Тема: Исследования
1914 материалов · страница 2 из 39
- PhysInsert: нейросеть вставляет объект в сцену с учётом света и ракурса
- Microsoft Research Focus №97: ForkPilot, CABRA, TeleTune и BioEmu2
- Метод WISD улучшает рассуждающие модели с помощью их ослабленной копии
- Исследователи предложили учить генерацию изображений в два этапа: авторегрессия, затем диффузия
- Hugging Face объявила Project ProtoStar: открытые научные данные для ИИ
- HairDeck создаёт карточки волос для персонажей по одной картинке
- Google DeepMind создала ForTy: карту типов лесов мира по снимкам со спутников
- EPSBench: ИИ-агенты не обошли аналитиков в прогнозе прибыли на акцию
- EasyProver доказала 669 из 672 задач PutnamBench без дообучения модели
- Для GPT-4o mini измерили «ёмкость инструкций»: около 37-38 правил
- Youtu-Parsing-Omni: один парсер на 5 млрд параметров читает документы, аудио и видео
- SpecSlot: пиксельный трансформер для картинок без раздувания глобального внимания
- Представлена L3G-World: мир в реальном времени, 9 кадров/с, с 3D-памятью
- Представлен SO-101 Bench: бенчмарк для недорогой роборуки
- Предложен Soft-MTP: правка в одну строку улучшает обучение MTP
- Платоновскую гипотезу доказали для JEPA: модель на 109M обошла языковые на 72B
- nesformer запускает процессор приставки NES внутри весов Qwen3.5
- Microsoft создала синтетические корпоративные среды для проверки Copilot
- Метод LOWN ускорил диффузионную нейросеть LLaDA-V: 35,3% вычислений при 99,6% качества
- Investor's Last Exam: тест ИИ-агентов на анализ акций без подглядывания в будущее
- Intrinsic Distribution Matching: метод дистилляции для text-to-image в 1-2 шага
- Import AI 478: агенты Resolution формализовали математику за $135 тыс., Claude Opus 5.5 решил 18,5% ProgramBench
- Glance: генератор в RAG сам переранжирует пассажи без отдельной модели
- EditAgent: исследователи расширили возможности ИИ-агента для редактирования изображений
- Co-Design Bench: лучшая из десяти моделей полностью решила лишь 26,4% задач
- A-RSI: нейросеть сама решает, когда обновлять обучающие задачи
- WorkFactory: фреймворк строит 112 686 рабочих задач для обучения ИИ-агентов
- WeVisCut: нейросеть на 9 млрд параметров монтирует длинные видео по сценарию
- Рои ИИ-агентов сыграли в Minecraft и Mindustry: GPT-6.1 Sol обошла Claude Opus 5.5
- Редкие и релевантные, но неверные: как память подводит групповые решения нейросетей
- Представлена RynnWorld-Latent: видеомодель мира для разных роботов
- Предложен EvidenceConnect: данные, чтобы ИИ связывал детали картинки
- OmniShowcase: нейросеть генерирует видео объекта по нескольким ракурсам с учётом 3D-формы
- Обученный ИИ-агент привязан к своей обвязке: успех падает с 85,0% до 19,2%
- Обучение с подкреплением редко учит нейросеть новому: разбор 20 моделей
- На Raspberry Pi Pico 2 W запустили модель мира, которая сама генерирует игры
- Метод WiD ускоряет обучение PixelDiT-XL: на 37,5% меньше эпох
- Anthropic: эксперты переняли случайные мнения ИИ-агента и сочли их своими
- VibeVideoBench: бенчмарк проверил ИИ-агентов, которые делают видео кодом
- Учёные NUS встроили в рукав сенсорный экран из волокон, он выдержал 50 стирок
- Surge AI выпустила DAYJOB: Tax, 50 налоговых заданий для ИИ-агентов, лучший результат 10,8%
- Qwenputer: в веса Qwen 3.5 4B встроили рабочий RISC-V процессор
- Простой агент h1 достиг лучших результатов в доказательстве теорем на Lean 4
- Представлена The Trinity: самоулучшение мультимодальных агентов
- Представлена PDRVLA: VLA-модель для роботов учитывает физику без генерации видео
- Представлен метод MPO: обучение ИИ-агентов с подкреплением по ходам
- Многие системы памяти ИИ-агентов проигрывают обычному RAG
- Метод TTME обновляет память вместо весов и обошёл TTT на пяти задачах
- Метод DTCA улучшил математику у диффузионной модели LLaDA-8B-Instruct: до +9,0 пункта на MATH500
- GitHub представила Octoverse 2026: слитых pull request втрое больше, 220 млн в месяц