#Исследования
Подборка материалов по теме «Исследования»: релизы, исследования, бенчмарки, опенсорс.
TILDE учит роботов у фундаментальных моделей и улучшает результат до 4,1 раза
Исследователи предложили TILDE: учитель из Embodied Foundation Model вмешивается в обучение студента, а AutoDAgger собирает данные восстановления вдвое быстрее…
Deep Fusion Memory сокращает поиск в 32 раза и бьёт бейзлайны на 12,7%
Deep Fusion Memory встраивает внешние знания в скрытые состояния замороженной LLM без поиска при инференсе: в 32 раза меньше запросов и до +12,71% на QA-задачах.
Биометрию взломали по ответам «принят/отклонён»: шаблон восстановлен в 97,6–100% случаев
Исследователи показали: даже бинарный ответ «принят/отклонён» позволяет восстановить защищённый биометрический шаблон, а диффузионная модель лица сокращает число…
IF-MAP находит, каких агентов улучшать: вдвое больший прирост точности
ID-TAP подбирает персону для LLM-агента за десять парных сравнений
LayerEditor учит редактор изображений отдавать результат в RGBA-слоях
CoRE учит ИИ сам выбирать правила поиска по базам знаний без разметки
FlowMAS из Сямэньского университета учит команды ИИ-агентов самим распределять роли
Лаборатория ASC Lab представила FlowMAS на NeurIPS 2026: система должна научить команды LLM-агентов самостоятельно выстраивать работу. Метрик в источнике пока нет.
Хэфэйский стартап привлёк десятки миллионов на 3D-данные мегаустановок для ИИ
Компания из Хэфэя привлекла десятки миллионов на перевод больших научных установок вроде токамака EAST в трёхмерные данные, которые читают ИИ-модели.
Google DeepMind запустила ИИ-агента для поиска антимикробных пептидов среди миллионов белков
MTEdit: 500 тысяч траекторий правок учат модели не терять качество за 8 шагов
Xiaomi-Lens-0 на 4B параметров обошла Qwen3.5 на 5,6 пункта в RefCOCO
OfficeTown симулирует 23 организации и учит агентов офисной работе на 406 задачах
LM2LM: Qwen3.8-27B обгоняет GPT-6-sol в идеях улучшения LLM и на 33% дешевле
Исследователи обучили LLM с помощью RL предлагать улучшения для языковых моделей: Qwen3.8-27B обошёл GPT-6-sol на отложенных задачах и сэкономил 33% затрат на…
Stanford выложил лекцию по обучению LLM: 16 глав от предобучения до GRPO
Третья лекция CME295 в Стэнфорде проводит через весь стек обучения LLM: предобучение, SFT, LoRA, RLHF, DPO, GRPO и on-policy distillation за 16 глав.