Искусственный интеллект: инструменты и их применение в работе. Всего — 114 статей.
Новый бенчмарк OMEGA показал, что RL-дообучение усиливает знакомые паттерны рассуждений LLM, но не учит их находить принципиально новые решения.
Исследователи ByteDance Seed и китайских университетов представили Enigmata — набор из 36 типов головоломок для обучения LLM через RLVR. Модель обошла Gemini 2.5 Pro и o1 на ARC-AGI.
Meta запустила самостоятельное приложение Meta AI на модели Llama 4: голосовой помощник, лента Discover и интеграция с Facebook, Instagram и очками Ray-Ban.
Исследователи ByteDance Seed объединили верификаторы рассуждений и генеративную модель вознаграждения, чтобы модели не обманывали систему оценки во время обучения с подкреплением.
IBM представила модели Granite 3.2-8B Instruct и Granite 3.2-2B Instruct с поддержкой пошаговых рассуждений, лицензией Apache 2.0 и высокой точностью на бизнес-задачах.
Исследователи Stanford, UC Berkeley и ETH Zurich представили поисковый движок WARP: латентность запросов упала с 6 секунд до 171 мс без потери качества.
Исследователи Tsinghua University представили AutoDroid-V2 — систему автоматизации Android на небольших языковых моделях, работающих прямо на устройстве.
Исследователи IDEA представили ChatRex — мультимодальную модель, которая решает конфликт между детекцией объектов и пониманием текста через retrieval-подход.
Учёные из Колумбийского, Стэнфорда и Databricks предложили PAPILLON — систему, где локальная модель фильтрует персональные данные перед обращением к облачной LLM.
Квантование, прунинг, дистилляция и другие приёмы, которые помогают бизнесу сократить расходы на работу с большими языковыми моделями без потери качества.
Исследователи из Института автоматизации Китайской академии наук и Berkeley представили K-Sort Arena — платформу для быстрой оценки моделей генерации изображений и видео.
Unit8 представила Darts — открытую Python-библиотеку, которая объединяет прогнозирование, backtesting и поиск аномалий во временных рядах в одном API.