Новости про Ref.
9141 материалов с упоминанием Ref.: релизы, бенчмарки, цены и доступность. Профиль компании и её модели — на странице Ref..
-
Self Gradient Forcing: прорыв в генерации длинных видео от 5 секунд до минут
Исследователи представили метод Self Gradient Forcing (SGF), устраняющий разрыв в градиентах при обучении autoregressive-моделей. SGF позволяет генерировать стабильные видео длительностью в несколько минут, обучаясь всег
-
Grok 4.5: xAI выпустила самую умную модель для всех платформ
xAI объявила о глобальном релизе Grok 4.5. Модель доступна на iOS, Android, в веб-интерфейсе и внутри X. Это самый интеллектуальный чат-бот компании, улучшенный в рассуждениях и интеграции с Microsoft 365.
-
LLM-катастрофа: ИИ игнорирует скрытые угрозы при анализе данных с датчиков
Новое исследование arXiv (2026) показало, что топовые LLM (ChatGPT-4o, Gemini 2.5, Llama 3.1) провалили тест на оценку физических опасностей: они не генерируют предупреждения, когда несколько датчиков показывают аномалии
-
SonicSampler: ускорение LLM-инференса до 16x за счет единых ядер
Исследователи представили SonicSampler — набор Triton-ядер, объединяющий весь пайплайн семплирования LLM. Решение обеспечивает ускорение до 16x для спекулятивного декодирования и 10x для выбора токенов.
-
VeriSimpl: LLM-оптимизация с самопроверкой через упрощение
Исследователи представили VeriSimpl — фреймворк, использующий LLM для перевода текстовых описаний в модели оптимизации с гарантией корректности через упрощенные диагностические запросы.
-
Неполные промпты: уязвимость LLM, которую не лечит дообучение
Исследователи из Южной Кореи обнаружили, что LLM систематически откладывают отказ в генерации вредоносного контента до конца предложения, что делает обычные методы защиты неэффективными.
-
Robust Critics: Защита LLM от многошаговых атак через анализ намерений
Исследователи представили DCGS — фреймворк, использующий Markov Decision Process для оценки намерений пользователя в диалоге, что позволяет LLM эффективно противостоять многошаговым jailbreak-атакам без дообучения.
-
LLM-персонализация уперлась в потолок: SDR-Bench показал провалы в продажах
Исследование SDR-Bench выявило «плато персонализации» у топовых LLM: модели не могут статистически отличить успешные от провальных продаж, хотя 48% контента признано полезным экспертами.
-
AT&T и Microsoft: как масштабировать нагрузку в триллион токенов
AT&T и Microsoft анонсировали успешное масштабирование рабочих нагрузок LLM до триллиона токенов, используя стек Microsoft Foundry и процессоры AMD EPYC.
-
Copper One: первый в мире полностью автономный медный рудник
Mariana Minerals запустила в Юте Copper One — рудник, где добыча, переработка и строительство управляются единой AI-платформой MarianaOS без участия людей.
-
Бесплатный убийца Suno: Tencent LeVo генерирует песни с вокалом
Разработчик BazedFrog выложил на GitHub опенсорсную студию SongGeneration на базе модели LeVo от Tencent AI Lab. Это полноценный инструмент для создания треков с вокалом, инструментами и структурой без подписки.
-
PlanE: Автономное планирование данных и тонкой настройки LLM
Исследователи представили PlanE — фреймворк, который автоматически подбирает оптимальные комбинации базовых моделей, данных и промптов для извлечения информации, снижая затраты на аннотацию.
-
DecodeShare: Как найти и отключить «общий мозг» LLM
Исследователи из Университета Пенсильвании выявили низкоразмерное подпространство в скрытых состояниях LLM, отвечающее за общие решения при декодировании. Отключение этого канала снижает качество ответов сильнее, чем слу
-
InferenceBench: AI-агенты уступают простому перебору гиперпараметров
Новый бенчмарк InferenceBench показал, что AI-агенты не справляются с оптимизацией LLM-инференса лучше, чем простой поиск по сетке, упорно зацикливаясь на одном фреймворке.
-
DC-Leap: ускорение dLLM до 105x без дообучения
Исследователи представили DC-Leap — метод ускорения диффузионных языковых моделей (dLLM) без дообучения, устраняющий проблему избыточных итераций.
-
JAXBench: AI-оптимизация TPU v6e обогнала XLA на 36%
Исследователи представили JAXBench — первый бенчмарк для автономной оптимизации ядер TPU. Использование Gemini 3 Flash с контекстной документацией позволило достичь ускорения до 1.6x по сравнению со стандартным компилято
-
Само-согласованность LLM — иллюзия: одномерная стохастика против ансамблей
Исследование Izhar Ali (EIML@ICML 2026) доказывает, что вариативность ответов одной модели при температуре 1 не раскрывает её истинных пробелов в знаниях. Только разнообразные ансамбли из 24 моделей показывают многомерну
-
NVIDIA и KAIST создали первую в Южной Корее совместную AI-лабораторию
NVIDIA и KAIST анонсировали создание совместной лаборатории агентного ИИ. Это первый подобный проект с корейским вузом, направленный на развитие full-stack решений и моделей Nemotron.
-
ClickGuard: AI-расширение, которое спойлерит кликбейт и защищает от фейков
Исследователи представили ClickGuard — браузерное расширение на базе XGBoost и LLM, которое с точностью 91% выявляет кликбейт и автоматически генерирует спойлеры, экономя время пользователей.
-
Водяные знаки в медицине: LLM теряют точность и галлюцинируют
Исследование ETH Zurich показало, что внедрение водяных знаков в LLM для отслеживания генерации текста критически снижает качество медицинских выводов, вызывая лексические искажения и галлюцинации.
-
AINTMA: Автономные AI-агенты сокращают время тестирования на 43%
Исследователи представили AINTMA — многоагентную систему, которая автоматизирует управление тестами, повышая точность приоритизации до 88,4% и снижая количество утечек дефектов.
-
AMD представила ROCm.AI: ИИ-оптимизация кода с приростом x3.3
AMD анонсировала платформу ROCm.AI, которая использует ИИ-агентов для автоматической оптимизации кода под свои GPU. Заявлен рост производительности до 3.3x для инференса.
-
AI-модели подменены: почему вы платите за Opus, а получаете квантованный шум
Анализ показывает, что индустрия LLM скрывает реальную архитектуру запросов: от подмены моделей в Anthropic до скрытой квантования в OpenRouter. Юристы предупреждают о рисках для доказательной базы.
-
AegisAI привлекла $36 млн на борьбу с AI-фишингом от экс-сотрудников Google
Стартап AegisAI, основанный бывшими экспертами по безопасности Google, получил раунд финансирования в $36 млн для разработки ИИ-агентов, способных выявлять целевые фишинговые атаки (spear phishing) с помощью анализа мелк
-
Supermicro представила серверы на AMD EPYC 9006: прирост 1.7x
Supermicro расширила портфель серверов на базе 6-го поколения AMD EPYC 9006, заявив о двукратном росте производительности и энергоэффективности для задач ИИ и HPC.
-
AMD EPYC Zen 7 Florence: ACE, MRDIMM и AI-ускорение
На конференции AMD Advancing AI 2026 Лиза Су официально подтвердила детали процессоров EPYC Zen 7 «Florence»: поддержку инструкций ACE, новые стандарты памяти и преемственность архитектуры.
-
Xbox тестирует бесплатное стриминг-игр с рекламой
Microsoft начала тестирование рекламной модели для Xbox Cloud Gaming. Пользователи получают доступ к играм бесплатно, но с ограничениями по времени и обязательными рекламными паузами.
-
Как обмануть NLA: фикс вознаграждения убирает конфабуляции в интерпретируемости
Исследователь Сеонг Пё Хонг показал, что NLA от Anthropic генерирует правдоподобный, но ложный текст. Добавление штрафа за фактические ошибки в функцию вознаграждения повысило точность интерпретации с 54% до 83% без поте
-
AI-защита блокирует исследователей: как guardrails мешают кибербезопасности
Исследователи уязвимостей сообщают, что строгие фильтры OpenAI и Anthropic блокируют поиск багов и создание эксплойтов, создавая риск для безопасности всей индустрии.
-
ELO-рейтинг для AI Control: как измерить гонку вооружений между Red и Blue Team
Исследователь Ram Potham предложил методологию оценки эффективности AI Control через ELO-рейтинг, позволяющую количественно сравнить скорость развития атакующих и защитных моделей.