// AI на русском
995 статьи по теме
Статья посвящена использованию команды Codex Exec для повышения эффективности программирования. Автор, Эйвинд Кьосбаккен, описывает, как применять Codex Exec для проверки кода, планирования внедрений и получения дополнительной информации. По его мнению, сочетание Codex и других моделей (например, Claude Code) улучшает качество разработки ПО.
Anthropic выпустила модель Claude Sonnet 5 — бесплатное решение для повседневных задач. Модель умеет выполнять сложные задачи, самостоятельно проверять результаты и использовать различные инструменты. Стоимость использования Sonnet 5 ниже, чем у модели Opus, а в ходе тестирования она показала хорошие результаты.
Учёные оценили, как модели распознавания языка жестов улавливают фонологические особенности: выявлены различия между моделями на основе позы и пикселей, обнаружена частичная корреляция с восприятием человека.
Учёные с помощью теории игр изучили конкуренцию между двумя типами ИИ-агентов (минимизирующим вред и ориентированным на одобрение) и определили условия, при которых первый может победить.
Предложен метод калибровки LLM: он разбирает задачу на компоненты и проверяет, соответствует ли ответ модели теории, а не просто копирует данные.
Создана система для отслеживания энергопотребления в офисах: она находит аномалии и выдаёт рекомендации на основе LLM и прогнозирования временных рядов. Прошла тестирование на 16 сценариях.
Google представила модель TabFM для работы с табличными данными. Она использует подход контекстного обучения (ICL), чтобы упростить классификацию и регрессию без ручной настройки. Модель протестирована в системе TabArena и интегрируется в Google BigQuery.
Together AI представит на ICML 2026 восемь статей о разработках в сфере ИИ — от агентов и систем логического вывода до оптимизации алгоритмов и работы с ядрами графических процессоров. Среди разработок — структуры для обучения и оценки, методы оптимизации рассуждений и декодирования, системы контекстного параллелизма. Исследователи продемонстрируют решения на стенде B714 в Сеуле (6–11 июля).
Статья посвящена контекстной инженерии в RAG — подходу к сбору контекста для ответов LLM. Описана архитектура из четырёх блоков (анализ документов, анализ вопросов, поиск, генерация) и четыре фрагмента полезной нагрузки для одного документа. Подход позволяет оптимизировать затраты и упростить аудит работы системы.
ATHENA-R1 — ИИ-агент для обоснования лечебных решений. Превзошёл GPT-5 по точности: 94,7% для обоснования лекарств и 82,9% для обоснования лечения.
Предложен новый метод разреженного внимания с интервалом Фибоначчи: статическое смещение слоя эффективнее других подходов, хотя и требует больше времени на тренировку.
Исследователи объяснили, почему глубокие нейросети с мономиальными активациями склонны упрощаться в процессе обучения — за счёт появления неактивных нейронов.
Фреймворк RADIANT-PET использует LLM и обучение с подкреплением для точной сегментации поражений при ПЭТ/КТ — лучше отсеивает ложные срабатывания и согласовывает прогнозы с клинической интерпретацией.
Google выпустил модели Nano Banana 2 Lite для генерации изображений и Gemini Omni Flash для создания и редактирования видео. Первая отличается высокой скоростью и экономичностью, вторая позволяет комбинировать разные типы данных для работы с видео. Разработчики могут объединять модели в единый рабочий процесс.
Сравнение подписок ChatGPT Plus, Claude Pro и Gemini Pro за 20 долларов в месяц. Каждая модель имеет свои сильные стороны: Claude хорош для написания текстов, ChatGPT — для изображений и безопасности, Gemini — для интеграции с сервисами Google и создания видео. Выбор зависит от конкретных задач пользователя.
VirtueMap — структура для оценки LLM через призму аристотелевской этики: оценка ответов на этические дилеммы и формирование профилей моделей по добродетелям. Есть интерактивный сайт.
Авторы предложили усреднённые по ходу движения SAE — метод, который упрощает анализ длинных текстов в языковых моделях, фиксируя характеристики фрагментов, а не отдельных токенов.
Создана система DynaSteer, которая улучшает рассуждения LLM: она динамически корректирует траектории рассуждений, используя кластеризацию и Fisher-LDA.
ModernBERT адаптировали для юридической сферы — обучили на судебных решениях США. Модель лучше обрабатывает юридические тексты, работает с последовательностями до 8192 токенов. Модель выложена в открытый доступ.
Предложены новые метрики для оценки XAI-методов в CNN в реальных условиях с использованием особых возмущений данных; протестировано в медицинских и визуальных приложениях.