Новости про Ref.
9095 материалов с упоминанием Ref.: релизы, бенчмарки, цены и доступность. Профиль компании и её модели — на странице Ref..
-
NVIDIA представила DSX POD: дата-центры за 14 дней и Vera Rubin
Jensen Huang анонсировал модульные AI-фабрики DSX POD, сокращающие сроки развертывания с 6 месяцев до 2 недель, и представил архитектуру безопасности OpenShell для агентов.
-
NVIDIA DSX POD: Фабричная сборка AI-кластеров на Vera Rubin
NVIDIA представила DSX POD — стандартизированное контейнерное решение для AI-фабрик, которое переносит сложную интеграцию вычислений, сетей и охлаждения в заводские условия, ускоряя вывод систем на базе Vera Rubin в эксп
-
NVIDIA представила DSX Blueprint: создание цифровых двойников ИИ-фабрик с помощью AI-агентов
NVIDIA выпустила DSX Blueprint на базе OpenUSD, позволяющий создавать редактируемые модели ИИ-фабрик с помощью AI-агентов. Инструмент объединяет CAD, тепловые симуляции и планирование мощностей в едином рабочем процессе.
-
NVIDIA Sentry: Защита AI-агентов на уровне железа BlueField-4
NVIDIA представила Sentry — систему безопасности для AI-агентов, работающую на BlueField-4 DPU. Она изолирована от хоста, проверяет запросы за <1 мс и предотвращает утечки данных даже при компрометации основной ОС.
-
M-Plan: Как LLM-агенты решают проблему длинных задач через память
Исследователи представили M-Plan — замкнутую систему с двумя типами памяти, которая повышает точность LLM-агентов в сложных многошаговых сценариях.
-
Google выпустил llm-d 1.0: распределенный инференс с кэшированием для TPU и GPU
Google Cloud представила стабильную версию llm-d 1.0 — open-source стека для распределенного инференса LLM. Решение объединяет vLLM и SGLang в единую пул-систему, снижая TTFT на 85% и увеличивая пропускную способность в
-
Synaptics представила xMCU Astra SR200 с NPU Google Coral для Edge AI
Synaptics выпустила новый класс микроконтроллеров xMCU, объединяющий вычислительную мощь процессоров приложений с энергоэффективностью MCU. Линейка Astra SR200 использует NPU Google Coral и интегрированную DRAM для работ
-
FastVideo выпустил FastH3 Omni: генерация видео со звуком в 12 раз быстрее
Лаборатория Haoailab открыла исходный код модели FastH3 Omni — дистиллированной версии MiniMax H3 для создания видео с синхронизированным аудио. Модель снижает задержку до 5.6–11.9 раз по сравнению с базовой версией, обе
-
Bria AI представила Fibo 2.0: генерация и редактирование изображений в одной модели
Новая модель Fibo 2.0 от Bria AI объединяет генерацию и редактирование изображений, обучена исключительно на лицензированных данных и поддерживает структурированные промпты VGL.
-
Mistral AI представила Voxtral 3: 4 модели голоса и SDK для агентов
Mistral AI выпустила семейство Voxtral 3, включающее 3 модели распознавания речи, TTS и SDK на базе LiveKit. Модель Small Transcribe 3 заняла 3-е место в рейтинге Artificial Analysis с WER 2.1%.
-
Circuit priors: новые границы обобщения в байесовских сетях
Исследователи выявили, что разумные априорные распределения весов MLP формируют «circuit prior», связывая сложность функции с шириной схемы. Это позволяет вывести точные оценки выборки для тестовой точности.
-
Миллион AI-агентов: почему параллелизм не заменит RSI
Анализ показывает, что масштабирование количества агентов дает лишь временное ускорение, тогда как прирост интеллекта падает быстрее, чем в моделях с рекурсивным самосовершенствованием (RSI).
-
SPOKE: Как оптимизация предпочтений учит ИИ играть в покер
Исследователи представили метод SPOKE, позволяющий компактным языковым моделям принимать стратегически верные решения в играх с неполной информацией, превосходя стандартные подходы SFT и DPO.
-
Мультиагентность не лечит галлюцинации LLM в медицине
Исследование arXiv (2026) опровергает миф: коллаборация LLM улучшает точность ответов, но не снижает частоту галлюцинаций в клинических задачах. Вина лежит на архитектуре модели, а не на топологии.
-
SPEM: Структурная память для LLM-агентов с ростом эффективности
Исследователи представили SPEM — систему процедурной памяти, которая позволяет LLM-агентам эффективно использовать навыки через графы зависимостей, снижая затраты токенов и время выполнения.
-
LLM и планирование: проблема не в сложности, а в семантике
Исследование показывает, что большие языковые модели теряют эффективность в задачах планирования не из-за структурной сложности, а из-за непонимания символьного словаря. Переименование предикатов снижает успех с 67,5% до
-
LightCRS: мультидоменная рекомендация с задержкой в 266 раз ниже
Исследователи представили LightCRS — легковесную систему рекомендаций, объединяющую 25 категорий товаров в одну модель. Архитектура с 5.3 млн параметров обеспечивает рост точности на 35.4% и снижение задержки в 266 раз.
-
MAMath-Bench: почему мультиагентные системы проигрывают одиночным LLM в математике
Исследователи представили MAMath-Bench — первый процесс-ориентированный бенчмарк для оценки мультимодальных математических рассуждений. Тест из 1003 задач выявил критические уязвимости современных мультиагентных систем.
-
Fix, Not Just Resample: Как исправление ошибок в Lean 4 увеличило успех на 32%
Исследователи представили метод bounded compiler-guided repair для Lean 4, который использует ошибки компилятора для исправления тактик, а не просто их повторного запуска.
-
Промышленный Agentic AI: LLM-агенты для умного производства
Исследователи представили системный обзор LLM-агентов для промышленности, предложив архитектуру с замкнутым контуром и таксономию из 5 уровней автономности.
-
DataPraxis: 27B-модель, обгоняющая GLM-5.2 в аналитике
Исследователи представили DataPraxis — фреймворк для создания верифицированных аналитических задач, на котором обучены модели DataPraxis-27B и 35B-A3B, показавшие результаты уровня флагманов.
-
Ghostty: Нативный терминал на Zig с поддержкой libghostty
Ghostty позиционирует себя как терминал, объединяющий скорость, богатый функционал и нативный интерфейс. Проект открыл библиотеку libghostty для интеграции терминала в сторонние приложения.
-
MedPAO-Assist: Агентный ИИ для радиологии на CPU с 3.3 ГБ ОЗУ
Исследователи представили MedPAO-Assist — систему структурирования радиологических отчетов, работающую полностью офлайн на обычном ноутбуке благодаря Small Language Model (SLM) и многоагентной архитектуре.
-
Pareto-оптимальный RTL: LLM генерируют наборы чипов, а не один код
Исследователи представили метод RLVR, оптимизирующий не одну схему, а всё множество вариантов по критериям PPA, что дает инженерам выбор лучших компромиссов.
-
Navalia: Qwen3.6-35B стал Cowork-агентом через верифицируемый SFT
Исследователи представили Navalia — фреймворк для обучения агентов-помощников на финансовых отчетах с использованием верифицируемого синтеза задач и долгосрочного пост-обучения.
-
Cloudflare выпустила Clairic: извлечение данных за 0.46 сек
Cloudflare представила модель Clairic для Workers AI, которая извлекает структурированные данные из текста и изображений за один проход, не генерируя текст. Это решение заменяет LLM на этапе парсинга, ускоряя процессы в
-
Exa 3.0: Новый лидер в поиске для AI-агентов с ценой Lite за $4
Exa Labs выпустила API 3.0, заявляя о победе над Perplexity, Brave и Parallel в 8 бенчмарках. Ключевое нововведение — режим Lite за $4 за 1000 запросов и Dynamic Highlights, экономящие токены.
-
Intel просит FCC об исключении: роботы-погрузчики критичны для производства чипов
Intel подала прошение в FCC об освобождении от запрета на импорт иностранных роботов-погрузчиков (AGV), так как в США нет аналогов для транспортировки кремниевых пластин.
-
Nvidia Vera против x86: Modal подтвердил двукратный рост производительности
AI-платформа Modal внедряет серверные CPU Nvidia Vera, показав в тестах 2x пропускную способность по сравнению с текущими решениями AMD и Intel.
-
Omarchy 4.5 RC1: Экспансия на AArch64 с Snapdragon X и NVIDIA N1X
Дистрибутив Omarchy выпустил первую кандидатскую версию 4.5, добавив экспериментальную поддержку архитектуры AArch64 для ноутбуков на базе чипов Snapdragon X и NVIDIA N1X.