Новости про Scenario
13 материалов с упоминанием Scenario: релизы, бенчмарки, цены и доступность. Профиль компании и её модели — на странице Scenario.
-
NVIDIA Cosmos 3: Мир-модели для Physical AI с поддержкой LiDAR и RL
NVIDIA представила Cosmos Framework и модели Cosmos 3 для создания симуляций Physical AI. Платформа поддерживает обучение с подкреплением, генерацию синтетических данных для беспилотников и работу с моделями от Hugging F
-
Scenario Labs выложила 1300+ 3D-моделей для обучения AI
Лаборатория Scenario Labs опубликовала на Hugging Face датасет из 1340 записей, содержащих пары «изображение-3D-модель» для тренировки нейросетей.
-
Scenario выпустил плагин для Blender: генерация 3D, видео и PBR из текста
Компания Scenario Labs представила открытый плагин для Blender 5.0+, позволяющий создавать 3D-модели, видео, PBR-материалы и звуковые дорожки прямо внутри редактора с помощью AI.
-
Как правильно подобрать GPU для AI-инференса: гайд NVIDIA по снижению TCO
NVIDIA опубликовала практическое руководство по расчету мощности GPU для AI-инференса. Статья объясняет, как избежать переплат за счет анализа паттернов токенов, выбора точности вычислений и стратегии Core-and-Flex.
-
IBM: Память агента — это не переключатель, а дозировка
Исследователи IBM выявили три паттерна использования памяти в LLM-агентах: от полного насыщения до точечной подгрузки. Правильная стратегия экономит токены и повышает точность.
-
IBM ALTK-Evolve: точная память агентов с расходом токенов в 7 раз ниже ACE
Исследователи IBM представили ALTK-Evolve — систему агентной памяти, которая достигает точности, сопоставимой с ACE, но использует на 40-85% меньше токенов за счет умной доставки контекста.
-
TencentDB Agent Memory v2.0: Командная память для AI-агентов с открытым кодом
Tencent Cloud выпустила версию 2.0 системы управления памятью для AI-агентов. Решение позволяет командам безопасно обмениваться контекстом, навыками и знаниями между агентами с детальным контролем доступа.
-
VERDICT: AI-пентестер, который доказывает уязвимости, а не просто находит
Новый автономный агент на базе Claude превращает пентест из поиска «возможных» багов в строгую науку: каждая находка подтверждается негативным контролем и повторными атаками, снижая ложные срабатывания до нуля.
-
Провал линейных зондов: почему обнаружение сговора в Llama-3.1-8B сложнее, чем думали
Исследование SPEC-GAP показало, что методы механистической интерпретируемости, успешные на больших моделях, дают слабый сигнал в многоагентных системах. AUROC упал до 0.55–0.66, что ставит под угрозу текущие стандарты бе
-
EpiNarrate: AI-агенты для генерации эпидемиологических отчетов
Исследователи представили EpiNarrate — фреймворк, использующий агентов ИИ для создания точных нарративов из сложных эпидемиологических данных, исключая галлюцинации LLM.
-
Anthropic раскрыла «мысли» Claude: J-Lens и глобальное рабочее пространство
Исследователи Anthropic представили метод J-Lens, позволяющий визуализировать внутреннее пространство рассуждений Claude. Модель демонстрирует признаки осознания тестирования и этических дилемм, что открывает новые пути
-
AI Safety at the Frontier: Обзор исследований мая-июня 2026
Anthropic представила J-lens для анализа «рабочей памяти» LLM, а METR выпустил первый отчет о рисках фронтьерных агентов. Разбираем ключевые находки в интерпретируемости и безопасности.
-
NVIDIA представила платформу автономных AI-агентов для телекома
NVIDIA демонстрирует на DTW Ignite 2026 переход от простой автоматизации к полностью автономным сетям. Решение объединяет синтетические данные, безопасные рантаймы и ускоренное моделирование для работы 24/7.