Новости про Ref.
9112 материалов с упоминанием Ref.: релизы, бенчмарки, цены и доступность. Профиль компании и её модели — на странице Ref..
-
AMD ZenDNN 6.0: ускорение AI на CPU Ryzen и EPYC до выхода Zen 6
AMD выпустила ZenDNN 6.0 — обновление библиотеки для ускорения инференса на процессорах Zen. Релиз опередил анонс архитектуры Zen 6 и включает оптимизации для MoE и кэширования.
-
GUSH3R: Реконструкция людей и сцен из одного видео за один проход
Исследователи из Токийского университета представили GUSH3R — feed-forward модель, которая за один проход восстанавливает динамических людей и статичные сцены в едином 3D-пространстве из монокулярного видео.
-
Koda Pro v1.0: Российская LLM на GLM 5.2 сравнялась с Claude Sonnet
Команда Kodacode выпустила версию 1.0 плагина и обновила модель Koda Pro на базе GLM 5.2. Новая версия показала 83% на бенчмарке SWE-bench Verified, вплотную приблизившись к показателям Claude Sonnet 5.
-
SearchEyes: Имитация мира для мультимодального поиска с точностью +6.2%
Исследователи представили SearchEyes — архитектуру, объединяющую визуальные данные и графы знаний через симуляцию поискового мира, что позволило обойти проблему разреженных наград в RL.
-
PCBWorld: ИИ-агенты учатся трассировке плат через KiCad
Исследователи представили PCBWorld — среду для обучения RL и LLM-агентов проектированию печатных плат. ИИ теперь взаимодействует с реальным движком KiCad, а не просто генерирует сетки.
-
NVIDIA Cosmos 3: Почему 16B-модель не работает в Colab и как это обойти
Разбор архитектуры NVIDIA Cosmos 3: почему стандартный Google Colab не потянет реальные чекпоинты и как создать мини-версию Omnimodal Mixture-of-Transformers для обучения.
-
Новый SOTA в диагностике депрессии: Advantage-weighting Ranking
Исследователи представили мультимодальную модель для бинарной детекции депрессии по аудио-видео данным, использующую новую функцию потерь для работы со сложными парами.
-
StateFuse: Память для мультиагентов, которая не скрывает конфликты
Исследователи представили StateFuse — механизм памяти для мультиагентных систем, сохраняющий историю противоречий вместо их скрытого перезаписывания, что повышает безопасность и аудируемость решений ИИ.
-
Nvidia Vera: Атака на x86 через однопоточную мощь для Agentic AI
Nvidia представила CPU Vera, позиционируя его как «максимальный однопоточный процессор в масштабе» для задач Agentic AI, и анонсировала ядра Rigel следующего поколения.
-
GitHub Copilot сломали: как Noma выманит доступ к приватным репозиториям
Исследователи из Noma Security показали, что AI-агент GitHub Copilot можно заставить раскрыть содержимое закрытых репозиториев. Уязвимость кроется в том, как модель обрабатывает запросы с тегом <claude>.
-
ModelScope Civision: агентная генерация изображений с умной маршрутизацией
Платформа ModelScope представила Civision — систему, использующую AI-агентов для интеллектуальной маршрутизации задач генерации изображений, повышая качество и точность результатов.
-
Onnes: LLM-агенты диагностируют квантовые ошибки лучше ML
Исследователи представили Onnes — симулятор криогенных систем, где LLM-агенты с few-shot обучением достигают 99% точности диагностики, сопоставимой с supervised ML.
-
TurnOPD: Как ускорить обучение агентов ИИ на 30% без потери качества
Исследователи представили TurnOPD — метод, устраняющий неэффективность он-полити дистилляции (OPD) для длинных сценариев, повышая точность и экономя вычислительное время.
-
Снижение вычислений в 10 раз замедляет взлет ИИ в 6 раз
Новое исследование LessWrong показывает, что сокращение R&D-вычислений в 10 раз приводит к замедлению прогресса ИИ в среднем в 6 раз, а не в 10.
-
Укрощение инструментов: новый метод управления LLM через активации
Исследователи из UC Berkeley и других вузов представили метод Heading-Specific Activation Steering, позволяющий подавлять ложные вызовы инструментов в LLM без переобучения.
-
Постепенное обесценивание: как ИИ лишает людей власти без бунта машин
В статье на LessWrong описан сценарий 'gradual disempowerment': не захват, а тихая передача контроля над экономикой, культурой и государством алгоритмам, делающим людей ненужными.
-
BOHR: первый коммерческий ядерный CubeSat на орбите SpaceX
City Labs вывела на орбиту спутник BOHR с бета-вольтайческим источником NanoTritium™, став первым коммерческим проектом, получившим одобрение FAA на запуск ядерного оборудования.
-
Meta представила Muse Image: первый генеративный ИИ от Superintelligence Labs
Meta официально выпустила Muse Image — свою первую модель генерации изображений, интегрированную в Meta AI. Инструмент использует контекст пользователя и позволяет создавать изображения с текстом, редактировать фото и пе
-
SambaNova привлекла $1 млрд при оценке $11 млрд на фоне слухов о покупке Intel
Производитель ИИ-чипов SambaNova закрыл раунд Series F на $1 млрд с оценкой $11 млрд, опровергая недавние слухи о продаже компании Intel за $1,6 млрд.
-
ZML выпустила бесплатный ускоритель инференса для любых AI-чипов
Французский стартап ZML, поддерживаемый Яном Лекуном, представил ZML/LLMD — программное обеспечение, снижающее стоимость и ускоряющее работу больших языковых моделей на разнородном оборудовании.
-
Samsung запустила массовое производство PCIe 6.0 SSD PM1763
Samsung начала серийный выпуск корпоративного SSD PM1763 на шине PCIe 6.0. Новинка обеспечивает скорость чтения до 28,4 ГБ/с и поддерживает постквантовую криптографию для нужд ИИ-инфраструктуры.
-
Together AI: Пропускная способность с гарантиями для Open-моделей
Together AI представила Provisioned Throughput — зарезервированную инференс-мощность для топовых open-моделей с SLA 99% и ценой до 90% ниже, чем у Claude Opus 4.8.
-
LLM-агенты: почему бенчмарки врут, а ошибки накапливаются
Новый синтез 27 исследований выявил 6 критических кластеров сбоев LLM-агентов. Авторы доказывают, что рост показателей в изолированных тестах не гарантирует надежности в реальных сценариях.
-
AgenticAI-Supervisor: RL-тренировка агентов через симуляцию, а не бенчмарки
Исследователи представили AgenticAI-Supervisor — среду для обучения агентов на LLM через верифицируемые действия, устраняющую проблему «хакинга наград» в статических тестах.
-
LLM как замена опросам: тест синтетических данных для маркетинга
Исследование показало, что LLM могут генерировать ответы в проективных техниках, близкие к человеческим, но с критическими отличиями в стиле и структуре.
-
AI-гиганты раздают вычислительные мощности: скидки до 75% для стартапов
OpenAI, Anthropic и другие лидеры ИИ-рынка ведут агрессивную борьбу за клиентов, предлагая стартапам огромные скидки на доступ к моделям. Это меняет экономику разработки ИИ.
-
Meta представила Muse Image и Muse Video: агенты с кодом и поиском
Meta Superintelligence Labs выпустила Muse Image — первую модель генерации изображений с агентными способностями, и показала превью Muse Video. Теперь ИИ пишет код, ищет факты и редактирует медиа.
-
ArtisanCAD: Агент для CAD-моделирования с извлечением знаний экспертов
Исследователи представили ArtisanCAD — систему, превращающую размытые текстовые запросы в промышленные B-Rep модели CATIA через дистилляцию экспертных макросов.
-
Akashic: MemAttention ускоряет LLM-агентов на 1.88x
Исследователи представили Akashic — систему управления памятью для LLM-агентов, которая решает проблему перегрузки контекста через MemAttention и аппаратно-программную оптимизацию.
-
Память внутри цикла: In-Process Retrieving ускоряет агентов в 83 раза
Исследование показывает, что перенос базы знаний внутрь контура работы LLM-агента снижает задержку с сотен миллисекунд до микросекунд, устраняя избыточные действия модели.