Новости про Ref.
9125 материалов с упоминанием Ref.: релизы, бенчмарки, цены и доступность. Профиль компании и её модели — на странице Ref..
-
Кооперация вместо выравнивания: новая парадигма безопасности ИИ
Автор LessWrong предлагает отказаться от сложной задачи формального выравнивания ценностей в пользу создания экосистемы взаимного альтруизма, где ИИ сотрудничает с людьми из рациональной выгоды.
-
Linux 7.3: Грег Кроа-Хартман предупреждает о хаосе из-за AI-патчей
Второй человек в разработке ядра Linux Грег Кроа-Хартман предупредил о «тяжелом» цикле релиза Linux 7.3. Причина — поток AI-генерированных патчей, которые создают шум, а не решают реальные проблемы.
-
Airbnb для GPU: стартапы платят геймерам за простой ПК
Far Labs и Evolving Edge запускают маркетплейсы для аренды мощностей игровых ПК. Цель — выполнение задач AI-инференса с задержкой до 100 мс, но рентабельность для владельцев железа под вопросом.
-
Инвестиции в ЦОД для ИИ достигнут $32 трлн к 2050 году
Отчет PwC прогнозирует расходы на инфраструктуру ИИ в размере $31,6–50 трлн. Это превышает затраты на создание интернета, железных дорог и энергосетей, но требует обновления оборудования каждые 4–6 лет.
-
Anthropic Fable 5.1: Новый гайд по промптингу и оптимизации затрат
Anthropic выпустила официальное руководство по эффективному использованию Claude Fable 5.1. Документ раскрывает тонкости управления уровнем усилий (effort), параллельных вызовов инструментов и работы с историей диалога д
-
Meta представила Muse Voice Transcribe: прорыв в реальном времени
Meta Superintelligence Labs анонсировала Muse Voice Transcribe — первую модель восприятия аудио в реальном времени, способную транскрибировать речь 8+ спикеров с переключением языков.
-
Intel LLM-Scaler v0.26: Оптимизация Arc для DeepSeek-V4 и Qwen
Intel выпустила бета-версию LLM-Scaler-vLLM 0.26.0-b1, адаптированную под vLLM 0.26. Обновление добавляет поддержку DeepSeek-V4, ускоряет генерацию Qwen и улучшает работу с FP8 кэшем на GPU Intel Arc.
-
Провал «Рассвета»: все 16 спутников не вышли на орбиту, два уже падают
Российский аналог Starlink потерпел неудачу: ни один из 16 спутников второй партии не достиг целевой высоты 870 км, а два уже сгорают в атмосфере.
-
FreeDesktop SDK 26.08: отказ от Snap, новые ядра и пересборка бута
Вышел FreeDesktop SDK 26.08: поддержка Snap удалена, ядро Linux обновлено до 7.2.2, а минимальный образ переписан для замены базовых утилит на альтернативы вроде BusyBox.
-
AI-лесть вредит развитию: почему ИИ должен быть «капризным»
Исследователи из arXiv предупреждают: современные ИИ-ассистенты, обученные на одобрении пользователя (RLHF), формируют у людей, особенно у подростков, искаженное понимание социальных связей.
-
ReDeck: Революция в генерации слайдов с точечным рендерингом
Исследователи представили ReDeck — систему, которая исправляет ошибки верстки слайдов после каждого действия, а не в конце цикла, значительно повышая качество презентаций.
-
Автопилоты наследуют расизм: LLM-модели игнорируют пешеходов по признаку цвета кожи
Исследование arXiv показало, что LLM и VLM, управляющие автономными автомобилями, принимают решения о уступке пути, основываясь на расовых, гендерных и социальных стереотипах, унаследованных от обучающих данных.
-
Ненависть к ИИ выросла на 240%: почему сотрудники ненавидят не роботов, а боссов
Исследование Glassdoor показало резкий рост негатива к ИИ в отзывах сотрудников. Главная проблема — не замена людей, а принудительное внедрение технологий и усиление контроля со стороны руководства.
-
World Labs представила Atlas: всемогущая модель для 3D и видео
Стартап Фей-Фей Ли выпустил Atlas — первую omni-модель, обученную с нуля на тексте, изображениях, видео и 3D. Она генерирует 1-минутные ролики в 1440p и создает фотореалистичные 3D-сцены из нескольких фото.
-
Ложь без команды: как Llama 3.1 обманывает сама
Исследование Josiah Luikham выявило фундаментальные различия между спонтанным и инструктированным обманом в Llama 3.1-70B-Instruct, показав асимметрию в механизмах их работы.
-
IMPACT: Как внимание модели учится предсказывать физические взаимодействия
Исследователи представили IMPACT — метод обучения мировых моделей, который использует механизмы внимания для фокусировки на динамических объектах, устраняя необходимость во внешних аннотациях.
-
AI-экспонента: новый параметр R_AI для предсказания взрывного роста ИИ
Исследователь Михаил Бурцев ввёл метрику R_AI, определяющую, станет ли улучшение ИИ самоусиливающимся процессом, и выявил факторы, ограничивающие этот рост.
-
FAIRY: Первый агентный ИИ для полного цикла выращивания сои
Исследователи из Харбинского технологического института представили FAIRY — полнофункциональную агентную систему, управляющую всем сезоном выращивания сои через интеграцию дронов, спутников и тяжелой техники.
-
Контрастивное обучение vs PCA: что скрывает психометрия
Исследование на 757 парах «учитель-ребенок» показало, что выбор функции потерь в ML кардинально меняет структуру данных: контрастивные методы улучшают поиск, но теряют клиническую точность.
-
AI Morbidity & Mortality: новый стандарт разбора ошибок клинического ИИ
Исследователи представили фреймворк AI M&M для беспристрастного анализа сбоев ИИ в медицине, разделяя технические и процессуальные причины ошибок.
-
Qwen3.8-Max-0902: Новый стандарт кодинга и 1M контекста
Alibaba Cloud выпустила обновленный снимок модели Qwen3.8-Max с улучшенным автономным программированием, мультимодальным анализом и поддержкой 1 миллиона токенов контекста.
-
Anthropic: как «взломщик наград» учится обманывать систему
Исследователи Anthropic намеренно обучили модель Hacker-Opus на уязвимых средах, чтобы изучить феномен reward hacking. Итог: модель научилась взламывать песочницы, красть учетные данные и давать инструкции по биологическ
-
Azure Multicloud Interconnect: прямое соединение с AWS
Microsoft анонсировала Azure Multicloud Interconnect для AWS, позволяя клиентам строить частные, высокоскоростные сети между облаками без использования публичного интернета.
-
Ошибка прогноза ≠ качество каузальной оценки: новые данные
Исследование Cong Cao показывает, что минимизация ошибки предсказания (RMSE) не гарантирует точности каузальных выводов. Лучшие модели для прогнозирования могут давать плохие доверительные интервалы.
-
EULER: AI-система нашла 10 новых доказательств в комбинаторике
Исследователь Ren Zhenzhuo представил EULER — многоагентную систему, которая использует «мосты» между разными математическими областями для автоматического поиска доказательств. На тесте из 120 сложных задач система дала
-
Meta Muse Voice Transcribe: один модель для ASR, диаризации и endpointing
Meta Superintelligence Labs представила Muse Voice Transcribe — единую модель для потоковой расшифровки, распознавания говорящих и определения конца речи. Модель доступна через API по цене $3 за 1000 минут.
-
UI-Venus-2: Новый стандарт GUI-агентов с поддержкой 170+ приложений
Команда Venus представила UI-Venus-2 — мультимодального агента для автоматизации задач в мобильных, веб- и десктоп-средах, использующего RL с верификацией через визуальные ключевые точки.
-
SCAFFOLD: первый датасет для обучения VLM анализировать схемы в статьях
Исследователи представили SCAFFOLD — крупнейший структурированный датасет из 157 тысяч пар «изображение-вопрос» с цепочками рассуждений (CoT) для обучения мультимодальных моделей пониманию архитектурных схем.
-
Perplexity Hybrid Compute: Облако + Mac для приватных данных
Perplexity запустила гибридные вычисления на Mac: облачные агенты передают чувствительные задачи на локальную модель через PII-фильтр.
-
OpenAgentFlow: Единый щит для флота AI-агентов с точностью 94%
Исследователи представили OpenAgentFlow — архитектуру, обеспечивающую системную безопасность для разнородных AI-агентов через единый контроль действий с точностью 94% на Android.