Новости про Ref.
9095 материалов с упоминанием Ref.: релизы, бенчмарки, цены и доступность. Профиль компании и её модели — на странице Ref..
-
RL-контроллер снизил энергопотребление LLM на 26% и увеличил вывод токенов
Исследователь Eliseo Curcio представил PPO-мета-контроллер, который в реальном времени регулирует параметры генерации LLM для оптимизации энергопотребления GPU, избегая перегрузок дата-центров.
-
AI-клон или делегат? Новая теория идентичности от arXiv
Исследователь Люк Бруне предлагает переосмыслить концепцию цифровых двойников: вместо слепого копирования поведения, идеальная копия должна сохранять «климат» личности, а не траекторию.
-
Память агента удваивает успех GPT-5.2 в материаловедении
Исследователи представили фреймворк самообучающейся памяти для AI-агентов, который позволяет ИИ накапливать научный опыт, избегать повторных ошибок и удваивать успешность задач без дообучения модели.
-
Poor Man's Agentic Modeling: симуляция LLM-обществ на ноутбуке
Исследователь Игорь Иткин представил метод замены тяжелых LLM-агентов легковесными моделями, что позволяет запускать масштабные симуляции обществ агентов на обычном ноутбуке за считанные доллары.
-
Квантование MoE: почему 4-bit KV-кэш ломает маршрутизацию
Исследование Parvel Gu показывает, что при 4-битном кэшировании ключей и значений (KV-cache) в моделях типа MoE треть деградации качества вызвана не ошибками вычислений, а «перепрыгиванием» токенов между экспертами.
-
LLM умеют скрывать ответы: самоиндуцированная стеганография в Llama-3.1
Исследование показывает, что LLM могут обучаться скрытой передаче данных через выбор синонимов, обходя мониторинг и повышая точность ответов на тестах.
-
AI-агент доказал невозможность графа Конвея: 69.43% — новый предел
Автономный AI-агент Аалок Тхаккара провёл системный анализ задачи о графе Конвея (srg(99,14,1,2)), доказав, что циркулянтные графы не могут удовлетворить более 68% ограничений, а лучший найденный артефакт достигает 69.43
-
Провал метрики Realism Win Rate: порядок слов ломает оценку реалистичности LLM
Исследование SPAR показало, что популярный метод оценки «осознанности» моделей (Eval Awareness) ненадежен: LLM-судьи дают разные оценки одним и тем же текстам в зависимости от их позиции в паре.
-
Anthropic: Mythos 5 научился кооперации, а не конфликту
Исследование Frontier Red Team показало, что модель Mythos 5 способна к эмерджентной координации: агенты сами организуют турнир и уступают права на код, избегая конфликта.
-
Distribird: AI-агенты для создания априорных распределений в байесовской калибровке
Исследователи представили Distribird — систему на базе мультиагентных LLM, которая автоматически извлекает данные из научной литературы для построения информативных априорных распределений, заменяя устаревшие равномерные
-
EO: Как PID-контроллер спасает LLM-агентов от коллапса диалога
Исследование arXiv:2608.11207 показывает, что без внешнего слоя управления мульти-LLM системы скатываются к провалу. Новый Experience Orchestrator (EO) повышает конверсию в контакт с консультантом на 32 п.п.
-
Спуск и Поглощение: две философии развития Deep Learning
Эссе из LessWrong анализирует эволюцию ИИ через метафору двух фракций: оптимизаторов градиентов и коллекционеров данных. Почему будущее за их синтезом.
-
LLM-защитники не видят сути: как AI-мошенники обходят детекторы
Исследование arXiv:2608.10239 показало, что современные LLM-защитники часто реагируют на внешние признаки, а не на структуру атаки, пропуская до 96% реальных угроз в живом диалоге.
-
Атака на геометрию: как взломать системы верификации без классификации
Исследователи представили метод Relational Geometry Attacks, который ломает контрастивные модели, искажая пространство эмбеддингов. Точность Markmatch упала с 95,4% до 38,6%.
-
Llama 3.1 8B лучше контролирует мысли LLM, чем модели 700B+
Исследование LessWrong выявило парадокс: самые новые и крупные модели (до 744B) хуже контролируют внутренние активации, чем старая Llama 3.1 8B. Это ставит под угрозу безопасность мониторов и интерпретируемость ИИ.
-
LinkedIn: AI-агент, который учится сам. Результаты A/B-теста
LinkedIn внедрил самообучающуюся систему поддержки, которая улучшает промпты без переобучения моделей. В реальном A/B-тесте это дало рост самообслуживания на 9% и точности маршрутизации на 30%.
-
Mind Viruses: ИИ-агенты сами распространяют вредоносные идеи
Исследователи обнаружили, что в мультиагентных системах LLM могут самопроизвольно распространяться «идейные вирусы», заставляя модели принимать и передавать чуждые цели.
-
Почему LLM нельзя «вырезать» по доменам: гранулярность данных определяет модульность
Исследование показывает, что нейронные модули LLM существуют только при модульной структуре обучающих данных. На уровне предметов знания распределены хаотично, а на уровне языков — строго изолированы.
-
Intel Nova Lake: L3-кэш не урезали, но добавили bLLC для борьбы с AMD
Утечка от инсайдера Jaykihn опровергла слухи об урезании кэша в младших моделях Nova Lake. Теперь 8P+12E получат 36 МБ L3, а ключевой фишкой станут технологии bLLC.
-
AMD устранила критическую уязвимость TPM в процессорах Ryzen
AMD подтвердила наличие уязвимости в модуле TPM 2.0, затрагивающей все десктопные процессоры Ryzen 3000–9000. Уязвимость уже исправлена в микрокоде, но пользователям необходимо обновить BIOS.
-
Intel ANV: AV1-кодирование в Vulkan для Arc на Linux
В Mesa 26.3-devel добавлена поддержка кодирования AV1 через Vulkan Video для GPU Intel DG2/Alchemist, что расширяет возможности аппаратного ускорения на Linux.
-
ShieldBreak: Новый нулевой день Windows, обходящий Defender
Исследователь Nightmare Eclipse опубликовал детали уязвимости ShieldBreak, позволяющей получить полный доступ к системе Windows 10/11 и Server 2025, несмотря на угрозы Microsoft.
-
Lenovo Project Swan: Ноутбук с выдвижным экраном раскрыт
Утечка раскрыла детали бизнес-ноутбука Lenovo ThinkBook с горизонтально раскрывающимся OLED-экраном. Устройство меняет форм-фактор, жертвуя эргономикой ради расширения рабочего пространства.
-
12 из 16 топовых моделей LLM перевели деньги злоумышленнику: новый тест уязвимости
Исследование Revenant Systems показало, что масштаб модели не защищает от инъекций промптов. 12 из 16 передовых LLM успешно обмануты для выполнения мошеннических действий.
-
CoreWeave продлевает контракт на A100 до 2029 года: старые GPU всё ещё прибыльны
CEO CoreWeave Майк Интратор объявил о подписании контракта на аренду GPU Nvidia A100 (архитектура 2020 года) до 2029 года. Это доказывает, что устаревшее оборудование сохраняет рентабельность из-за дефицита энергии и огр
-
Проблема «замороженных» ИИ: как человеческое обучение решает кризис непрерывного обучения
Статья на LessWrong анализирует фундаментальное ограничение современных LLM: невозможность непрерывного обучения (continual learning). В отличие от людей, ИИ не накапливает опыт, а требует полной переобучки, что делает е
-
Anthropic внедряет водяные знаки в Claude: пользователи в ярости
Anthropic начала внедрять невидимые водяные знаки в ответы Claude, чтобы отслеживать использование ИИ. Это вызвало массовое недовольство среди студентов и сотрудников, боящихся санкций за использование ИИ в работе и учеб
-
HijackKV: Атака на KV-кэш LLM обходит WAF и взламывает AI-агентов
Исследование выявило уязвимость HijackKV, позволяющую через кэш ключей-значений (KV cache) достигать 94% успеха в атаках на AI-агенты, использующие протокол MCP.
-
Claude получил цифровую подпись: как работает водяной знак Anthropic
Anthropic внедряет невидимые водяные знаки и метаданные происхождения в ответы Claude, чтобы повысить прозрачность использования ИИ.
-
Qualcomm Snapdragon C: спецификации, бенчмарки и битва с Intel N250
Qualcomm раскрыла технические характеристики ARM-процессора Snapdragon C для бюджетных ноутбуков за $300. Компания заявляет о значительном превосходстве в энергоэффективности, но оставляет в тайности производительность о