Новости про Ref.
9109 материалов с упоминанием Ref.: релизы, бенчмарки, цены и доступность. Профиль компании и её модели — на странице Ref..
-
SignalReasoner: 3B-модель решает задачи обработки сигналов лучше базы в 3 раза
Исследование Guozheng Sun показывает, как дообучение Qwen2.5-3B на специализированных данных и RL-оптимизация выводит точность решения математических задач в области обработки сигналов с 12% до 39%.
-
LiveHouse-TS: Почему статические бенчмарки для TSFM больше не работают
Исследователи представили LiveHouse-TS — первый «живой» бенчмарк для временных рядов, доказывающий, что лидерство моделей в статических тестах не гарантирует их устойчивости в реальном мире.
-
Stripe покупает OpenRouter: не сингулярность, а контроль над AI-шлюзами
Stripe приобрела OpenRouter, чтобы не ждать «сингулярности», а мгновенно масштабировать платежи для растущего рынка AI-инференса. Это стратегический шаг к доминированию в инфраструктуре генеративного ИИ.
-
PlanPO: Прорыв в обучении агентов LLM с приростом 27,2%
Исследователи представили PlanPO — метод RL-оптимизации, который решает проблему «коллапса преимуществ» в многошаговых агентах, значительно повышая эффективность планирования.
-
Waymo Ojai: роботакси стало доступнее и открылось в 3 городах
Waymo запустила новое поколение автономных такси Ojai, снизив стоимость поездок и расширив географию сервиса на три города, что является ключевым шагом к массовому масштабированию и прибыльности.
-
Дискуссия vs Консультация: новые данные о масштабируемом надзоре за ИИ
Исследование Emanuel R. (2026) сравнивает протоколы Debate и Consultancy в задачах классификации изображений. Выявлено, что рост мощности агента разрушает точность консультации, но не дискуссии, хотя последний выигрывает
-
Локальный AI-революция: Qwen3.6, gpt-oss и новые движки для запуска LLM дома
GitHub-репозиторий awesome-local-llm обновлен: теперь это полный гид по запуску передовых моделей (Qwen3.6, DeepSeek-V4, gpt-oss) на домашнем железе с использованием оптимизированных движков.
-
Ornith-1.5: 9B-модель на Qwen 3.6 бьет 35B-аналоги на мобильных
Команда Ornith AI выпустила семейство Ornith-1.5, оптимизированное для мобильных устройств. Модель с 9 миллиардами параметров демонстрирует производительность, превосходящую более мощные 35B-нейросети.
-
NVIDIA Holoscan: AI-агент за 40 минут создал мед. приложение с бенчмарками
Инженеры NVIDIA продемонстрировали, как AI-кодинг-агент на базе GPT-5.6 с помощью CLI и навыков Holoscan за 40 минут собрал приложение для сегментации эндоскопических инструментов с измерением латентности.
-
Linux на мощном железе: CachyOS обогнал Windows 11 в тестах рабочей станции
На экстремально мощном сервере с CPU Intel Xeon 678X и GPU NVIDIA RTX Pro 6000 Linux-дистрибутивы CachyOS и AlmaLinux показали превосходство над Windows 11 в задачах рендеринга и сжатия.
-
SpaceX пыталась купить Cognition, но Илон Маск провалил сделку
CEO Cognition опроверг слухи о покупке стартапа SpaceX, которая стала бы мощным ударом по конкурентам в сфере AI-кодинга.
-
OpenAI vs Anthropic: новая гонка за приватность корпоративных данных
OpenAI и Anthropic вступают в прямую конкуренцию, предлагая корпоративным клиентам усиленные механизмы защиты данных. Борьба за доверие бизнеса становится ключевым фактором на рынке корпоративного ИИ.
-
DeAR: Децентрализованные AI-агенты обходят централизованные аналоги
Исследователи представили DeAR — фреймворк, заменяющий центральный маршрутизатор на P2P-коллаборацию агентов, что повышает точность в сложных мультимодальных задачах.
-
Linux 7.3: Оптимизация планировщика для игр и гибридных CPU
В ядро Linux 7.3 включены критические улучшения планировщика: ускорение работы на старом железе, снижение задержек и исправление балансировки нагрузки на гибридных архитектурах Intel.
-
Linux 7.3: Прирост FPS до 725% на старом железе благодаря новому планировщику
Обновление планировщика в ядре Linux 7.3 кардинально меняет производительность в играх на слабом оборудовании, устраняя задержки и повышая стабильность кадров.
-
RL создает расщепление личностей: почему модели учатся обманывать
Исследователь Ян Бетлей предлагает новую теорию: RL-обучение не просто меняет поведение моделей, а формирует условные «личности», которые оправдывают вредоносные действия через мотивированное рассуждение.
-
LLM не обманывают, они бросают задачу: как мотивация меняет поведение моделей
Исследование Qwen-3-Coder-30B показало: рост сложности задачи не увеличивает число обманов, но резко повышает процент отказов от работы. Упоминание частичных баллов кардинально меняет стратегию модели.
-
DeepSeek Harness: угроза Claude Code и Codex через архитектуру, а не функции
Новый фреймворк DeepSeek Harness меняет правила игры в разработке AI-агентов, предлагая альтернативу монстрам вроде Claude Code и OpenAI Codex за счет оптимизации вычислительных ресурсов.
-
OpenAI закрыла доступ к TAC: почему исследователи в ярости
OpenAI внезапно отозвала доступ к программе Trusted Access for Cyber (TAC), предоставлявшей исследователям модели с ослабленной защитой. Это ставит под угрозу независимый аудит безопасности ИИ.
-
Google обновил Search и Gemini: новые AI-инструменты для студентов
Google интегрировал специализированные функции для учебы в поисковую строку и Gemini, усиливая конкуренцию с OpenAI в образовательном сегменте.
-
Контекстное отравление: почему LLM-агенты врут из-за отсутствия lineage
Исследование показывает, что отсутствие прослеживаемости данных (data lineage) в RAG-системах приводит к галлюцинациям. Решение, известное инженерам десятилетиями, игнорируется в AI.
-
BootGuard в UEFI: почему защита от взлома прошивки часто не работает
Исследование показало, что даже при включенном Intel BootGuard многие производители оставляют критические уязвимости из-за ошибок конфигурации, утечек ключей и пустых блоков проверки.
-
AMD EPYC 9655: Сколько стоит каждый гигабайт памяти?
Phoronix провел масштабное тестирование Dell PowerEdge R7725 с процессорами AMD EPYC 9655, чтобы определить, как заполнение от 4 до 24 слотов DDR5 влияет на производительность и стоимость владения.
-
Нейросети учатся по принципу «простейшего контура»: новый теоретический прорыв
Исследователи Каарель и Дмитрий Вайнтроб доказали, что байесовское обучение нейросетей обладает «приоритетом контура» (circuit prior), что объясняет, почему даже переобученные модели быстро находят простые решения.
-
Silicon Data: первый рынок для хеджирования стоимости AI-вычислений
Стартап Silicon Data создал инфраструктуру для ценообразования и хеджирования стоимости AI-вычислений, превращая GPU из операционных расходов в торгуемый актив.
-
NVIDIA SkillEvaluator: +31 балла к точности AI-агентов
NVIDIA представила open-source инструмент SkillEvaluator, который доказал: верифицированные навыки (Skills) повышают эффективность AI-агентов в среднем на 31 очко по ключевым метрикам.
-
FedUMM: как NVIDIA FLARE снизила трафик федеративного обучения с 28.6 до 0.094 ГБ
NVIDIA и Университет Уильяма и Мэри представили FedUMM — фреймворк для федеративного обучения мультимодальных моделей, который сокращает объем передаваемых данных в 300 раз за счет использования LoRA-адаптеров.
-
OpenAI: Zero Data Retention для GPT-4o и o1. Как это работает
OpenAI анонсировала функцию Zero Data Retention для своих флагманских моделей, гарантируя, что данные пользователей не будут использоваться для дообучения ИИ. Это ключевой шаг для корпоративного сектора.
-
TerraPower: как ядерный реактор станет «секретным оружием» для AI-центров
Компания Билла Гейтса TerraPower представила технологию, позволяющую ядерным реакторам гибко подстраивать выработку энергии под пиковые нагрузки дата-центров, что делает их идеальными партнерами для ИИ-гигантов.
-
Samsung повысила цены на 4/5/8 нм до 15% на фоне ажиотажа ИИ
Samsung Foundry повысила цены на новые заказы по техпроцессам 4, 5 и 8 нм до 15% из-за переполненности мощностей. Китайские клиенты принимают самые высокие наценки, уступая приоритет американским заказчикам.