLM-INSTRUCT выиграла конкурс по анализу аргументации на ArgMining 2026
- K12-KGraph: граф знаний школьной программы Китая выявил пробелы у ИИ-моделей
- GPT-5.5 и Claude Fable 5 провалили бенчмарк на активное зрение ActiveVision
- ESO, возможно, нашла первую экзолуну за пределами Солнечной системы
- DeepSeek ценит структуру и голос текста выше словарного запаса
- AstraZeneca рассказала, как ИИ ускоряет разработку лекарств нового поколения
- AREX, рекурсивно самоулучшающийся ИИ-агент для глубокого поиска
- Anchor-Align повышает успешность ИИ-роботов после дообучения
- AlphaAgent, ИИ-агент для анализа статей по материаловедению
- Учёные научили генеративные рекомендации учитывать несколько целей без переобучения модели
- Учёные нашли «внутренние часы» в диффузионных языковых моделях
- Учёные нашли скрытые «регистры смысла» в диффузионных трансформерах и ускорили генерацию на 20%
- Self Gradient Forcing: новый метод обучения нейросетей для генерации видео произвольной длины
- SciForma: новая модель точно рисует научные диаграммы без ошибок в структуре
- OpenAI вложит $7 млн и предложит мэтчинг API до $10 млн в Genesis Mission Минэнерго США
- MIT создал бенчмарк Beaver: точность text-to-SQL на реальных базах, 10, 30% против 80%+ в тестах
- LLM почти не отличают надёжные источники от просто популярных, показало исследование
- LISA: гибридное внимание ускоряет вывод reasoning-моделей на 50%
- HPD-Parsing ускоряет разбор документов ИИ в 2,62 раза
- Google выделил $40 млн на ИИ для научных лабораторий Genesis Mission
- Google научила квантовый чип Willow калиброваться во время вычислений
- Google научила ИИ-агента SymptomAI ставить диагнозы точнее врачей
- FormulaSpin научил модели точнее писать формулы для таблиц через самоигру
- Эксперимент: ИИ-лаборатории не подгоняют модели под тест «пеликан на велосипеде»
- DeepSeek-V4 дообучили на Huawei Ascend в 2.93 раза эффективнее
- AutoIndex учит ИИ-агентов оптимизировать индексацию документов и поднимает точность поиска до 30%
- AlayaRenderer-Flash ускорил генеративный рендер игровых миров до 30 FPS
- ABot-World-0: интерактивная видео-модель мира стримит на одной GPU
- 3D-Fit: новый бенчмарк показал, что LLM пока отстают от диффузионных моделей в дизайне молекул
- Учёные предложили «коэффициент джинна», метрику того, насколько ИИ-агент верно понимает просьбы
- ToolDNS: исследователи предложили искать ИИ-инструменты через DNS
- TimeLens2: модель на 8 млрд параметров обошла ИИ с 397 млрд в поиске момента видео
- SWE-Pruner Pro обрезает контекст ИИ-агента и экономит до 39% токенов
- SAT: метод для устойчивого асинхронного обучения с подкреплением LLM
- SAAG: фреймворк находит, где именно ИИ-агенты ошибаются при вызове функций