Исследования
Новости категории «Исследования»
Эксперимент: способны ли нейросети находить все баги и объединять чужой код в идеальное решение?
Практический тест показал, почему нельзя слепо доверять одной языковой модели: четыре LLM искали семь ошибок в скрипте, а еще семь пытались собрать идеальную версию из чужих исправлений.
Motional и MIT представили CW-Net для прозрачности решений ИИ в беспилотниках
Исследователи из Motional и MIT представили CW-Net — систему объяснимого ИИ, которая переводит вычисления нейросетей беспилотных автомобилей в понятные человеку концепты в режиме реального времени.
Какое место займет человек в эпоху развитого ИИ: выводы с конференции ICML
Профессор Арвинд Нараянан на конференции ICML рассказал, почему искусственный интеллект не вытеснит специалистов, а лишь сместит их ключевые задачи с создания решений на их критическую оценку и контроль.
Итоги ICML 2026: рекордный наплыв статей и расцвет диффузионных языковых моделей
В Сеуле прошла одна из главных конференций по машинному обучению ICML 2026. Разбираем рекордную статистику мероприятия, ключевые тренды, победу диффузионных подходов и новые горизонты генеративного AI.
Нейроранжирование в VK: как замена градиентного бустинга нейросетями прокачала рекомендации
Команда AI VK поделилась опытом перехода от классических деревьев решений к многозадачной нейросетевой архитектуре в ранжировании контента, что позволило увеличить время просмотра в VK Клипах на 5,5%.
Математический взгляд на градиентный спуск: концепция модульной двойственности от ученых MIT
Исследователи из MIT CSAIL предложили пересмотреть классический механизм градиентного спуска через призму сопряженных векторных пространств, объединив теорию с методами оптимизации Shampoo и µP.
Как заставить ИИ-агентов работать без сбоев: опыт создания морского аналитика Shippy
Инженеры Института искусственного интеллекта Аллена рассказали об архитектурных проблемах при создании ИИ-агента Shippy и объяснили, почему языковым моделям нельзя доверять выполнение строгих технических алгоритмов.
Исследователи из MIT разработали ИИ для моделирования беспрецедентных погодных катастроф
Инженеры Массачусетского технологического института представили систему машинного обучения, способную генерировать реалистичные сценарии экстремальных погодных явлений без опоры на прошлые исторические записи.
Эксперимент: кого называют лучшие нейросети, если спросить их о лидерстве на рынке
Пять популярных ИИ-сервисов с доступом к веб-поиску ответили на вопросы о лучшей нейросети. Как показал тест, модели редко ставят себя на первое место, но почти всегда рекомендуют ChatGPT.
Бенчмарк Remote Labor Index показал: современные ИИ-агенты справляются лишь с 2,5% реальных фриланс-задач
Специалисты Center for AI Safety и Scale AI разработали тест RLI на основе сотен реальных проектов с Upwork. Даже ведущие языковые модели и агенты смогли качественно закрыть не более 2,5% заказов.
Слишком правильные: исследование показало, почему ИИ не умеет убедительно отыгрывать злодеев
Исследователи из Tencent и Университета Сунь Ятсена выяснили, что встроенные механизмы безопасности мешают языковым моделям вживаться в роли отрицательных персонажей, заменяя тонкие манипуляции шаблонной агрессией.
Бенчмарк ClawBench выявил слабые места ИИ-агентов: лучший результат в реальном интернете составил всего 33%
Новый бенчмарк ClawBench проверил работу автономных веб-агентов на живых сайтах. Сильнейшая из протестированных моделей смогла успешно справиться лишь с третью практических задач.