Новости про Ref.
9095 материалов с упоминанием Ref.: релизы, бенчмарки, цены и доступность. Профиль компании и её модели — на странице Ref..
-
Точные права для субагентов: новый метод авторизации от авторов Qwen
Исследователи представили метод обучения субагентов точным правам доступа на основе процедурных знаний (Agent Skills), что значительно повысило точность разрешений и успех задач в benchmark ClawArena-Team.
-
Самообучение LLM: энтропия растет, а словарь сужается
Исследование Pranjal Srivastava показывает парадокс самообучения GPT-2: при росте разнообразия текста (энтропии) количество уникальных слов падает. Это меняет взгляд на модель коллапса.
-
Дофаминовая ловушка: как дофайн-тюнинг убивает осторожность биомед-LLM
Исследование 25 пар моделей показало: дообучение LLM для биомедицины снижает способность модели отказываться от ответов на сложные вопросы с 8.3% до 4.2%.
-
SCS: Математический прорыв в оценке семантического сходства текстов
Исследователь Mehmet Murat Albayrakoğlu представил фреймворк Semantic Conditional Similarity (SCS), который решает проблему «шума» от общих слов при сравнении множественных источников с целевым текстом.
-
Цифровые двойники LLM: Структура важнее объема данных
Исследование показывает, что структурирование истории опросов по схеме BDE (Background, Decision, Evaluation) повышает точность прогнозирования поведения пользователей LLM-моделями по сравнению с сырыми текстами.
-
FAH: Новый стандарт оценки рук в видео с точностью до миллиметра
Исследователи представили FAH — систему, которая за один проход извлекает 3D-скелет, поверхность, части рук и вероятность контакта с объектами, превосходя WiLoR и HaWoR.
-
AI Gateway и агенты-коллеги: как Nova AI и VK Tech выводят LLM в прод
Orion soft и VK Tech расскажут на DevOps Lounge, как настроить AI Gateway с guardrails для защиты данных и интегрировать LLM-агентов в командные процессы вместо одиночной работы.
-
RL-ATTACK: ИИ-хакеры атакуют LLM через RL, снижая точность до 2%
Исследователи представили RL-ATTACK — фреймворк черных ящиков, использующий обучение с подкреплением для генерации скрытых атак на LLM без доступа к градиентам.
-
Секретный ключ через публичный канал: LLM-копии договариваются без весов
Исследование показало, что две копии одной и той же LLM могут сгенерировать общий секретный ключ, обмениваясь только предпочтениями в публичном чате, даже не имея доступа к своим весам.
-
0sec Labs выпустил 0: AI-хarness для пентеста с результатами 97.9% на XBOW
Швейцарская лаборатория 0sec Labs открыла исходный код AI-инструмента 0 для кибербезопасности. Это не модель, а оркестратор, поддерживающий 14 провайдеров LLM, работающий без GPU и демонстрирующий рекордные результаты на
-
AI-детекторы работают не по тексту, а по контексту: новый взгляд на ложные срабатывания
Исследование arXiv (2026) показывает, что люди помечают текст как «сгенерированный ИИ» не из-за специфических слов, а из-за нарушения социальных норм и контекстуальной уместности.
-
Эмоции LLM: модель сжимает 27 категорий до двух
Исследование arXiv:2611.08683 показало, что внутренние представления больших языковых моделей (LLM) «сжимают» тонкие эмоциональные оттенки, организуя их в грубую бинарную структуру «позитив/негатив».
-
FinEvolveKG: Как изоляция промптов повысила точность извлечения данных из 10-K на 30%
Исследователи представили FinEvolveKG — метод оптимизации промптов, который разделяет общие правила и персонализированные инструкции, обеспечивая прозрачность изменений и рост метрик качества графа знаний.
-
VoxCPM2: Бесплатный конкурент ElevenLabs с мультиязычностью
Исследователи представили VoxCPM2 — модель генерации речи, способную имитировать голос по короткому эталону на нескольких языках без потери стабильности тембра.
-
Ricursive выпустила Ripple-65B: SOTA в кодинге за $32 млн
Лаборатория Ricursive представила модель Ripple-65B, ставшую лидером среди открытых весов в агентном программировании. Модель обучена за $32 млн и превосходит аналоги в 10 раз больше по параметрам.
-
MCQ-тесты лгут: как формат выбора ответа подавляет отказ LLM
Исследование WMDP доказывает: формат множественного выбора (MCQ) искусственно завышает показатели безопасности LLM, подавляя механизмы отказа к моменту генерации ответа.
-
MIT представил FLEX: роботы учатся понимать подтекст команд
Исследователи MIT и NYU разработали платформу FLEX, позволяющую роботам использовать LLM для обобщения инструкций. Теперь робот понимает не только буквальное значение, но и скрытый смысл, избегая рисков, о которых пользо
-
WorldParticle: единая ИИ-модель MIT для симуляции всех материалов
Исследователи MIT и UBC представили WorldParticle — универсальную нейросеть, заменяющую специализированные физические симуляторы. Модель предсказывает движение частиц с точностью, превосходящей традиционные методы, и уск
-
NVIDIA Dynamo: 2x ускорение корейских LLM на B200
NVIDIA выпустила оптимизированные рецепты для развертывания моделей A.X K2, K-EXAONE 2.0, Solar Open 2 и Motif-3. Решение обеспечивает двукратный рост производительности на GPU B200.
-
NVIDIA и Южная Корея: суверенный ИИ, NVLink Fusion и Dynamo
NVIDIA расширяет сотрудничество с правительством Южной Кореи, интегрируя локальные NPU/XPU в экосистему NVLink Fusion и внедряя софт для оптимизации инференса.
-
NVIDIA, Hyundai и LG AI объединяют усилия для безопасного Agentic AI в Корее
Корейские технологические гиганты Hyundai Motor Group и LG AI Research интегрируют решения NVIDIA OpenShell и модель K-EXAONE-2.5 для создания защищенных автономных AI-агентов.
-
NVIDIA и Южная Корея: ускорение Physical AI в 1600 раз
NVIDIA, Samsung, LG и Kakao Mobility объединяют усилия для внедрения Physical AI. Результаты включают ускорение симуляций в 1600 раз, создание роботов на базе GR00T и переход к автономному вождению уровня L4.
-
J-lens swap: Интерпретируемость LLM рушится из-за «короткого пути» к ответу
Исследование Angela Tang опровергает гипотезу о том, что модели LLM действительно рассуждают через промежуточные концепции. Оказалось, что вмешательство в активации часто просто подменяет направление ответа, а не вычисля
-
Теория как валюта: новый подход к оверсайту ИИ от Transluce
Исследователи Transluce предлагают заменить узкоспециализированные методы интерпретируемости на универсальные «теории поведения», которые можно переносить между разными моделями и средами.
-
Linux 7.4-rc2: оптимизация FAT32, HDMI 2.2 и AI-патчи
Linus Torvalds выпустил второй релиз-кандидат ядра Linux 7.4. В обновлении ключевые улучшения для файловой системы FAT32, драйвера AMDGPU и исправления уязвимостей, многие из которых сгенерированы ИИ.
-
ASRock Rack представила плату для Xeon 7 с 4 ТБ DDR5 и PCIe 6.0
ASRock Rack показала раннюю версию материнской платы DMRD16-2L+ для процессоров Intel Xeon 7 'Diamond Rapids', поддерживающую до 4 ТБ оперативной памяти и 128 линий PCIe 6.0.
-
Почему академия проигрывает AI: кризис доверия и метрик
OpenAI решил 372 математические задачи, вызвав гнев полевых медалистов. Статья из LessWrong разбирает, почему университеты не могут адаптироваться к новой реальности, где AI превосходит людей в генерации знаний.
-
Microsoft Foundry: 5 новых видео-моделей от fal с ценами и бенчмарками
Microsoft и fal анонсировали интеграцию моделей Kling, LTX и MiniMax в Azure. Разбираем цены, разрешения и сценарии использования для enterprise.
-
Dell PowerEdge R770AP: 256 ядер и E3.S — новый стандарт Intel Xeon 6
Обзор Dell PowerEdge R770AP раскрывает потенциал платформы Intel Xeon 6 (Sapphire Rapids) с плотностью до 256 ядер и революционной системой хранения на накопителях E3.S.
-
Подтверждение теории суперпозиции: как узкие слои делают ViT уязвимыми
Исследователи Second Look воспроизвели эксперименты Stevenson et al. на Vision Transformers, доказав, что искусственное сужение латентного пространства напрямую усиливает интерференцию признаков и делает модели более уяз