На конференции IJCAI-ECAI 2026 вручили награды за статьи и личные достижения в области ИИ. Обсуждались перспективы развития агентных систем, визуального и физического интеллекта, объяснимого ИИ. Среди ключевых тем — объединение нейро- и символьных подходов, работа с несбалансированными данными, моделирование физического мира в ИИ-системах.

LLM Research Agents

читать →

~7 мин 0 просмотра

НОВОЕ

Leiphone 25 Aug 2026

AI-радар от Чэнтай: новый этап в развитии технологий

Чжоу Кэ из компании Чэнтай заявил, что эпоха AI-радаров наступила. AI-радар отличается от традиционных тем, что его работу определяют обучаемые AI-модели. Технология позволит машинам понимать трёхмерный физический мир в любых погодных условиях. Развивается открытая экосистема вокруг AI-радаров, объединяющая разработчиков, производителей и исследователей.

LLM Research Multimodal

читать →

~6 мин 0 просмотра

НОВОЕ

Leiphone 25 Aug 2026

DEAL и будущее ИИ: преодоление пределов Scaling Law

Профессор Ван Яцин на IJCAI 2026 представила фреймворк DEAL для эффективного обучения агентов при ограниченном объёме данных. Обсуждались пределы Scaling Law и пути преодоления нехватки данных в таких областях, как разработка лекарств и рекомендации. Исследователи стремятся сократить разрыв между возможностями машин и человека за счёт использования предварительных знаний.

LLM Research Agents

читать →

~6 мин 20 просмотра

НОВОЕ

Leiphone 25 Aug 2026

Пространственный интеллект: как ИИ создаёт устойчивые 3D‑миры

Пространственный интеллект — подход, призванный решить проблему бесполезности миров, сгенерированных ИИ. Ли Фэйфэй выделяет три компонента такой системы: Renderer, Simulator и Planner. Уже есть примеры исполняемых 3D‑миров, созданных с помощью генеративного ИИ, однако остаются серьёзные технические ограничения и проблемы со скоростью и связностью миров.

LLM Multimodal Research

читать →

~8 мин 25 просмотра

НОВОЕ

Leiphone 25 Aug 2026

MedErrBench: оценка моделей в обнаружении медицинских ошибок

Команда из филиала Нью-Йоркского университета в Абу-Даби и клиники Кливленда разработала MedErrBench — систему для обнаружения, локализации и исправления медицинских ошибок. Система тестирует различные языковые модели на десяти типах ошибок на английском, китайском и арабском языках. В эксперименте модели Doubao и DeepSeek в целом превзошли GPT-4o и Gemini.

LLM Safety Research

читать →

~5 мин 35 просмотра

Leiphone 24 Aug 2026

Воплощённый ИИ в 2026: от демоверсий к реальным производственным линиям

В 2026 году ожидается масштабное применение воплощённого ИИ. Лидеры отрасли обсуждают ключевые ограничения масштабирования технологии и выделяют этапы развития: от аппаратной платформы до универсальных больших моделей. Особое внимание уделяется вопросам надёжности, стандартизации и интеграции программного и аппаратного обеспечения.

LLM Robotics Research

читать →

~7 мин 58 просмотра

Leiphone 21 Aug 2026

От симуляции к реальности: вызовы для агентов на базе больших моделей

Профессор Вэй Хуа на IJCAI 2026 обсудил проблемы перехода от симуляции к реальности для интеллектуальных агентов на базе больших языковых моделей. Он провёл параллель между уязвимостями современных моделей и проблемой Sim-to-Real в RL. Для решения проблем предложены доменная рандомизация и количественная оценка неопределённости.

LLM Research

читать →

~3 мин 95 просмотра

Leiphone 21 Aug 2026

Alibaba Cloud: рост доходов и развитие AI-технологий

Alibaba прогнозирует ускорение роста доходов Alibaba Cloud. Выручка компании растёт за счёт увеличения потребления AI‑вычислений и спроса на облачные услуги. При этом рынок AI Coding также демонстрирует активный рост, а Alibaba активно инвестирует в развитие технологий и оптимизацию инфраструктуры.

LLM Business Research

читать →

~4 мин 77 просмотра

Leiphone 20 Aug 2026

1×N+1: стратегия «одного мозга» от Chenhui Technology на выставке роботов 2026

Компания Chenhui Technology на Всемирной выставке роботов 2026 года представила концепцию «1×N+1», которая позволяет одному интеллектуальному центру управлять разными роботами и адаптироваться к различным сценариям. Компания продемонстрировала несколько роботов для разных задач и показала, как модель GCWM1 помогает им анализировать обстановку и выбирать стратегию действий. Цель — добиться универсальности «умных» систем и их эффективного применения в разных отраслях.

LLM Robotics Research

читать →

~2 мин 85 просмотра

Leiphone 20 Aug 2026

J-Space и спор о малых и больших моделях: где предел возможностей ИИ

Спор вокруг проекта J-Space и инструмента Harness поднял вопрос о том, могут ли малые модели с инструментами заменить большие. Эксперты указывают на недостатки подхода «малая модель + инструмент» — проблемы со скоростью, глубиной мышления и надёжностью. При этом есть примеры успешного применения малых моделей в отдельных задачах.

LLM Research Business

читать →

~5 мин 111 просмотра

Leiphone 19 Aug 2026

Китайские компании: интеграция больших моделей в сложные системы к IJCAI 2026

Китайские компании активно интегрируют большие модели в сложные системы. На IJCAI 2026 обсуждаются вопросы Agent, мультиагентных систем и физического интеллекта. Разные компании выбирают различные стратегии развития: от создания навыков для агентов до накопления опыта и работы с инфраструктурой. Важным фактором становится не мощность модели, а системные возможности.

LLM Research

читать →

~4 мин 102 просмотра

Leiphone 19 Aug 2026

BiLLM и SqueezeLLM: квантование LLM для малых устройств

Исследователи из ETH Zürich предложили методы BiLLM и SqueezeLLM для квантования больших языковых моделей (LLM) до 1 и 2 бит без повторного обучения. Это позволяет разместить модели с сотнями миллиардов параметров на микроустройствах. Методы решают ряд проблем, связанных с падением точности и неэффективным распределением битов, но сохраняются нерешённые задачи — например, отсутствие нативной поддержки крайне низкой разрядности в GPU.

LLM Research Hardware

читать →

~5 мин 97 просмотра

// помочь проекту