Новости про Ref.
9097 материалов с упоминанием Ref.: релизы, бенчмарки, цены и доступность. Профиль компании и её модели — на странице Ref..
-
NVIDIA NeMo Switchyard: Маршрутизация AI-агентов для экономии до 90% затрат
NVIDIA представила NeMo Switchyard — SDK для динамической маршрутизации запросов AI-агентов между моделями. Решение балансирует между точностью, стоимостью и задержкой, используя данные в реальном времени.
-
NVIDIA Nemotron 3.5 Lightning: 30B-модель для агентов с ускорением x4
NVIDIA представила Nemotron 3.5 Lightning — 30-миллиардную MoE-модель для агентов, ускоряющую задачи на 30% и снижающую затраты через библиотеку маршрутизации NeMo Switchyard.
-
NVIDIA Nemotron 3.5 Lightning: 30B MoE-модель для локальных агентов
NVIDIA представила Nemotron 3.5 Lightning — открытую 30B MoE-модель для локальных AI-агентов, обеспечивающую ускорение генерации токенов в 4 раза. Параллельно выпущен NeMo Switchyard для оптимизации затрат.
-
NVIDIA Nemotron 3.5 Lightning: 30B MoE-модель для агентов с ускорением x4
NVIDIA представила Nemotron 3.5 Lightning — открытую MoE-модель на 30B параметров (3B активных), оптимизированную для высокочастотных задач AI-агентов. Модель обеспечивает до 4x прирост скорости вывода и 30% ускорение вы
-
Google тестирует поиск без кнопки: интерфейс перешел на ИИ-шорткаты
Google начала A/B-тестирование нового интерфейса главной страницы поиска, где классическая кнопка «Google Поиск» заменена на три кнопки для работы с ИИ-ассистентом.
-
Raspberry Pi PMU в Linux: драйвер от Google для профилирования
Инженер Google Ian Rogers представил патчи для интеграции драйвера AXI PMU в основное дерево Linux, что позволит использовать стандартный perf для профилирования всех моделей Raspberry Pi.
-
FCC блокирует импорт китайских оптических модулей: удар по ИИ-инфраструктуре
Комиссия по связи США (FCC) готовит запрет на ввоз новых оптических трансиверов из Китая. Это решение направлено на разрыв зависимости американских ИИ-гигантов от китайских поставщиков, контролирующих 56% мирового рынка.
-
Anthropic внедряет водяные знаки в Claude для соответствия AI Act
Anthropic подтвердила, что все модели Claude, выпущенные после 2 августа 2026 года, будут автоматически маркировать сгенерированный текст и файлы. Это шаг для соблюдения нового регламента ЕС.
-
FastFlowLM 1.0: AMD объединила LLM-стек с ROCm для Ryzen AI
AMD официально выпустила FastFlowLM 1.0, интегрировав его в экосистему ROCm. Обновление добавляет поддержку модели SmolVLA, улучшает бенчмарки и закрепляет за Ryzen AI NPUs статус полноценных инструментов для работы с LL
-
Беспроводная зарядка дронов лазерами: КПД 38,49% и вечный полет
Исследователи из Китайского университета гражданской авиации разработали приемник для лазерной OTA-зарядки с рекордным КПД 38,49%, решив проблему перегрева с помощью нанокристаллов.
-
Nvidia объединила фингигантов для финансирования AI-фабрик на $500 млрд
Nvidia заключила соглашения с шестью крупнейшими инвестиционными фондами для создания платформ финансирования AI-инфраструктуры. Цель — мобилизовать $500 млрд стороннего капитала под закупки оборудования компании.
-
Claude внедрил невидимые водяные знаки для соответствия закону ЕС
Anthropic обязалась маркировать весь контент Claude машинно-читаемыми водяными знаками и метаданными C2PA, начиная с моделей после августа 2026 года.
-
110k звезд: лучший список бесплатных утилит для macOS
Репозиторий awesome-mac от jaywcjlove достиг отметки в 110 000 звезд, став главным каталогом проверенного софта для Mac. Разбираем, почему этот список стал стандартом де-факто для пользователей macOS.
-
Mendel Gödel Machine: ИИ-агенты, которые эволюционируют через сравнение
Исследователи представили Mendel Gödel Machine (MGM) — самообучающийся код-агент, использующий принципы менделевской генетики для ускорения оптимизации собственного кода.
-
MCF-CVA: Многоуровневая слияние для этики LLM
Исследователи представили MCF-CVA — фреймворк, использующий многоуровневое комбинаторное слияние для преодоления ограничений RLHF и учета этического плюрализма в больших языковых моделях.
-
Agent-MD: LLM-контроль для молекулярных симуляций без «глюков»
Исследователи представили Agent-MD — гибридную систему, где LLM участвует только в критических узлах GCMC-MD кампаний, обеспечивая воспроизводимость сложных материаловедческих расчетов.
-
Agentic AI в больницах: от чат-ботов к управляемым экосистемам
Исследователи представили фреймворк для внедрения мультиагентных AI-систем в критически важные информационные системы больниц, обеспечивая соответствие HIPAA и GDPR.
-
CMI: Как память мешает LLM-агентам учиться
Исследователи представили Controlled Memory Interference (CMI) — фреймворк, доказывающий, что накопление опыта в агентах с длинной памятью может снижать пластичность обновлений.
-
Samsung откладывает High-NA EUV до 2030 года: экономия $400 млн на ноду 1 нм
Samsung Foundry подтвердила, что внедрение литографии High-NA EUV отложится до 2030 года. Компания выберет стратегию многократного экспонирования (multi-patterning) на существующих Low-NA машинах, чтобы избежать покупки
-
MAI-Image-2.6: Прорыв Microsoft, обогнавший Google и Meta
Microsoft анонсировала модель MAI-Image-2.6, которая заняла 2-е место в рейтинге Arena, превзойдя решения от Google, Meta и xAI. Прирост качества составил +79 Elo.
-
CMU-Drive: V2V-VLA модель для кооперативного вождения с рассуждениями
Исследователи из CMU представили V2V-VLA — первую модель, объединяющую восприятие, язык и действия для взаимодействия нескольких автономных автомобилей в реальном времени.
-
TeXFix-Bench: Почему LLM часто «ломает» текст при починке кода
Исследователи представили TeXFix-Bench — первый эмпирический бенчмарк для оценки способности LLM восстанавливать исходный код документов. Главный вывод: успешная компиляция не гарантирует сохранность контента.
-
ИИ открыл черные дыры сам: новая архитектура для геометрии
Исследователь Chenghao Xu представил фреймворк, который через единую функцию потерь обучается понимать геометрию от навигации роботов до релятивистской физики.
-
AI Scientist без дрейфа: как kkanbu и фиксированные карточки спасают исследования
Исследователи из Stanford и других вузов представили архитектуру автономного AI-ученого, которая предотвращает «дрейф» в локальные оптимизации метрик. Ключевое отличие — использование неизменяемых карточек экспериментов
-
TREAT: LLM провалили тест на знание теорем в 40% случаев
Новый бенчмарк TREAT показал, что современные LLM не умеют распознавать математические теоремы, если они записаны нестандартно. Лучшая модель справилась лишь с 60.73% задач.
-
LLM-агенты в переговорах: 21% потерь и зависимость от бренда
Исследование 9840 переговоров показало: LLM создают 95% ценности, но теряют её из-за медлительности. Выбор провайдера важнее интеллекта модели.
-
MetaSpace: 90 000 ошибок пространственного мышления у AI-агентов
Исследователи представили MetaSpace — систему метаморфического тестирования, выявившую критические пробелы в пространственном понимании современных мультимодальных LLM.
-
Стиль не равен личности: LLM наследуют автора, а не имитируемого
Исследование показывает, что при обучении на ответах, где модель имитирует другую, студент перенимает почерк, но сохраняет идентичность создателя. Стиль и самоидентификация передаются по разным каналам.
-
AI-доказательство теоремы: константа 1771 и новая эра формальной верификации
Исследователь Дэвид Лорелл с помощью LLM и Lean4 доказал, что существование стохастического латентного переменного влечет за собой существование детерминированного. Теоретическая граница ошибки оказалась равна 1771, хотя
-
Экономия токенов в Multi-Agent: динамические коалиции AI-агентов
Исследователь Mojtaba Eslami представил алгоритм динамического формирования коалиций для AI-агентов, снижающий затраты на коммуникацию до 99.5% от оптимума при активации лишь 2 из 8 агентов.