#Исследования
Подборка материалов по теме «Исследования»: релизы, исследования, бенчмарки, опенсорс.
Ant Group открыла исходный код мультимодальной модели Ming-Flash-Omni 2.0
Ant Group представила Ming-Flash-Omni 2.0. Новая модель с открытым кодом бросает вызов Gemini 2.5 Pro, предлагая продвинутую работу с тексто
Ant Group представила Ming-flash-omni 2.0: открытый мультимодальный прорыв
Ant Group выложила в открытый доступ Ming-flash-omni 2.0. Это первая модель, создающая голос, музыку и звуки в одном потоке, обходя Gemini 2
NVIDIA представила KVTC: технология сжатия кэша LLM в 20 раз ускорит работу нейросетей
Исследователи NVIDIA представили KVTC — инновационный метод сжатия KV-кэша. Технология позволяет сократить потребление памяти в 20 раз, реша
Сначала мозг, потом пельмени: Alibaba DAMO Academy совершенствует интеллект роботов
Прощай, задержка: Наньянский университет ускорил реакцию роботов в динамичной среде
Self-Distillation: как самодистилляция изменит ИИ в 2026 году
Lingxi Photonics привлекла миллионы на создание оптических движков для ИИ-кластеров
Microsoft представила OrbitalBrain: распределенное обучение ИИ прямо в космосе
Исследователи Microsoft предложили архитектуру OrbitalBrain для обучения нейросетей на спутниковых группировках, решая проблему медленной пе
ProjDevBench: сможет ли ИИ создать полноценный софт с нуля?
Новый бенчмарк ProjDevBench бросает вызов автономным ИИ-агентам. Исследование показывает, насколько текущие модели готовы к созданию сложных
Нейросеть научили проверять и переписывать код
Новая память RRAM пробивает стену ограничений в производительности ИИ
Eli Lilly приобретет ORNA Bio за 2,4 миллиарда долларов
ЕС запускает NanoIC: пилотная линия по производству чипов нового поколения
Приём заявок на воркшоп CVPR 2026: Безопасность мультимодальных агентов
Открыт приём заявок на шестой воркшоп AdvML@CV, посвящённый безопасности мультимодальных больших языковых моделей-агентов. Исследования в об
Диффузионные модели: глубокий анализ и перспективы развития
Изучаем диффузионные модели: от основ до продвинутых алгоритмов и их влияния на генеративный ИИ. Какие возможности открываются и какие вызов