Жемал Хамидун
Редакция Hamidun News под руководством главного редактора Жемала Хамидуна (CPO AlpinaGPT). Ежедневный мониторинг 50+ мировых AI-лабораторий, венчурных фондов и индустриальных отчётов на 6 языках.

ForcingBooster вдвое сокращает шаги денойзинга в авторегрессионном видео
ForcingBooster распределяет шаги денойзинга по патчам: простые области останавливаются раньше. Итог: примерно на 50% меньше шагов при качестве уровня четырёхшаговой…

MemReg обгоняет парные методы и SLAM в регистрации лидарных облаков точек
Новая сеть MemReg регистрирует лидарные сканы потоком, а не парами. Два буфера памяти дают лучший результат на KITTI, nuScenes и Apollo-Southbay, код обещают…

Видео-языковые модели путают манёвры авто: LoRA и пробы чинят ошибку
Исследование на arXiv: видео-LLM ненадёжно определяют движение авто по видео, а лёгкий LoRA и пробы на промежуточных признаках возвращают сильное качество.

T. Rowe Price: 55% жителей Гонконга ждут от ИИ удара по пенсии, готов лишь каждый пятый

Генетический оптимизатор ускорил выбор мест для датчиков аэрозолей в Британии на 60%

Kronecker Product Attention сжимает KV-кэш до 10 раз и догоняет MLA по качеству

TimesFM 3.0 снизил ошибку прогноза энергопотребления вуза на 43%

Wasserstein BaryBooster превращает реалистичность диффузии в точность прогноза событий
Авторы свели прогноз последовательностей событий к условной генерации и показали: ни один метод не выигрывает одновременно по точности и реалистичности. Выход…

DiffusionART ускоряет RL-дообучение видеомоделей в 12 раз без тонкой настройки EMA
Новый метод DiffusionART дообучает диффузионные модели по black-box наградам и на HunyuanVideo-13B в 12 раз быстрее по GPU-часам догоняет DiffusionNFT и…

Теория доказала: masked diffusion на трансформерах учится на Õ(LK/ε) примеров

SAZO ускоряет дообучение LLM без backprop: до 6× меньше запросов до того же loss

Голоморфные нейросети с сингулярными функциями опередили все методы в тестах Лапласа

Cox-регрессию научили учиться на усечённых данных быстрее EM на порядки

Kairos: байтовая модель для всех модальностей сошлась на 440 байтах
Автор Kairos собрал байтовую мультимодальную архитектуру с MoE и линейным вниманием и проверил, что она вообще обучается: потеря около 10⁻³ на одной фразе из 440…

Открытые LLM объясняют сатиру дешевле frontier-моделей, но австралийскую хуже американской
Пилот на arXiv: рамка «ненадёжного рассказчика» делает открытые модели рабочей и дешёвой альтернативой frontier-системам в объяснении сатиры. Австралийские тексты…









