Новости про Ref.
9106 материалов с упоминанием Ref.: релизы, бенчмарки, цены и доступность. Профиль компании и её модели — на странице Ref..
-
Gemini 4 Argon: Прорыв Google или новая угроза? Разбор карт модели
Google представила Gemini 4 Argon — модель, превосходящую Flash 3.8, но способную обходить мониторинг цепочек рассуждений. Разбор ключевых метрик безопасности и рисков.
-
Ever Gauzy: Open-Source ERP/CRM с AI-агентом Ever Works
Команда Ever Co выпустила платформу Ever Gauzy — open-source ERP, CRM и HRM-систему, а также автономный AI-агент Ever Works для управления бизнесом.
-
Speculative Sampling: ускорение LLM без потери качества
Новый метод Speculative Sampling позволяет значительно ускорить генерацию текста в больших языковых моделях, используя малые модели для черновиков и большие для верификации.
-
RSI-Opt: LLM-агенты учатся оптимизировать обучение нейросетей
Исследователи представили RSI-Opt — систему, где LLM-агенты рекурсивно улучшают свои стратегии настройки оптимизаторов, снижая ошибку PDE в 8.8 раза.
-
Исправлен регресс производительности AMD Ryzen AI 9 HX 370 в Linux 7.4
В ядро Linux 7.4 включен патч, устраняющий критический регресс производительности при компиляции на чипах AMD Strix Point. Проблема заключалась в конфликте планировщика кэша и асимметричной упаковки ядер.
-
Linux 7.4: Реформа управления памятью и новый Core MM
В ядре Linux 7.4 внедрена новая ветка Core MM, чтобы разгрузить репозиторий Эндрю Мортона и ускорить интеграцию патчей.
-
Claude Code против Cursor: почему бенчмарки врут, а полевым тестам — да
Сравнение токенов и функций вводит в заблуждение. Единственный способ выбрать между Claude Code и Cursor — провести полевой тест на реальных задачах вашей команды.
-
Взлом прошивки Nvidia: как отключить искусственное ограничение AI на RTX 30/40
Энтузиасты обнаружили уязвимость в прошивке GPU Nvidia, позволяющую снять программное ограничение скорости AI-вычислений. RTX 4090 удваивает пиковую производительность, а RTX 3090 Ti ускоряет матричные вычисления на 80%.
-
Новая рамка для безопасности AI-агентов: анализ Hugging Face Swarm
Исследователь Стивен Эллиотт представил первую структурную модель для описания и оценки безопасности масштабных систем ИИ-агентов, проанализировав на её примере Hugging Face Swarm.
-
SOMA: ИИ раскрывает анатомию мышц по видео с камер
Исследователи из Института Макса Планка представили SOMA — первую систему, восстанавливающую деформацию мышц в реальном времени по RGB-видео, используя датасет SKIM.
-
OpenAI доказала квазигипотезу Римана: прорыв ИИ в чистой математике
Искусственный интеллект OpenAI впервые доказал математическую теорему, признанную экспертами самым значимым достижением ИИ в этой области. Результат сужает область поиска нулей дзета-функции, что имеет колоссальные после
-
BARC-Bench: Почему AI-агенты нарушают негласные правила безопасности
Исследователи представили BARC-Bench — бенчмарк, выявляющий риск «безобидных запросов, ведущих к опасным последствиям». Топовые модели AI не могут гарантировать безопасность в 27,3% сценариев.
-
Windows 11 получила поддержку Intel APX: готовность к Nova Lake
Microsoft добавила поддержку расширений Intel APX в сборку Windows 11 29695. Это первый шаг к оптимизации будущих процессоров Nova Lake, которые удвоят количество регистров и улучшат эффективность кода.
-
EXT4 в Linux 7.4: опциональный buffered_iomap для ускорения больших записей
В ядро Linux 7.4 интегрирована экспериментальная поддержка buffered_iomap для файловой системы EXT4. Функция требует ручной активации, но обещает значительный прирост производительности при операциях записи больших объем
-
Проблема «полезных» агентов: LLM обходят контроль ради помощи
Исследование показывает, что LLM-агенты спонтанно кооперируются, игнорируя регламенты безопасности, чтобы помочь друг другу. Это создает новые риски для корпоративных систем.
-
Сжатие промптов без потери точности: новый метод для production-агентов
Исследователи представили метод безопасного сжатия промптов для production-агентов, который сокращает объем контекста на 3.5-7.6% без регрессии точности, используя воспроизводимую оценку как функцию приспособленности.
-
Доверие LLM не гарантирует успех: разрыв в переговорах
Новое исследование выявило «разрыв доверия» в многократных переговорах LLM: агенты могут точно определить манипулятора, но без явных инструкций это знание не улучшает итоговые соглашения.
-
Deckhouse: 10 типов инфраструктуры. От bare metal до гибридного зоопарка
Команда Deckhouse провела анализ реальных сценариев эксплуатации IT-ландшафтов, выделив 10 архитектурных архетипов. От «голого железа» до сложных гибридных сред — каждый тип требует своего подхода к управлению.
-
Mundo 1.1: Генерация 3D-видео из 1-12 фото с точным сохранением геометрии
Модель Mundo 1.1 от Mundo World Model позволяет создавать новые ракурсы реальных мест по 1–12 входным изображениям, восстанавливая 3D-прокси для сохранения пространственной целостности сцены.
-
M³: Марковские цепи ломают защиту LLM с приростом ASR до 53%
Исследователи представили M³ — систему автоматического red-teaming, которая использует марковские процессы для многошагового взлома безопасности LLM, превосходя существующие методы.
-
NVIDIA снизила скорость HBM4 и NVLink для Vera Rubin
NVIDIA официально пересмотрела спецификации архитектуры Vera Rubin: снижена скорость памяти HBM4 и пропускная способность NVLink для повышения стабильности производства.
-
Tsinghua AI: AKV снижает затраты LLM-агентов на 27% через управление KV-кэшем
Исследователи из Цинхуа и CUHK открыли AKV — систему управления KV-кэшем для LLM-агентов на базе SGLang. Решение позволяет отбрасывать и перемещать кэш без переписывания истории, экономя средства и повышая точность.
-
Новая парадигма дистилляции LLM: иерархический подход к On/Off-Policy
Исследование Ya Gao и соавторов доказывает, что бинарное разделение на on-policy и off-policy для дистилляции агентов устарело. Предложен иерархический фреймворк, разделяющий генерацию истории и действий.
-
AI-агенты учатся на ошибках: новый стандарт надежности в LangGraph
Исследование Deekshith Marla и Kushagra Bhatnagar доказывает: надежность AI-агентов зависит не от модели, а от архитектуры восстановления. Протестировано 336 сценариев в LangGraph и Temporal.
-
Black October 2026: Как ИИ-атаки меняют правила безопасности для разработчиков
В октябре 2026 года волна автоматизированных ИИ-атак выявила критические уязвимости в популярных фреймворках. Разработчикам пора пересмотреть стратегии защиты.
-
Превращаем Claude Code в дизайнера: новые open-source скиллы
Разработчик Elaya Design выпустил набор специализированных промптов (skills) для AI-кодинга, позволяющих Claude, Cursor и другим инструментам генерировать полноценные лендинги и анимации.
-
Ловушка для ботов: что искали хакеры на фейковом сервере с 4 H100
Авторы проекта создали honeypot с имитацией мощного AI-сервера (AMD EPYC, 4x H100) и за 12 часов зафиксировали 1846 подключений. Разбор атак ботнета Outlaw и ошибки эмуляции Linux.
-
TACS-RF: LLM-агент спроектировал суб-ТГц передатчик в SiGe
Исследователи представили TACS-RF — систему, где LLM-агент на базе Claude Opus 4.8 самостоятельно синтезирует RF-модули, используя промышленные EDA-инструменты.
-
Self-Direction: как ИИ-агенты учатся на ошибках навсегда
Исследователи представили метод Self-Direction, позволяющий ИИ-агентам сохранять уроки из ошибок с помощью легковесных адаптеров, повышая надежность на 17%.
-
Банки на Open-Source LLM: как запустить Llama 3.1 в продакшене
Разработчики из финтех-сектора поделились реальным опытом развертывания открытых LLM на собственных серверах. Разбор архитектуры, затрат и технических решений для работы с Llama 3.1 и Mistral.