2026
10 649 материалов · 134 дней · 10 рубрик · в среднем 79 в день
Физический трансформер на одних транзисторах обучили in-context learning в симуляции
Исследователи собрали в симуляции аналоговый трансформер из MOSFET и обучили его in-context learning: внимание работает на экспоненте тока, оптимизатор Lion…
Теория доказала: masked diffusion на трансформерах учится на Õ(LK/ε) примеров
Новая работа на arXiv даёт сквозные гарантии для masked diffusion моделей: выборка растёт как Õ(L·K_par/ε), а не как экспоненциальное V^L по длине…
SAZO ускоряет дообучение LLM без backprop: до 6× меньше запросов до того же loss
Новый zeroth-order метод SAZO учится отличать важные обучающие примеры от пустых и достигает того же loss при числе запросов до 6 раз меньшем, чем MeZO.
Kairos: байтовая модель для всех модальностей сошлась на 440 байтах
Открытые LLM объясняют сатиру дешевле frontier-моделей, но австралийскую хуже американской
COFFEQA прибавляет к few-shot дистилляции на TriviaQA 8,77 EM за счёт контрфактов
MADS учит диалоговых агентов не ломаться: 1095 диалогов, 66% с «плохими» сценариями
U4RASD заняла 1-е место в KnowledgeGraphEval-2026: 94,06 micro-F1 на арабском
Ансамбль из Yehia, Qwen3.5 и энкодера с типизированными маркерами выиграл арабский subtask по извлечению отношений: micro-F1 94,06 на 40 типах связей.
Метод AXLE перед разметкой хейтспича будит опыт аннотаторов: 104 человека, 1040 оценок
Новый этап предразметки AXLE просит аннотатора рассказать о личном опыте до оценки токсичных текстов. В тесте на 104 людях согласие упало, а разброс меток вырос.
GeopoliticalQA: bge-m3 обошёл коммерческие эмбеддинги на 5 525 вопросах по отчётам
Qwen сам выбирает, что помнить: replay от замороженной модели снижает забывание
CLUE строит онтологию событий без экспертов за три шага: эмбеддинг, кластеры, имена
AutoIndexer учит языковую модель править собственный вывод тремя типами правок
RGR защищает LLM от потери навыков при самодистилляции через геометрию представлений
Метод RGR следит за геометрией скрытых представлений и снижает деградацию навыков при on-policy самодистилляции LLM. Код уже на GitHub, метод совместим с…
Учёные вывели формулу креативности из 3 критериев и проверили на шахматах и Пикассо
Авторы статьи на arXiv предлагают формально определить креативность через новизну, ценность и неожиданность и проверяют формулу на шахматных ходах и картинах.
Нейросети оказались модульнее, чем видно по нейронам: три уровня проверки
Новая работа с arXiv вводит три вложенных уровня модульности и показывает: без модулей на уровне нейронов сети часто имеют чёткие функциональные модули в…
CEO DBS Тан Су Шань: рынок переоценивает риски финансирования ИИ-стройки
Bridge Data Centres от Bain Capital хочет нарастить кредит до $6,6 млрд
Провал IPO Firmus Grid стёр с капитализации Maas Group более $699 млн
Dongshan Precision готовит листинг в Гонконге на $2–3 млрд
Zebra3D ускоряет 3D-реконструкцию до 7,1× на 1024 кадрах без обучения с нуля
Гибридное внимание Zebra3D ускоряет готовые модели VGGT, HunyuanWorld-Mirror и π³ до 7,1× на 1024 видах. При разреженности 94% точность VGGT падает лишь на 1,1 п.п.
SynAct учит LLM-агентов просить подсказки там, где они меняют исход: +11,7 п.п.
Фреймворк SynAct тратит внимание эксперта на отдельные решения агента, а не на задачи целиком, и в среднем поднимает точность на 11,7 п.п. в 16 из 16 тестовых…
MisVisAgentBench: обманчивые графики роняют успех веб-агентов на 34 п.п.
Бенчмарк разговорных моделей: GPT Realtime и Gemini отвечают почти на каждой паузе
Линейная голова на Qwen3-VL обошла GPT-4o в оценке ответов без разметки
GEPA поднял награду deep-research агента с 0,702 до 0,781 на новых темах
EvoBelief учит LLM-агентов проверять гипотезы о мире: 83,3% против 0% у baseline
Фреймворк EvoBelief хранит знания агента о среде как опровержимые гипотезы при замороженной LLM. В Reactor Lab он решает 83,3% задач Normal, у baseline — 0%.
MagicBeanStalk поднял gpt-oss-120b с 61,2 до 69,8 балла на математике
Авторы показали, что 88% задач крупного RLVR-корпуса не дают сигнала обучения, и предложили MagicBeanStalk: синтез задач добавил gpt-oss-120b +8,6 балла.
CLEAT учит агентов на Qwen3-4B вовремя переспрашивать: до +13,2 п.п.
Фреймворк CLEAT совместно обучает контроллер уточнений и политику агента. На Qwen3-4B он лидирует во всех десяти конфигурациях, а на UserGym Travel выигрывает 13,2…
Пекин успокаивает рынок A-shares после обвала техсектора из-за санкций США
Глава DBS: рынок переоценивает риски ИИ-инвестиций и ужесточит финансирование
Рефакторинг C++ в OpenBMC: как ИИ боролся с 280-строчной функцией
