Статья посвящена проблемам машинного обучения в задачах пространственного прогнозирования. Рассматриваются ловушки, из‑за которых модели могут выглядеть более обобщаемыми, чем они есть на самом деле: ловушка близости и постоянства, иллюзия охвата и другие. Подчёркивается необходимость специальных стратегий проверки моделей с учётом географии и времени.

LLM Research

читать →

~3 мин 411 просмотра

TechOrange 2 Jul 2026

Etched: стартап-конкурент NVIDIA в сфере ИИ-чипов

Стартап Etched за менее чем 4 года привлёк значительные инвестиции и подписал контракты на сумму свыше 1 млрд долларов США. Компания разрабатывает системы логического вывода для ИИ-моделей, оптимизированные под архитектуру Transformer, и стремится конкурировать с NVIDIA. Фокус Etched — на системной интеграции, энергоэффективности и крупномасштабном производстве решений для ИИ.

LLM Hardware Research

читать →

~2 мин 415 просмотра

Habr / Машинное обучение 2 Jul 2026

Обучение с подкреплением: практическое руководство для программистов

Статья посвящена практическому изучению обучения с подкреплением для программистов. Автор объясняет ключевые понятия (Агент, Окружение, Состояние, Вознаграждение, Политика) и демонстрирует реализацию алгоритма на примере окружения GridWorld. В материале пошагово разобраны создание окружения, работа Агента, выбор Политики и обучение на позитивном опыте.

LLM

читать →

~8 мин 398 просмотра

Computerwoche 2 Jul 2026

19 способов дать новую жизнь старым устройствам Android

Старые устройства Android часто выбрасывают, хотя им можно найти применение. В статье — 19 идей, как использовать вышедшие из эксплуатации смартфоны и планшеты: от трекпада и камеры видеонаблюдения до навигационной системы и цифрового календаря. Среди вариантов — участие в научных исследованиях, создание медиасервера или использование устройства как инструмента для обучения детей.

LLM Vision Research

читать →

~4 мин 422 просмотра

LangChain Blog 2 Jul 2026

Наблюдаемость агентов: мониторинг и оценка LLM-агентов в производстве

Агенты на базе LLM работают иначе, чем традиционное ПО: они обрабатывают ввод на естественном языке, и их поведение недетерминировано. Для мониторинга таких агентов нужны особые подходы — например, очереди аннотаций для ручной проверки и онлайн-оценки с использованием LLM. LangSmith предлагает инструменты для наблюдения за производственными агентами, включая автоматическое обнаружение закономерностей в их использовании и ошибках.

LLM

читать →

~3 мин 732 просмотра

LangChain Blog 2 Jul 2026

Rippling: создание ИИ-системы за 6 месяцев с Deep Agents и LangSmith

Rippling за 6 месяцев создала ИИ-систему на базе Deep Agents и LangSmith для работы с массивной онтологией в сфере управления персоналом, ИТ, финансов и других направлений. В основе — мультиагентная архитектура с агентом-супервизором и специализированными агентами (read, RAG, action). LangSmith помогает отслеживать качество системы и устранять регрессии.

LLM

читать →

~3 мин 675 просмотра

Leiphone 2 Jul 2026

Nvidia и Sharpa: почему выбрали руку Sharpa Wave на ICRA 2026

На ICRA 2026 обсудили выбор Nvidia в пользу руки Sharpa Wave для робота Isaac GR00T. Sharpa продемонстрировала высокую производительность: 22 степени свободы, тысячи тактильных датчиков и возможности работы с данными, приближенные к человеческим. Сотрудничество компаний выходит за рамки одного робота — они разрабатывают общие платформы для сбора данных и управления роботами.

Robotics LLM Multimodal

читать →

~4 мин 692 просмотра

Leiphone 2 Jul 2026

Мобильные сети в эпоху физического ИИ: вызовы и решения от Huawei

Появление физического ИИ ставит перед мобильными сетями новые задачи — от расширения диапазона подключений до повышения требований к качеству связи. Huawei предлагает внедрять искусственный интеллект в структуру сети, чтобы динамически распределять ресурсы, обеспечивать автономную эксплуатацию и поддерживать сложные сценарии использования. Это приведёт к трансформации бизнес‑моделей операторов — от продажи трафика к продаже гарантии качества обслуживания.

LLM Multimodal Business

читать →

~4 мин 721 просмотра

cs.CL

arXiv

Cornell University Library

arXiv cs.CL 2 Jul 2026

ИИ-агенты больше не путают навыки: новый способ оптимизировать описания

Разработан автоматизированный конвейер для оптимизации описаний навыков ИИ-агентов: время настройки сократилось в 32 раза, качество осталось на уровне ручной настройки (F1 79,2–79,4 %).

LLM Research Agents

читать →

~1 мин 692 просмотра

Google AI Blog 2 Jul 2026

Обновления Google в сфере ИИ: Gemini, Android 17 и другие новинки

В июне 2026 года Google представила ряд ИИ-обновлений — от новых моделей (Gemma 4 12B, Nano Banana 2 Lite, Gemini Omni Flash) до функций в Android 17 и сервисах вроде Google Finance и Gemini 3.5 Live Translate. Среди новшеств — динамик Google Home с поддержкой Gemini, обновлённый NotebookLM и учебные тетради в приложении Gemini. Также компания рассказала о проектах в сфере образования, науки и безопасности.

LLM Multimodal Research

читать →

~3 мин 1285 просмотра

Google AI Blog 2 Jul 2026

Саммит Google: будущее ИИ в учебных классах Нью-Йорка

В Нью-Йорке прошёл саммит по искусственному интеллекту, организованный Google и партнёрами. Участники обсуждали, как внедрять ИИ в образование и готовить студентов к будущей карьере. Особое внимание уделили важности «человеческих навыков» в эпоху технологических изменений.

LLM

читать →

~2 мин 1273 просмотра

QbitAI 2 Jul 2026

Обновление Tiangong 3.2: Skywork Tags для совместной работы

В обновлении Tiangong 3.2 запущен Skywork Tags — инструмент для взаимодействия с агентом Skywork в популярных мессенджерах. Агент используется совместно всей командой, что обеспечивает прозрачность работы и позволяет выполнять задачи асинхронно. Эксперимент команды показал, что общий для всех агент развивается быстрее, чем персональный.

LLM

читать →

~2 мин 634 просмотра

// помочь проекту