Тема: Исследования
1914 материалов · страница 8 из 39
- On-policy distillation учит языковую модель рассуждать, но не добавляет знаний
- Метод GPD улучшает пространственное мышление визуально-языковых моделей
- Метод CARE подбирает ускорение VLA-моделей с гарантией по риску провалов
- ME-World: мировая модель генерирует видео от первого лица сразу для нескольких агентов
- Книга «Foundations of Large Language Models» объясняет основы больших языковых моделей в шести главах
- Исследователи переделали Llama 3 8B и Qwen3 8B Base в байтовые модели: менее 1% бюджета
- Диффузию и авторегрессию описали как пути на одной решётке
- Бенчмарк TestPrism: тесты ИИ-агентов набирают 28% по строгой метрике вместо 59,67%
- a16z: за ChatGPT, Gemini или Claude платят 4,5% американцев, а топ-1% тратит в среднем $900 в месяц
- Томас Хейлс о Lean: автоформализация стала практикой, а ошибки в ядре нашёл ИИ
- SpecFold ускоряет диффузионные языковые модели до 1,99x
- REMORY: нейросеть дополняет сжатый контекст агента токенами памяти
- Представлена WorldGuide: видеомодель сама планирует шаги задачи
- Предложен reViT: один рекуррентный блок трансформера для зрения не уступает полной глубине
- OuroWorld превращает статичную 3D-сцену в зацикленный 3D-синемаграф
- Нейросети сбиваются из-за отвергнутых правок: бенчмарк Intent-Eval и метод Intent-OPSD
- MiMo-V2.6: отчёт о масштабировании обучения с подкреплением и открытые среды
- Медицинские нейросети учатся на опыте без дообучения: прирост до 34,2%
- MC-Sparse ускоряет диффузионные трансформеры до 2,32 раза без дообучения
- Исследователи представили FreeMatching: сопоставление точек при редактировании изображений
- Исследователи предложили U-Space: карту неуверенности языковой модели по токенам
- COAP: в статье предложили управлять роботом одним кодом, без VLA и VLM
- Trace2Env: в статье предложили заменить среду для ИИ-агентов агентом-симулятором
- Synthesis Through Simulation: агент генерирует корпоративные данные без доступа к схемам БД
- Сколько синтетических данных нужно зонду активаций: охват, а не сложность
- Self-Retrospection Distillation учит ИИ-агентов предвидеть до действия
- Роботы-гуманоиды вроде Tesla Optimus: прорывы ИИ не изменят жизнь скоро
- Представлен бенчмарк SpaceCast-Bench: лучшая из 21 модели набрала 58,0% против 87,2% у людей
- Предложен SQAM: дообучение flow-политик через RL без векторно-якобиевых произведений
- Предложен метод LEGO: видео от первого лица по записи со стороны без карт глубины
- Δ-MOPD: ученик перенимает у нескольких учителей сдвиг логитов, а не итоговую политику
- MIMESIS: авторы обучили симулятор пользователя для тренировки ИИ-агентов
- Математики призвали бойкотировать OpenAI после потока доказательств от нейросети
- LoopOPD: зацикленная языковая модель учит сама себя на математике
- Learn2Play Bench: тест, учатся ли ИИ-агенты на опыте в новых играх
- Iris-3B: диффузия в пикселях сравнялась с латентной, но не выиграла
- DreamTrue: мировая модель робота снизила долю дефектов взаимодействия с 48,12% до 6,25%
- AgentGarten: агенты учатся в мирах-коде за 4 раунда вместо миллионов
- Веб-агент WebFovea занял 2-е место в WebRetriever Challenge 2026: ошибки сидели в обвязке, а не в модели
- TRIAGE: метод стабильного RL-обучения LLM в 4-битном NVFP4
- Статья на arXiv: Lean-версия доказательства OpenAI по Навье, Стоксу не совпадает с оригиналом
- SGF+: в генерации видео разделили параметры записи контекста и шумоподавления
- Recurrent Looped Transformer: архитектура с обратной связью лучше обобщает на длинные последовательности
- R-Quest не даёт самообучающимся моделям рассуждений деградировать
- Предложен KLPO: обучение ИИ-агентов с одним прогоном на запрос и без критика
- Метод GRACE сократил токены Wan2.1-I2V-14B в 8 раз, задержку, в 11,1
- Long-WAM: длинная история видео подняла успех робота до 78,7%
- KVFetch: исследователи предложили подгружать KV-кэш по позиции, а не только по смыслу
- HiPHI: датасет на 617,5 часа захвата движений для гуманоидных роботов
- Google Research: ИИ усилил суждение старших патентных юристов, но не младших