Зерттеулер1 мин
Европейские пионеры используют модели NVIDIA Earth-2 для прогноза погоды
Модели NVIDIA Earth-2 помогают прогнозировать погоду и климат в Европе.
SMNTCN (Semanticon) — глобальные новости ИИ
Мақалалар каталогы
Барлық материалдар
Барлық жарияланған талдаулар, егеменді стек зерттеулері, экожүйе жаңалықтары және ЖИ модельдерінің шолулары.
5291
Материал
Зерттеулер1 мин
NVIDIA трансформирует европейскую розницу с помощью ИИ и роботов
NVIDIA внедряет открытые модели и физический интеллект в европейскую розницу.
SMNTCN (Semanticon) — глобальные новости ИИ
Инфрақұрылым1 мин
Компаниялар өздерінің энергетикалық мәселелерін шешу үшін NVIDIA DSX платформасын пайдалануда
Компаниялар энергетикалық мәселелерді шешу және инфрақұрылымды оңтайландыру үшін NVIDIA DSX платформасын қабылдауда.
SMNTCN (Semanticon) — глобальные новости ИИ
Инфрақұрылым1 мин
NVIDIA әлемдік үлгілерді жасау үшін Космос платформасын кеңейтеді
NVIDIA Cosmos платформасын әлемдік үлгілерді жасауға арналған жаңа құралдармен кеңейтті.
SMNTCN (Semanticon) — глобальные новости ИИ
Инфрақұрылым1 мин
Европейские финансовые организации принимают открытые модели для ИИ
Европейские финансовые организации внедряют открытые модели для создания интеллекта.
SMNTCN (Semanticon) — глобальные новости ИИ
Жалпы1 мин
Ойыншылар Valve-дан Steam-де ғаламдық AI сүзгісін енгізуді талап етеді
✔️ Ойыншылар Valve-дан Steam жүйесінде жаһандық AI сүзгісін енгізуді талап етуде. Соңғы Steam Next Fest демо-фестивалі генеративті нейрондық желілерді пайдаланып жасалған сапасыз жобалардың үлкен ағынына тап болды, бұл қоғамдастықта өткір сын тудырды. Қарамастан…
Telegram — AI Machine Learning Big Data
Жалпы1 мин
Әрбір Клод коды пайдаланушысы міндетті түрде /стек орнатуы керек.
Әрбір Клод коды пайдаланушысы міндетті түрде /стек орнатуы керек. /стек режимі Клод кодында орнатылған және қол жетімді БАРЛЫҒЫН көрсетеді: дағдылар, қосалқы агенттер, пәрмендер, ілгектер, MCP серверлері, плагиндер, параметрлер және шығыс мәнерлері. Барлығы конфигурация деңгейлері бойынша топтастырылған: Кәсіпорын,…
Telegram — Вайб-кодинг
Зерттеулер1 мин
Anthropic тұрақты командаларсыз жұмыс істейтін жеке AI агенті Клод Дуэтті ұсынды
⚡️ Anthropic тұрақты командаларсыз жұмыс істейтін жеке AI агенті Клод Дуэтті ұсынды. Жаңа қызмет Claude Opus 5.5 негізінде құрастырылған және OpenAI және Grok Bot ұсынған Dots бәсекелесіне айналады. Дуэт бұлтта жұмыс істейді, браузер мен қосылған қолданбаларды пайдаланады және...
Telegram — GPT Time | Нейросети | ИИ
Зерттеулер1 мин
Anthropic керемет қуатты Opus 5.5 негізіндегі Клод дуэтін шығару арқылы OpenAI Dots және Grok Bot-ты қабылдауға шешім қабылдады.
Anthropic керемет қуатты Opus 5.5 негізіндегі Клод дуэтін шығару арқылы OpenAI Dots және Grok Bot-ты қабылдауға шешім қабылдады. • Claude Pro жоспарында қол жетімді (Dots айына $100 ChatGPT Pro жазылымын қажет етеді). • Opus 5.5 жүйесінде жұмыс істейді, ол әлемдегі ең жақсы модель деп аталады. • бар…
Telegram — Вайб-кодинг
Зерттеулер1 мин
Forging More Tasks into Better Harnesses: Agentic Harness Evolution via Successive Scale Racing
arXiv:2610.28815v1 Announce Type: new Abstract: Agentic harness evolution optimizes an agent's instructions, tools, and control flow by using its task execution experiences as evolving evidence. While more evolution tasks should intuitively improve performance, our preliminary…
arXiv — cs.AI
Зерттеулер1 мин
Ойындардағы масштабтау: әртүрлі виртуалды әлемдердегі агенттерге арналған алдын ала жаттығуларды жалғастыру
arXiv:2610.28698v1 Хабарландыру Түрі: жаңа Аннотация: Деректерді, әртүрлілікті және үлгі сыйымдылығын масштабтау әртүрлі тәжірибелер ортақ физикалық заңдарға негізделген физикалық орталарда нақтыланған оқытуды жақсартты. Бұл табыстар әртүрлі виртуалды әлемдерге тарай ма, жоқ па…
arXiv — cs.AI
Зерттеулер1 мин
SpecEvo: Speculative Evolution with Large Language Models for Cost-Efficient Scientific Discovery
arXiv:2610.28706v1 Announce Type: new Abstract: LLM-driven evolutionary search is a promising paradigm for scientific discovery, but existing methods remain costly and slow, often applying expensive reasoning uniformly while underusing evidence from failed, redundant, and…
arXiv — cs.AI
Зерттеулер1 мин
Automating ML for Science: Can Frontier Agents Climb Scientific Hills in the Wild?
arXiv:2610.28763v1 Announce Type: new Abstract: Frontier coding agents are increasingly framed as end-to-end automated researchers, and ML for science offers a demanding test of that promise: improving a scientific model often requires domain insight beyond routine ML…
arXiv — cs.AI
Зерттеулер1 мин
Кішігірім үлгі жақсырақ сұрайды: іздеу-кеңейтілген ұрпақ үшін дәл баптау сұрауын түсіндіру
arXiv:2610.28686v1 Хабарландыру Түрі: жаңа Аннотация: Сұрауды нақтылау белгісіз пайдаланушы сұрауларына тап болатын іздеуді кеңейтілген генерациялау (RAG) жүйелері үшін маңызды. Біз пайдаланушы сұрауы дұрыс емес немесе түсініксіз болатын көп айналымды негізделген сөйлесу сценарийлерін қарастырамыз…
arXiv — cs.AI
Зерттеулер1 мин
DiffResearch: Accelerating Deep Research with Diffusion Language Models
arXiv:2610.28909v1 Announce Type: new Abstract: Deep research systems iteratively plan, gather evidence, synthesize, and revise, making end-to-end latency a key bottleneck for interactive use. Almost all production systems are built on autoregressive (AR) language models and…
arXiv — cs.AI
Зерттеулер1 мин
Decision language models as affordable and rapid alternatives to LLM judges of clinical generative AI
arXiv:2610.28826v1 Announce Type: new Abstract: Automated judges of clinical artificial intelligence (AI) outputs are necessary, but large language model (LLM) judges are costly and slow at scale. We compared Jev, a decision language model that returns structured judgments, with…
arXiv — cs.AI
Зерттеулер1 мин
Hidden Messages Between Diffusion Language Model Agents: Causal Evidence for Latent Communication
arXiv:2610.28905v1 Announce Type: new Abstract: Diffusion language models form answers through a sequence of revisable continuous states, but multi-agent systems usually discard those states and make agents communicate only after decoding text. We ask whether one independent…
arXiv — cs.AI
Зерттеулер1 мин
Simply Logical -- The First Three Decades
arXiv:2610.28912v1 Announce Type: new Abstract: This paper charts the evolution of the Prolog textbook Simply Logical -- Intelligent Reasoning by Example from print with runnable programmes on a 3.5-inch diskette published in 1994, via various intermediate online versions, to…
arXiv — cs.AI
Зерттеулер1 мин
Back Up Before You Regret: Measuring Backup Awareness and Automating Backup in Coding Agents
arXiv:2610.28934v1 Announce Type: new Abstract: Coding agents now complete tasks autonomously, modifying real-world state such as artifacts, software environments, and configurations along the way. Yet they show limited backup awareness: recognizing that an action will modify…
arXiv — cs.AI
Зерттеулер1 мин
Self-Improving Agents with World Model Predictive Paths
arXiv:2610.28945v1 Announce Type: new Abstract: Large language model (LLM) agents are increasingly expected to interact with environments and improve their decisions during deployment. However, how anticipating future outcomes and drawing on accumulated interaction experience…
arXiv — cs.AI
Зерттеулер1 мин
Speedrunning Relational Foundation Model Pretraining
arXiv:2610.28855v1 Announce Type: new Abstract: Progress on foundation model pretraining is gated by who can afford a trial, and relational pretraining is no exception. Recipes are developed inside individual labs, reported under private protocols, and do not accumulate.…
arXiv — cs.AI
Зерттеулер1 мин
To Manipulate or Not: Opinion Dynamics in LLM Interactions
arXiv:2610.28875v1 Announce Type: new Abstract: Large language models increasingly take part in extended conversations where they can both shape and be shaped by another party's views, yet most persuasion research measures only one side of that exchange. We introduce a…
arXiv — cs.AI
Зерттеулер1 мин
GRAIL: From Saliency to Semantics in Time-Series Explanation
arXiv:2610.29036v1 Announce Type: new Abstract: Explaining a time-series model requires both locating the evidence and extracting meaningful knowledge from it. Yet a single timestep is not a semantic unit: the meaningful patterns live across many samples, not in any one of them.…
arXiv — cs.AI
Зерттеулер1 мин
Does Every Instance Count Equally? Order Effects in LLM Multi-Instance Processing
arXiv:2610.29057v1 Announce Type: new Abstract: Users increasingly rely on large language models (LLMs) to analyse collections of independent inputs, such as product reviews or social media posts, and return a single aggregated answer. This setting requires multi-instance…
arXiv — cs.AI
Зерттеулер1 мин
AgentPolicyForge: From Executable Environments to Policy Benchmarks and Adaptive Guards
arXiv:2610.28989v1 Announce Type: new Abstract: Customized agent deployments define policies over tools, resources, and execution conditions. Providing these policies in the task agent's prompt does not reliably prevent violations. Training a guard requires examples of tool…
arXiv — cs.AI
Зерттеулер1 мин
Behavior Beyond Text: Evaluating Refusal Transfer Failure in LLM Agents
arXiv:2610.28982v1 Announce Type: new Abstract: While large language models are increasingly deployed as tool-calling agents, their safety evaluations still focus primarily on their ability to refuse harmful requests in text. We investigate whether the refusal behavior in text…
arXiv — cs.AI
Зерттеулер1 мин
Fig: Automated Multiagent Behavior Elicitor
arXiv:2610.28891v1 Announce Type: new Abstract: Many social evaluations for multiagent systems study behaviors as they emerge from environments instead of systematically intervening in the environment to elicit such behaviors. We introduce Fig (Finding Interactions in Games), an…
arXiv — cs.AI
Зерттеулер1 мин
GenXR-Bench: Benchmarking Coding Agents for Interactive XR Development
arXiv:2610.29014v1 Announce Type: new Abstract: Coding agents are rapidly advancing from single-file generation to long-horizon repository-scale engineering, yet the evaluation of their capabilities to author interactive extended reality (XR) applications remains an open…
arXiv — cs.AI
Зерттеулер1 мин
Inheritance as an Admission Test for LLM Prompt Merge Operators
arXiv:2610.29023v1 Announce Type: new Abstract: Large language model (LLM) agents are often improved by iterating until a fixed verifier is done. Once that verifier saturates, the loop has nothing left to climb. We instead score agents against the current population, and a…
arXiv — cs.AI
Зерттеулер1 мин
An Evidence-Driven Multi-Agent Compound AI System for Head and Neck Proton Radiotherapy Planning
arXiv:2610.29010v1 Announce Type: new Abstract: Radiation treatment planning requires balancing competing objectives to satisfy clinical criteria while accommodating physicians' preferences. This study aims to develop an evidence-driven, multi-agent compound AI system that…
arXiv — cs.AI