#Исследования
Подборка материалов по теме «Исследования»: релизы, исследования, бенчмарки, опенсорс.

Исследователь предложил четыре ступени смысла для ИИ: от существительных до пактов
На AI Alignment Forum вышел 12-тысячесловный текст о том, как агентам с разными моделями мира договориться о правилах. Автор строит лестницу из четырёх ступеней и…

PhAI Labs запустила RSI-Anything: мировая модель ведёт самоэволюцию ИИ в 5 задачах
PhAI Labs предложила RSI-Anything: мировая модель предсказывает и отбирает правки, а исполнитель остаётся прежним. Фреймворк опробован на пяти типах задач — от…

ИИ проанализировал 70 млн клеток и выделил регуляторы аутофагии и STING
Генетический скрининг встретился с микроскопией: нейросеть читает морфологию 70 млн клеток и ищет гены, влияющие на аутофагию и сигнальный путь STING.

UNITAS: 3D-модель мира для роботов лидирует сразу на нескольких бенчмарках

HIL-UMI: команда Дун Хао находит слабые места робота без самого робота

Mamba-модель S²FI оценивает качество фруктов по видео: датасет из 6460 роликов

SAMF учит дроны находить себя на спутниковой карте по тепловизору без GNSS

APEX сжимает латенты диффузии в 128 раз и обходит 256-токенную модель на ImageNet-512
Метод APEX упорядочивает каналы латента от структуры к деталям и денойзит их асинхронно. На ImageNet-512 он выигрывает при сжатии 64x и 128x, а код уже открыт.

SWIM экономит вычисления: аудио-видео генерация выигрывает до 30,7% против Best-of-N
Фреймворк SWIM сочетает поиск частицами и Metropolis-Hastings при фиксированном бюджете: на JavisBench-Mini +30,7% к Best-of-N на JavisDiT++ и +17,0% к EvoSearch на…

Носимая стереокамера оценила объём еды с ошибкой 9,1% без эталонного предмета

Исследователи сверили внимание CNN, ViT и Mamba со взглядом человека

Тест Струпа показал: VLM читают текст на картинке охотнее, чем видят цвет

ForcingBooster вдвое сокращает шаги денойзинга в авторегрессионном видео

AVA без обучения повышает точность мультимодального ICL на 1,7 пункта
Авторы препринта предложили AVA: трёхступенчатый конвейер, который чистит примеры в промпте замороженных VLM. Среднее улучшение — +1,7 пункта на пяти бенчмарках…

Coral-KV сжимает KV-кэш видеомоделей на 37–48% и поднимает PSNR до 4,95 дБ
Исследователи предложили Coral-KV: метод сжатия KV-кэша для авторегрессионной видеогенерации. На MAGI-1 он даёт +4,95 дБ PSNR к QVG-4 и экономит 37% памяти.









