Все новости
10618
Энкодер на 17 млн параметров выбирает инструмент за 14 мс на CPU
Tardelli Stekel выложил шесть открытых энкодеров от 17M до 1B для выбора из закрытого набора. Модели на 68M и 150M обходят 435M DeBERTa-v3 на 4,9 и 5,9 пункта.
Абляция системного промпта: как я сжал конфиг Claude Code с 19 736 до 3 585 строк без потери качества
При переходе на новое поколение моделей старые правила в системном промпте превращаются в лишний налог на контекст и мешают агенту думать самостоятельно.
32,5 млн ₽ в год на 300 человек: как мы оцифровали реальную экономику внедрения ИИ в компании
Девяносто пять процентов корпоративных внедрений ИИ не дают измеримого финансового эффекта из-за отсутствия связки между лицензиями и бизнес-процессами.
Lafa на 8B параметров ускоряет генерацию текста в 2,54 раза без потери качества
Бенчмарк EvaOmni проверил 24 омни-модели: лидер набрал 79,4%, но заземление — 35,1%
Video-Point Model прогнозирует видео с нескольких камер и 3D-траектории точек
Рекурсивное самообучение и Fable 5.1: почему гонка ИИ ушла от споров об AGI в прикладную оркестрацию
Vercel выпустила durable-harness для отказоустойчивого запуска ИИ-агентов в облаке
Новый открытый фреймворк Vercel durable-harness защищает кодинг-агентов от сбоев серверов и сохраняет состояние вызовов без повторной оплаты токенов.
TARSphere проверяет роботов с MLLM-мозгом на 360 эпизодах в 30 сценах
Фреймворк TARSphere гоняет мультимодальные LLM-агенты в физическом симуляторе с NPC-людьми: 360 эпизодов, 30 сцен, 8 моделей и частые столкновения с падениями.
Зацикливание слоёв сократило обучение диффузионных LLM до 3,3 раза
FrontierCS 2 проверил 12 ИИ-агентов на задачах R&D: лучший прошёл 58%
SplatLab сам пишет статьи по 3D Gaussian Splatting и бьёт бейзлайны до +3,78 дБ
Обзор: роботы учатся улучшать сам процесс обучения, но доказательств пока нет
RealMe собирает объёмное видео 2K из минимума камер через диффузию
Фреймворк RealMe превращает разреженные съёмки низкого разрешения в 4D-согласованное объёмное видео 2K с помощью видео-диффузионной модели и частотного лосса в…
PACE сжимает состояние линейных LLM до 4 бит и экономит треть памяти
PACE квантует рекуррентное состояние гибридных LLM до четырёх бит без дообучения: на моделях 4B–35B он держится на уровне 8-битного DAMP при примерно 2/3 памяти.