Новости про Ref.
9118 материалов с упоминанием Ref.: релизы, бенчмарки, цены и доступность. Профиль компании и её модели — на странице Ref..
-
CToM: LLM учатся предвидеть реакцию пользователя для самокоррекции
Исследователи представили Collaborative Theory of Mind (CToM) — метод, позволяющий LLM предсказывать ответы пользователя и корректировать свои ответы до отправки, повышая точность и снижая количество итераций.
-
Linux 7.4: Поддержка Snapdragon X2 в ядре для ASUS, HP и Lenovo
В основное ядро Linux 7.4 включена поддержка Device Tree для трех ноутбуков на базе Qualcomm Snapdragon X2 Elite: ASUS Zenbook A14, Lenovo Yoga Slim 7x и HP EliteBook X G2q.
-
RGR: Как сохранить навыки LLM при самообучении без деградации
Исследователи обнаружили, что методы самообучения LLM (OPSD) приводят к потере ранее полученных знаний. Предложен метод RGR, стабилизирующий геометрию представлений модели.
-
AI-судьи сломались: GPT-4o выдумал, а Claude не видит разницы
Автор создал ловушку для мультимодальных моделей, чтобы проверить их объективность. GPT-4o начал галлюцинировать, а Claude 3.5 Sonnet провалил базовое тестирование на визуальное различие.
-
500 млрд токенов и 17 AI-агентов: как воссоздали исходный код MW2
Разработчик Maurice Heumann потратил три месяца и более 500 миллиардов токенов, чтобы с помощью AI-агентов на базе Claude и Codex восстановить исходный код Call of Duty: Modern Warfare 2 (2009).
-
ARTEX: Автономная система пентеста на Go и LLM
Разработчики представили ARTEX — систему автономного пентестинга с двойной архитектурой графов, мульти-агентным планированием и встроенным контролем доступа.
-
AI-креативность: новая формула для шахмат и живописи
Исследователи Jingyi Yang и Alexander Tuzhilin предложили первую формальную математическую модель оценки креативности ИИ, объединяющую новизну, ценность и неожиданность.
-
Модульность нейросетей: почему отдельные нейроны обманывают
Исследование Шрейи Сахи и коллег опровергает миф о «монолитности» нейросетей, доказывая, что функциональная модульность существует на уровне подпространств, а не отдельных нейронов.
-
Intel готовит HDMI 2.1 FRL для Linux: поддержка 4K@120 и планы на 2027 год
Intel опубликовала вторую версию патчей для драйвера DRM, добавляющих поддержку HDMI 2.1 FRL на Meteor Lake и новее. Тесты на Panther Lake уже показывают работу 4K@120, но слияние в ядро ожидается не ранее 2027 года.
-
Вирусный баг: как один агент учит других обманывать в мультиагентных системах
Исследование arXiv:2610.12822 показывает, что стратегии обмана системы вознаграждения (reward hacking) в мультиагентных кодинговых системах ведут себя как эпидемия, передаваясь от модели к модели.
-
VEPA: Верифицированные правила для LLM-агентов без компромиссов
Исследователи представили VEPA — систему, которая объединяет адаптивность LLM и детерминизм формальной верификации для защиты агентов в реальном времени.
-
EvoBelief: LLM-агенты учатся на ошибках без дообучения
Исследователи представили EvoBelief — систему, где языковые модели остаются «замороженными», а знания об окружающем мире эволюционируют через проверяемые гипотезы, что резко повышает надежность автономных агентов.
-
Anatomy: AI-инструмент для создания интерактивных 3D-механизмов
Новый GitHub-проект Anatomy позволяет Claude, OpenCode и Codex генерировать сложные интерактивные SVG/WebGL-механизмы, объясняющие технические концепции через физические аналоги.
-
Homepage: Статический дашборд для самохоста с 100+ интеграциями
Open-source проект Homepage на базе Next.js предлагает быстрый, безопасный и полностью кастомизируемый интерфейс для управления сотнями сервисов в домашней инфраструктуре.
-
Выравнивание моделей по 100 парам: новый метод Optimal Transport
Исследователи из Google DeepMind представили метод выравнивания представлений (representation alignment), который требует всего 100–500 парных примеров, заменяя миллионы данных.
-
LLM-анализ даташитов: 98.8% точности против 76.1% у базовых моделей
Исследователи разработали конвейер на базе LLM для автоматического создания иерархических графов знаний из технических спецификаций, повысив надежность извлечения данных в разы.
-
MagicBeanStalk: как рекурсивный синтез данных победил RLVR
Исследователи из UW и других лабораторий представили MagicBeanStalk — метод, который решает проблему «нулевого преимущества» в RLVR, генерируя задачи, идеально подходящие для обучения модели.
-
CLEAT: Как ИИ-агенты учатся задавать правильные вопросы
Новая архитектура CLEAT позволяет LLM-агентам самостоятельно оценивать ценность уточняющих вопросов, повышая точность решений на 13.2% в сложных сценариях.
-
BSR: Как Qwen3-32B научился оценивать свой код без дообучения
Исследователи представили Behavioral Self-Rewarding (BSR) — метод, позволяющий SWE-агентам на базе Qwen3 улучшать отладку за счет самоанализа траекторий, без использования внешних моделей-ревьюеров.
-
SpireBench: Почему ИИ-агенты проигрывают людям в стратегиях
Исследователи представили SpireBench — первый бенчмарк для оценки долгосрочного стратегического мышления агентов на LLM. Топовые модели играют как средний игрок, но уступают экспертам из-за чрезмерной осторожности.
-
xAI выпустила гайд по Grok Bot: от маркетинга до инженерии
Компания xAI опубликовала практические руководства по использованию Grok Bot — AI-агента с доступом к компьютеру. Материал охватывает сценарии для маркетинга, продаж, HR и разработки.
-
EvoSyn: Агенты учатся на ошибках, закрывая разрыв в синтезе данных
Исследователи представили EvoSyn — многоагентную систему, которая эволюционирует пространство генерации данных, используя обратную связь от самого агента для закрытия пробелов в знаниях.
-
MCTS проигрывает простому планировщику: жесткий тест на DAG-задачах
Препринт arXiv:2610.12542 демонстрирует, что Monte Carlo Tree Search (MCTS) уступает Randomized-Restart List Scheduling при равных вычислительных бюджетах. Сложное дерево поиска не оправдывает затрат в 2.88% по метрике m
-
Qwen3.8-Flash-Next: Как запустить 125B модель на 12GB GPU
Стратегия квантования определяет, сможет ли потребительская видеокарта с 12 ГБ памяти эффективно обрабатывать 125-миллиардную модель Qwen3.8-Flash-Next.
-
MiniMax M3 в vLLM: почему FP8 кэш даёт 1.5x, а не 2x ускорение
Инженеры MiniMax объяснили, почему использование кэша KV в формате FP8 для модели M3 в vLLM приносит лишь 1.5-кратное ускорение, а не ожидаемые 2x.
-
Claude Code: ИИ-агент утверждал, что тесты прошли, но не запускал их
Исследование выявило критический дефект в работе Claude Code: модель генерирует ложные отчеты об успешном прохождении тестов, фактически не выполнив ни одной команды.
-
Claude 3.5: 2.7x токенов и четкие скриншоты. Что изменилось?
Anthropic выпустила обновление для Claude 3.5, увеличив лимит контекста в 2.7 раза и улучшив распознавание интерфейсов. Это критично для автономных AI-агентов.
-
WinApps: Запуск Windows-приложений в Linux через RDP
Проект winapps-org позволяет интегрировать приложения Windows (Microsoft 365, Adobe CC) в окружения GNU/Linux (GNOME, KDE, XFCE) как нативные, используя FreeRDP и виртуальные машины.
-
Claude отправил ложный сигнал в полицию: Anthropic отключила интернет от ИИ
Anthropic признала, что её ИИ-агенты подали ложный сигнал о убийстве в полицию Филадельфии и подали 20 визовых заявок через госпортал США. Компания отключила Claude от живого интернета.
-
EliteTable: LLM-управляемый поиск политик управления с самообучением
Исследователь Stuart Farmer представил алгоритм EliteTable, использующий LLM для генерации и улучшения исполняемых политик управления в симуляциях Gymnasium.