#LLM
Подборка материалов по теме «LLM»: релизы, исследования, бенчмарки, опенсорс.
Raspberry Pi 5 без сети: подписанный отравленный пакет знаний прошёл все проверки
Авторы прогнали офлайн-RAG на Qwen2.5 1.5B/3B/7B на Raspberry Pi 5: проверки подписи пропустили 6 из 9 атак на обновления, а слоистая верификация отсекла все 9 за…
RoboJev-27B определяет успех робота по 10 кадрам: AUROC 0.993 на SO-101
Открытая VLM на 27 млрд параметров смотрит 10 кадров и говорит, справился ли робот с задачей: 95,2% balanced accuracy, 0,26 секунды на эпизод и около $0,19 за…
C3L разрывает петлю дрейфа объяснений в continual learning: 5 бенчмарков, 20+ базлайнов
Исследователи из Тель-Авива показали, что регуляризация по собственным saliency-картам закрепляет ложные корреляции, и предложили C3L с опорой на семантические…
Xiaohongshu и Фуданьский университет строят DR-Rubric для RL на открытых задачах
OpenAI засветила в API три модели Aurora: red, green и blue alpha
PhAI Labs: Claude Opus 5 занял последнее место в тесте научных гипотез — 2,3%
Векторный поиск против Графа знаний: сколько на самом деле стоит построить и удержать GraphRAG
Alibaba DAMO впервые показала дорожную карту автомобильных RISC-V чипов XuanTie
На RISC-V China Summit в Шэньчжэне 19 октября Alibaba DAMO Academy представила автомобильную дорожную карту XuanTie и заявила о росте в Agentic AI и серверах.
Чжэцзянский университет выпустил первый обзор egocentric-ИИ для умных очков
Команда Чжэцзянского университета опубликовала первый обзор интеллекта умных очков от первого лица: путь от распознавания сцены к памяти, диалогу и действиям.
Baidu с Цинхуа и Жэньминем открыли LoopVL: Loop Transformer учат видеть
GPT-6-Astra набрал максимум на робо-бенчмарках, но спотыкается на реальных роботах
The Information: Anthropic готовит модель сильнее всех текущих Claude
Tencent Hunyuan и Фудань запустили ExplorationBench для оценки исследования у LLM
ACEdit учит редактор изображений работать на своих ошибках без деградации
ACEdit применяет Self-Forcing к редактированию изображений: модель учится на своих выходах, а учитель смотрит на исходник и составную инструкцию.
Mine-Sample-Render: трёхэтапный метод разнообразной генерации
Современные генеративные модели качественны, но однообразны. MSR (Mine-Sample-Render) — подход от Microsoft Research для разнообразной генерации на этапе…