// AI на русском
724 статьи по теме
Разработан метод MCTS для решения экстремальных задач комбинаторной геометрии: он учитывает геометрические ограничения и использует симметрии для ускорения поиска решений, что позволило получить новые результаты по ряду задач.
Исследование выявило пробелы в оценке мультимодальных ИИ-моделей (MLLM): нынешние методы не показывают, как модели объединяют данные из разных источников (текст, фото, аудио и др.).
Обнаружена проблема в агентных системах: изменение одного модуля может незаметно влиять на другие (CBL). Протестировано на Claude Sonnet 4.6, предложен протокол для выявления сбоев.
Разработана система NoT для структурирования этических рассуждений в ИИ: она снижает число упущенных факторов в моральных дилеммах и помогает достигать консенсуса в дебатах.
OpenFinGym — среда для комплексной оценки финансовых ИИ‑агентов, охватывающая прогнозирование, торговлю и выявление мошенничества.
Статья предлагает Qualitative Engine for Science (QES) как способ преодолеть ограничения ускорения технологического прогресса в научных открытиях и сократить разрыв между ИИ и человеческим мышлением.
Агенты на базе LLM протестированы на 243 задачах энергетической аналитики — от анализа данных до сложного моделирования; сравнивались модели с закрытым и открытым кодом.
Авторы исследовали проблемы проверки решений в кодировании при развитии ИИ и предложили 4 схемы вознаграждения для верификации задач. Эксперименты подтвердили эффективность подхода.
Apple представила третье поколение моделей Apple Foundation Models — семейство из пяти моделей для устройств и облачных вычислений. В него входят встроенные и серверные модели с мультимодальными возможностями. Архитектура моделей позволяет преодолевать ограничения по объёму памяти и обеспечивать конфиденциальность данных.
Система COrigami на базе ИИ создаёт шаблоны оригами по текстовому описанию, объединяя алгоритмическую оптимизацию и эстетическую оценку — помощник для художников в проектировании сложных форм.
Mistral AI представила модель Mistral OCR 4 для распознавания текста. Она извлекает текст, добавляет ограничивающие рамки, классифицирует блоки и выдаёт показатели достоверности. Модель поддерживает 170 языков, может развёртываться автономно и интегрируется с Mistral Search Toolkit. В тестах OCR 4 показал высокие результаты и получил предпочтение независимых комментаторов.
Предложена модель управления ИИ-агентами: агенты автономны в рассуждениях, но рискованные действия требуют подтверждений от независимых источников и фиксируются в защищённом журнале.
Разработан конвейер на базе LLM для анализа управления в агентных системах ИИ. Протестирован на ERC-8004 и Google A2A: выявлены общие черты неравенства и фрагментации, а также тенденция к тематической конвергенции при открытом управлении.
Создана ИИ-платформа, объединяющая официальные отчёты и данные от пациентов о лекарствах для психического здоровья; выявлены более ранние сигналы о побочных эффектах в сообществах.
На Google I/O 2026 компания представила новые модели ИИ (Gemini Omni, Gemini 3.5 Flash), информационных агентов в поиске, обновлённый интерфейс Gemini (Neural Expressive), персонального ИИ‑агента Gemini Spark и другие разработки. Среди новинок — ежедневная сводка в приложении Gemini, универсальная корзина покупок и интеллектуальные очки для Android XR.
На Google I/O 2026 представили модели Gemini Omni и семейство Gemini 3.5. Gemini Omni позволяет создавать и редактировать видео, комбинируя разные типы данных. Версия 3.5 Flash отличается высокой производительностью и подходит для сложных задач — её интегрировали в приложение Gemini и поиск. Также появился персональный агент Gemini Spark.
На выставке Google I/O 2026 продемонстрировали, как можно использовать ИИ для реализации творческих и технических проектов. С помощью различных моделей (Gemini, Nano Banana, Lyria 3 Pro и других) создали фильм, разработали визуальный стиль бренда, запустили музыкальное шоу и видеоигру, разработали приложение для заказа кофе и многое другое. Проекты объединили человеческое творчество и возможности искусственного интеллекта.
В Лаборатории будущего под руководством Google и Университета Ватерлоо студенты разрабатывают ИИ-прототипы для образования. Среди проектов — приложение для изучения японского языка, инструмент для освоения языка жестов и система для тренировок по художественной гимнастике. Инициатива помогает учащимся создавать технологии будущего.
В мае 2026 года Google представил новые модели ИИ — Gemini 3.5 и Gemini Omni, а также ряд инструментов и оборудования для интеграции искусственного интеллекта в повседневную жизнь. Среди новинок — приложение Google Health, универсальная корзина для покупок, приложение Android Halo и экспериментальные решения для моделирования сред. Компания также развивает научные и экологические инициативы с использованием ИИ.
Google AI Studio предлагает викторину по анонсам ввода-вывода 2026. Платформа позволяет создавать проекты с помощью моделей Gemini даже без опыта программирования. В качестве примера показан процесс создания теста с помощью Gemini и Google AI Studio.