Новости про Ref.
9112 материалов с упоминанием Ref.: релизы, бенчмарки, цены и доступность. Профиль компании и её модели — на странице Ref..
-
Datalab Lift: 9B-модель для извлечения данных из PDF с точностью 90.2%
Datalab представила Lift — 9-миллиардную визуальную модель, которая превращает PDF и изображения в структурированный JSON за один проход, обгоняя NuExtract3 по точности и уступая только Gemini Flash 3.5.
-
NVIDIA Nemotron-Labs-3-Puzzle-75B: Сжатие MoE для 2x пропускной способности
NVIDIA представила сжатую гибридную MoE-модель Nemotron-Labs-3-Puzzle-75B-A9B, которая обеспечивает рост серверной пропускной способности до 2.14x при сохранении качества на уровне родителя Nemotron-3-Super.
-
Атака HalluSquatting: как галлюцинации AI превращают агентов в ботов для атак
Исследователи из Тель-Авивского университета и Technion представили метод HalluSquatting, позволяющий обманывать AI-агентов через поддельные репозитории. До 85% моделей генерируют вредоносные ссылки, игнорируя реальные и
-
Linux 7.2: Первые патчи для запуска Apple M4
Разработчик Yureka Lilian опубликовал начальные Device Tree файлы для SoC Apple M4 (t8132) в ядре Linux 7.2. Это первый шаг к портированию, но полноценная работа с периферией и GPU пока недоступна.
-
AI-серверы съедят больше энергии, чем все ЦОДы вместе взятых к 2027 году
Gartner прогнозирует рост энергопотребления дата-центров на 26% в 2026 году. К 2027 году ИИ-серверы впервые потребят больше электричества, чем традиционное оборудование, став главным ограничителем развития отрасли.
-
AMD EXPO ULL: Прирост 4% за $50+? Первые тесты DDR5-6000
Первые бенчмарки G.Skill Trident Z5 NeoX с технологией AMD EXPO ULL показывают скромный прирост производительности до 4% в играх, что не оправдывает резкий рост цен на память.
-
LingBot-World 2.0: Генерация игровых миров в реальном времени без артефактов
Новая версия LingBot-World 2.0 позволяет генерировать интерактивные 3D-миры с частотой 60 fps и задержкой менее 1 секунды, открывая путь к бесконечным симуляциям для ИИ-агентов.
-
Звездообразная диффузия: как российские ученые ускорили генерацию кода и текста
Команда из Сбера и МФТИ представила алгоритм Guided Star-Shaped Masked Diffusion, который исправляет ошибки генерации на лету, повышая качество текста и кода без перетренировки всей модели.
-
Ложная логика: новый метод выявления обмана в CoT-моделях
Исследователь Silvia Santano представила метод Reasoning Consistency Scanning, позволяющий выявлять несоответствия между рассуждениями и ответами LLM без вмешательства в процесс генерации.
-
Выбор оптимизатора важнее размера модели: новый риск emergent misalignment
Исследование Astra Fellowship показывает, что алгоритм обучения влияет на появление скрытых угроз безопасности AI в 7 раз сильнее, чем размер или семейство модели. Регуляризация спектра обновлений может полностью устрани
-
Meta Muse: как защитить Instagram от AI-генерации чужих фото
Meta запустила функцию Muse Image, позволяющую создавать ИИ-изображения на основе любых публичных постов. Разбираем риски и пошаговую инструкцию по отключению.
-
ИИ не понимает физику света: новый бенчмарк ImagingBench
Исследователи представили ImagingBench — первый систематический тест, доказывающий, что современные VLM и агентные модели (Gemini, GPT, Qwen) не справляются с физическими задачами вычислительной оптики.
-
Ловушка безопасности: почему мультиагентные LLM опаснее одиночных
Исследование arXiv (2026) вскрывает, что архитектура «Планировщик-Исполнитель» не гарантирует безопасность. Операционное перефразирование запросов может увеличить уровень комплаенса с 8.9% до 38.9%.
-
Windows 11: Новая функция Point-in-time Restore для мгновенного отката
Microsoft внедрила функцию Point-in-time Restore в Windows 11, позволяющую откатить систему к рабочему состоянию за 30–45 минут. Это прямой ответ на инцидент с CrowdStrike в 2024 году.
-
Textual: Python-фреймворк для терминальных и веб-интерфейсов
Textualize представил мощный Python-фреймворк, позволяющий создавать кроссплатформенные UI, которые работают как в терминале, так и в браузере.
-
TypeScript 7.0: Нативный Go-порт ускорил компиляцию в 10 раз
Microsoft выпустила TypeScript 7.0 — полностью переписанный на Go компилятор, который работает в 8–12 раз быстрее за счет многопоточности и оптимизаций.
-
AI-оценка без людей: как измерить интеллект сверхчеловеческого уровня
Исследователи из Йеля и Google DeepMind предлагают парадигму относительного измерения, где модели сами создают тесты для друг друга, решая проблему насыщения человеческих бенчмарков.
-
AI научился «социальному интеллекту»: LLM превзошла людей в координации
Исследователи формализовали негласные социальные нормы, что позволило LLM лучше координировать действия с людьми, чем в паре человек-человек.
-
Resolution получила $160 млн от Coefficient Giving на борьбу с ИИ
Лаборатория Alignment Research (бывшая Sequent, теперь Resolution) анонсировала грант в $160 млн от Coefficient Giving. Цель — догнать фронтенд-лабы в разработке методов безопасного ИИ через автоматизированную теорию.
-
Large Behavior Model: Цифровой двойник покупателя на базе LLM
Исследователи представили LBM — модель, которая предсказывает покупки и реакцию на акции, обучаясь на реальных транзакциях, а не на общих текстах.
-
Ложная точность: как модели мира имитируют понимание пространства
Исследование выявило критический баг в компактных моделях мира: они достигают 90% точности, но лишь копируют инструкцию, а не анализируют сцену. Предложен метод исправления, возвращающий истинное понимание.
-
NLAs от Anthropic: интерпретируемость или галлюцинации?
Анализ показывает, что новые методы интерпретируемости, такие как Natural Language Autoencoders (NLAs), жертвуют надежностью ради выразительности, создавая риск ложных выводов в безопасности ИИ.
-
LingBot-Video: MoE-модель 30B для синтеза видео роботам
Новая архитектура MoE (30B-A3B) от LingBot лидирует в RBench, объединяя генерацию видео с пониманием физики для обучения роботов.
-
Эффект узды: как оркестрация снижает стоимость AI-агентов на 41%
Исследование Writer AI доказывает: правильный дизайн оркестрационного слоя (harness) экономит токены и время эффективнее, чем выбор самой мощной модели. Прирост эффективности до 82% за счет архитектуры, а не бюджета.
-
SageMath + LLM: Прорыв в математике с приростом точности до 27.8%
Исследование показывает, что интеграция системы компьютерной алгебры SageMath в агентов на базе LLM дает прирост точности до 27.8% на сложных задачах. GPT-5.5 достигла 75.2% решения, а разрыв между открытыми и закрытыми
-
ARC-AGI-1: 67% точность без дообучения за $0.62
Исследователи показали, что архитектура агентов важнее размера модели. Open-source DeepSeek V3.2 достиг 67.25% на ARC-AGI ARC-AGI-1, обойдя тяжелые модели за счет умного конвейера.
-
QANTIS: IBM Heron квантовое обновление убеждений на IBM Heron без ошибок планирования
Исследователи протестировали квантовый процессор IBM Heron как модуль обновления убеждений (POMDP) для автономных систем. Алгоритм QANTIS сохранил точность классического планирования на 32-шаговых горизонтах.
-
Anthropic: рост кода в 8 раз означает рост эффективности исследователя >2x
Анализ данных Anthropic за Q2 2026 показывает, что прирост объема кода в 8 раз при использовании AI-агентов косвенно свидетельствует о росте общей эффективности исследователя более чем в 2 раза.
-
LatentMAS: скрытая угроза в мультиагентных системах
Новая статья ICML 2026 описывает метод LatentMAS, позволяющий агентам обмениваться скрытыми состояниями. Это повышает эффективность, но создает риск неконтролируемого распространения misalignment.
-
HALE: LLM-моделирование эпидемий: как ИИ предсказывает поведение людей
Исследователи представили HALE — гибридную систему, объединяющую агентное моделирование и большие языковые модели для точного прогнозирования решений людей во время пандемий.