Мақалалар каталогы

Барлық материалдар

Барлық жарияланған талдаулар, егеменді стек зерттеулері, экожүйе жаңалықтары және ЖИ модельдерінің шолулары.

2706
Материал
Стартаптар1 мин

Казахстану необходимо расширять источники капитала для дальнейшего экономического ростаДля сохранения высоких темп...

🔼 Казахстану необходимо расширять источники капитала для дальнейшего экономического роста Для сохранения высоких темпов экономического роста Казахстану необходимо продолжать привлекать новый капитал и одновременно расширять возможности для его продуктивного использования в…

Telegram — BlueScreen.kz
Зерттеулер1 мин

Казахстан предложил странам ШОС и СНГ создать общую AI-базу знаний по криминалистике

Казахстан предложил создать международную информационную платформу, которая объединит знания и практический опыт в сфере криминалистики. Инициатива предполагает обмен методиками исследований, обучающими материалами и опытом применения искусственного интеллекта в расследовании…

Tech-news.kz
Зерттеулер1 мин

Реклама в ChatGPT не оправдала ожиданий: дорогие клики, нулевая конверсия и ставка на Amazon

OpenAI расширяет рекламную платформу ChatGPT и отчитывается о миллиардном годовом темпе выручки. Но первые результаты рекламодателей выглядят куда скромнее: сотни долларов расходов, десятки переходов и ни одного лида. Теперь компания подключает к платформе рекламную машину…

Tech-news.kz
Зерттеулер1 мин

How Fyxer built an AI executive assistant people trust

See how Fyxer built an AI executive assistant that follows the thread across emails, meetings and everyday work. By combining OpenAI models with insights from more than 500,000 hours of executive assistant workflows, Fyxer breaks complex tasks into dozens of specialised models…

YouTube — OpenAI Official
Зерттеулер1 мин

GPT-7: OpenAI’s Next AI Model Is Bigger Than We Thought

Парень по имени Захи попросил GPT-6 Astra нарисовать его портрет в Canva. Модель использовала только свои собственные средства управления компьютером, работая с мышью пиксель за пикселем. На видео было видно, как она самостоятельно возобновила рисование после сбоя браузера. По…

YouTube — AI Master
Стартаптар1 мин

OpenAI ресурстарына $1 млн-ға дейінгі көлемде қол жеткізіп, өз AI-шешіміңізді жасағыңыз келе ме? 🚀23 қыркүйекте Аста...

OpenAI ресурстарына $1 млн-ға дейінгі көлемде қол жеткізіп, өз AI-шешіміңізді жасағыңыз келе ме? 🚀23 қыркүйекте Астанада OpenAI қатысуымен әлемдегі ең ірі AI-хакатон — HackAlem AI өтеді. Ол әзірлеушілерді, стартаперлерді, AI-энтузиастарды және болашақтың шешімдерін жасауға…

Astana Hub (KB mirror)
Зерттеулер1 мин

Главы Anthropic, OpenAI и xAI призвали замедлить разработку ИИИз-за рисков для безопасности 👀Глава Anthropic Дарио...

❗️Главы Anthropic, OpenAI и xAI призвали замедлить разработку ИИИз-за рисков для безопасности 👀Глава Anthropic Дарио Амодей призвал крупнейшие ИИ-компании снизить темпы развития самых мощных моделей, чтобы технологии безопасности и контроля успевали за ростом возможностей ИИ.…

Telegram — BlueScreen.kz
Зерттеулер1 мин

Can LLMs in Draft-Verify-Revise Pipelines Resolve Deictic Ambiguity?

arXiv:2609.12162v1 Announce Type: new Abstract: Draft-verify-revise is a common LLM orchestration pattern for scaling inference-time compute. One LLM drafts, a second critiques the draft and provides feedback, and a third uses that feedback to revise the draft into the final…

arXiv — cs.AI
Зерттеулер1 мин

LoRA-RC: Reservoir Computing with Low-Rank Adaptation

arXiv:2609.12327v1 Announce Type: new Abstract: Reservoir computing (RC) trains only a linear readout over a fixed recurrent layer, making it fast and data-efficient for online prediction. However, a static reservoir degrades under system drift, readout-only adaptation is then…

arXiv — cs.AI
Зерттеулер1 мин

T-GADE: Thermodynamical Generative-AI-Driven Evolution of LLM Artifacts

arXiv:2609.12286v1 Announce Type: new Abstract: Integrating evolutionary computation and large language models (LLMs) requires control of population diversity as well as generative capability. Among LLM outputs, those with explicit structure, such as a description paired with…

arXiv — cs.AI
Зерттеулер1 мин

Hybrid Physics-AI Framework of Body Center of Mass Dynamics from Wrist-Worn Sensors

arXiv:2609.12304v1 Announce Type: new Abstract: Wrist-worn IMU has been widely used for daily-life health monitoring. Yet, it does not fully represent whole-body dynamics, for which the body center of mass (COM) is considered the physiological reference standard. Therefore, this…

arXiv — cs.AI
Зерттеулер1 мин

GTA: Graph Theory Agent and Benchmark for Algorithmic Graph Reasoning with LLMs

arXiv:2609.12265v1 Announce Type: new Abstract: Large Language Models (LLMs) are increasingly asked to reason over structured data such as graphs, yet how reliably they can carry out multi-step graph algorithms in language remains unclear. Existing evaluations tend to use simple…

arXiv — cs.AI
Зерттеулер1 мин

Robust Prototypical Networks for Few-Shot Sensor Fault Diagnosis

arXiv:2609.12287v1 Announce Type: new Abstract: Industrial fault diagnosis often operates with only a handful of labeled fault examples, making few-shot learning attractive for sensor monitoring. Standard prototypical networks are simple and effective; however, their class…

arXiv — cs.AI
Зерттеулер1 мин

Occamy-1.0: Open Pareto-frontier 35B Intelligence for Co-work

arXiv:2609.11977v1 Announce Type: new Abstract: Co-work agents execute complex workflows that combine information gathering, tool use, coding, and file manipulation across many model invocations. Because cost and latency accumulate over the full episode, their practical value…

arXiv — cs.AI
Зерттеулер1 мин

Niching Agents in The Core

arXiv:2609.12398v1 Announce Type: new Abstract: The Core is a unique competitive co-evolution algorithm that allows agents to evolve autonomous control without utilizing a traditional fitness function. The agents evolve via local interactions through tournament selection,…

arXiv — cs.AI
Зерттеулер1 мин

Soft Symbol Grounding for Prototypical Concepts

arXiv:2609.12247v1 Announce Type: new Abstract: Neuro-symbolic models are usually trained with supervision only on final labels, leaving the intermediate concepts unobserved. Since many concept assignments are consistent with a given label, training can predict labels correctly…

arXiv — cs.AI