Новости про Ref.
9103 материалов с упоминанием Ref.: релизы, бенчмарки, цены и доступность. Профиль компании и её модели — на странице Ref..
-
LLM-судьи не умеют считать: почему ранжирование не равно качеству
Исследование MIT показывает, что LLM-модераторы верно ранжируют ответы, но катастрофически ошибаются в оценке их приемлемости для рабочих мест. Разрыв между мнением ИИ и людей достигает 90%.
-
Qualcomm добавила поддержку термального биннинга в Linux для Snapdragon X
Инженеры Qualcomm отправили в мейнстрим ядра Linux патчи, позволяющие ОС считывать аппаратные ограничения температуры. Это критически важно для стабильной работы ноутбуков на базе Snapdragon X Elite.
-
Сколько стоит токен? MoA-карта вычислений экономит до 32% токенов
Исследователи из Китая измерили реальную стоимость каждого токена через Mixture-of-Agents. Оказалось, что 10% самых сложных токенов требуют 64–80% всех FLOPs, что позволяет оптимизировать маршрутизацию и спекулятивное де
-
MEA: ИИ-агенты генерируют объяснения моделей с точностью до 34%
Исследователи представили MEA — многоагентную систему, которая использует подкрепляющее обучение для создания достоверных объяснений работы ML-моделей, устраняя разрыв между сложными алгоритмами и пользователями.
-
ASUS Ascent GX10 64GB: Доступный AI-суперкомпьютер на GB10 для локальных агентов
ASUS представила конфигурацию на 64 ГБ ОЗУ для AI-станции Ascent GX10 на базе NVIDIA GB10. Устройство позволяет запускать модели класса 30-35B и создавать кластеры для масштабирования вычислений.
-
Google открыл код DiarizationLM-Gemma-4-E4B для диаризации
Лаборатория Google Speaker, Voice and Language опубликовала инструменты на базе Gemma для точной идентификации говорящих в аудио.
-
Нейроинтерфейс весом 3 грамма: прорыв天津大学 в неинвазивном управлении
Инженеры из Университета Цзяотун (TJU) представили сверхлегкий неинвазивный нейроинтерфейс, способный считывать мозговые сигналы без имплантации. Устройство весит всего 3 грамма и открывает путь к новым стандартам взаимо
-
Tropical RL: Замена сумм на максимумы для сложного вывода LLM
Исследователи представили TROPIC — алгоритм обучения с подкреплением, использующий тропическую алгебру. Он решает проблему «забывания» решений в LLM, повышая точность на агентных задачах до 16 п.п.
-
Почему RL-тренировка терминальных агентов буксует: разбор ошибок генерации данных
Исследование показывает, что наличие Docker-образа и тестов не гарантирует успешного обучения агентов. Авторы выявили три класса сбоев и доказали, что «полоса решаемости» задач специфична для каждой модели.
-
Yandex Sona: Одна модель вместо каскада рекомендаций с ростом лайков на 11%
Яндекс представил генеративную рекомендательную систему Sona, заменившую 15+ моделей каскада на один трансформер. В живом тесте на умных колонках активная аудитория выросла на 4.53%, а количество лайков — на 11.42%.
-
FlashSinkhorn 2: Решение EOT для 134 млн частиц за 2.5 часа
Исследователи представили FlashSinkhorn 2 — алгоритм оптимального транспорта, который решает задачи с 134 миллионами точек на одной GPU A100, используя блочно-разреженную структуру.
-
SatisDive: новый метод генерации изображений, решающий проблему качества и разнообразия
Исследователи представили SatisDive — метод инференса без дообучения, который позволяет точно управлять балансом между качеством (reward) и разнообразием (diversity) в текстовых моделях генерации изображений.
-
DeReAct: Модульный агент с «критиком» и менеджером контекста
Исследователи представили DeReAct — архитектуру AI-агентов, разделяющую генерацию действий и их валидацию. Система повышает надежность слабых моделей, снижая количество галлюцинаций и преждевременного завершения задач.
-
Tinycast: нативный лаунчер для macOS на Swift, работающий на <100 МБ ОЗУ
Разработчик abue-ammar представил Tinycast — легкий, полностью нативный лаунчер для macOS, совместимый с расширениями Raycast, но не использующий Electron и не собирающий телеметрию.
-
Qwen 3.5: 397B параметров и 1 млн контекста — новый стандарт Agentic AI
Alibaba представила Qwen 3.5 с архитектурой MoE (397B/17B) и контекстом 1 млн токенов, позиционируя модель как базу для агентов. За год параметры выросли с 235B до 397B, а лицензия Apache 2.0 закрепила доминирование в op
-
Инженерия против науки: почему текущий подход к Alignment опасен
Исследователь Эдвард Джеймс Янг критикует доминирующую парадигму «Alignment Engineering» за отсутствие понимания причин сбоев и предлагает перейти к «Misalignment Science».
-
Inno3D представила 6U сервер на NVIDIA RTX PRO 6000 Blackwell
Компания Inno3D анонсировала сервер AGS-6220V2, способный разместить до 8 GPU-ускорителей NVIDIA RTX PRO 6000 Blackwell Server Edition. Решение ориентировано на задачи AI-обучения, HPC и визуализации.
-
World Editing: AI-агенты меняют код Minecraft с точностью 78,2%
Исследователи представили IGMWorld и IGMBench — первый бенчмарк для оценки способности ИИ-агентов редактировать исполняемые миры игр. Лучшие модели успешно модифицируют логику Minecraft и Terraria, но сталкиваются с проб
-
CITA: Как LLM учатся выбирать инструменты до выполнения
Исследователи представили CITA — метод, позволяющий агентам оценивать ценность следующего шага до его совершения, что значительно повышает успех в сложных задачах с длинной историей.
-
CALM: Революция в безопасности AI-генерации изображений
Исследователи из Южной Кореи представили метод CALM, устраняющий вредоносный контент в текстовых моделях без переобучения, сохраняя качество нейтральных запросов.
-
AI Risk Observatory: 41% компаний упоминают риски ИИ, но лишь 4% делают это серьезно
Исследование 9821 годового отчета британских компаний (2020–2025) показало взрывной рост упоминаний ИИ, но выявило «кризис глубины»: большинство отчетов носят декларативный характер, а реальные угрозы почти не описываютс
-
System-1 модели для агентов: Jev победил Laya, но экономия оказалась иллюзией
Исследование сравнило два быстрых классификатора (Jev и Laya) для маршрутизации LLM-агентов. Jev оказался точнее, но аудит выявил, что заявленная экономия в 24% на деле составляет всего 4,3% из-за скрытых затрат.
-
MintFlow: точная генерация с ограничениями без переобучения
Исследователи представили MintFlow — метод, который вносит минимальные коррективы в траекторию генерации, позволяя моделям Flow Matching строго соблюдать физические законы и данные без потери качества.
-
Cantina Security выпустила apex-flash-1: 66.7% точность в поиске уязвимостей за $2.38
Cantina Security и Yeta Labs представили open-source модель apex-flash-1 для исследования уязвимостей. Модель решает 66.7% задач на уровне коммерческого Claude Opus 5, но в 31 раз дешевле.
-
GPT-6 Astra vs Gemini 4 Argon: Кто выиграл битву фронтенд-моделей
OpenAI, Google и Anthropic выпустили четыре топовые модели за месяц. Разбираем бенчмарки, цены и скрытые расходы на кэширование, чтобы понять, какая модель действительно выгодна для бизнеса.
-
REA: ИИ-агент реверс-инжинирит бинарники и воссоздает функции приложений
Новый инструмент REA позволяет ИИ-агентам анализировать закрытые приложения «под микроскопом» — от декомпиляции нативного кода до создания аналогов функций. Полная локальность и интеграция с MCP.
-
SurrealDB: Единая база данных на Rust для AI и реального времени
SurrealDB объединяет документные, графовые и реляционные модели в одном движке на Rust, добавляя нативную поддержку векторного поиска и протокола MCP для интеграции с AI-агентами.
-
ИИ-сверхразум и договор о безопасности: как ИИ исправляет имидж
Администрация Трампа пытается переосмыслить восприятие ИИ, опираясь на концепцию сверхразума и неформальные соглашения о безопасности.
-
Google выпустил MCP Toolbox для баз данных: прямой доступ ИИ-агентов к данным
Google открыл исходный код MCP Toolbox — сервера Model Context Protocol, позволяющего ИИ-агентам и IDE безопасно подключаться к корпоративным базам данных без написания кода.
-
Intel Nova Lake-HX: Core Ultra 4000 для ноутбуков и хаос с названиями
Инсайдер Jaykihn подтвердил, что топовые мобильные процессоры Intel Nova Lake-HX перейдут на четырехзначную маркировку Core Ultra 4000, в то время как обычные мобильные чипы сохранят трехзначные номера.