Каталог публикаций

Все материалы

Все опубликованные аналитические материалы, исследования суверенного стека, новости экосистемы и обзоры моделей ИИ.

5821
Материалов
Исследования1 мин

Google создала ИИ-оркестратор для поиска доказательств открытых задач в математике и теоретической информатике

Google создала ИИ-оркестратор для поиска доказательств открытых задач в математике и теоретической информатике Команда Google Research и DeepMind создала харнесс под названием Cogentic. Cogentic делит работу между агентами: одни предлагают направления доказательства, а другие…

Telegram — blockchainRF (блокчейн / мозг / space / WEB 3.0)
Отраслевой ИИ1 мин

TikTok запускает ИИ-шопинг — нейросеть сама поможет выбрать товар и купить его прямо из ленты

🛍️ TikTok запускает ИИ-шопинг — нейросеть сама поможет выбрать товар и купить его прямо из ленты В приложении появится Shopping Assistant — разговорный ИИ-агент, которому можно задавать вопросы о товарах. Он запоминает предпочтения пользователя, рассказывает о размерах,…

Telegram — GPT Time | Нейросети | ИИ
Исследования1 мин

Advancing computer use with Ironclad

Learn how OpenAI and Ironclad are training and evaluating AI agents on complex contracting workflows to advance computer use for professional work.

OpenAI Blog
Политика и регулирование1 мин

Российские IT-компании могут получить доступ к банковской тайне

Российские IT-компании могут получить доступ к банковской тайне Такое предложение выдвинула рабочая группа правительственной подкомиссии по развитию ИИ. Она подготовила поправки к законопроекту об использовании облачных услуг финансовыми организациями и об IT-аутсорсинге. Не…

Telegram — blockchainRF (блокчейн / мозг / space / WEB 3.0)
Общее1 мин

ElevenLabs запустила конкурс генеративной рекламы с фондом $100 000

⚡️ ElevenLabs запустила конкурс генеративной рекламы с фондом $100 000 Участники должны создать видеоролик для вымышленного продукта. Главное требование - генерация оригинального джингла исключительно средствами платформы ElevenCreative. Для синтеза видео, графики и…

Telegram — AI Machine Learning Big Data
Исследования1 мин

Anthropic передала полиции логи чата с угрозами

✔️ Anthropic передала полиции логи чата с угрозами Жительница Флориды была задержана после того, как автоматические фильтры безопасности Anthropic зафиксировали в ее запросах намерения устроить стрельбу в местном офисе шерифа и упоминание покупки оружия. Алгоритмы мониторинга…

Telegram — AI Machine Learning Big Data
Исследования1 мин

OpenAI начнёт встраивать скрытые водяные знаки в тексты ChatGPT — пока только в Евросоюзе

🕵️ OpenAI начнёт встраивать скрытые водяные знаки в тексты ChatGPT — пока только в Евросоюзе В ближайшие недели ChatGPT и Codex начнут добавлять в подходящие тексты пользователей из ЕС невидимый сигнал textGrain. Так OpenAI выполняет требования европейского AI Act. Это не…

Telegram — GPT Time | Нейросети | ИИ
Исследования1 мин

REACT: Physically and Chemically Consistent Reconstruction of Marine Active Tracers

Reconstructing global sea surface pH from sparse observations is critical for monitoring ocean acidification and understanding marine carbon cycling. Traditional assimilation and inverse models are physically grounded but costly for large-scale reconstruction. Recent black-box…

arXiv — cs.AI
Исследования1 мин

Proxy Confidence: Auditing Black-Box LLM Agents with a Surrogate's Log-Probabilities

A deployed LLM agent emits tool calls, queries, and code that can be silently wrong -- by the time the error surfaces, the action has run. Frontier chat APIs hide the model's token probabilities; the agent's stated confidence barely beats chance on the mistakes that matter; and…

arXiv — cs.AI
Исследования1 мин

SGAnalog: An End-to-End Circuit Benchmark from Open-Source Silicon Tapeouts

Existing analog integrated circuit design benchmarks make two questions hard to answer: whether a model has learned transferable circuit skills rather than recalled familiar examples, and whether its output works under defined process and test conditions. We introduce a…

arXiv — cs.AI
Исследования1 мин

MLLMs Fail to Refuse when Using Tools Agentically

Agentic multimodal large language models (MLLMs) have recently pushed the frontier of visual reasoning by calling tools such as zooming and tagging. Despite the recent strong success of agentic MLLMs, this work uncovers a critical safety failure in the tool-use paradigm: agentic…

arXiv — cs.AI
Исследования1 мин

ROAR: Unifying Runs across Heterogeneous AI-Driven Research Systems

Each run of an AI-driven research system (ADRS) is an expensive search over a vast solution space, and dependable evaluation requires many runs, making run data both costly to produce and valuable to retain for large-scale analysis. Yet this data remains fragmented: teams…

arXiv — cs.AI
Исследования1 мин

Teaching Agents to Code Reliably

Autonomous coding agents solve repository issues by reading code, running commands, editing files, and submitting patches. Extra inference-time compute yields gains only when it produces a useful repair and supplies reliable evidence for choosing one. Three behaviors decide…

arXiv — cs.AI
Исследования1 мин

Exploration-Preserving Policy Optimization

Reinforcement learning with verifiable rewards improves reasoning, while the allocation of learning signal shapes which solutions remain accessible under repeated sampling. Group-relative objectives assign equal advantages to equally rewarded responses, making aggregate credit…

arXiv — cs.AI
Исследования1 мин

Training Numerical Intelligence via Auto-Diagnosis and Skill Discovery

AI agents are becoming increasingly capable of generating scientific code, but generating code is not the same as improving the algorithms behind it. For numerical solvers, execution feedback can expose poor performance, but rarely reveals its underlying cause and how to address…

arXiv — cs.AI
Исследования1 мин

Reinforcement Learning with Comparative Evidence for Social Intelligence

Developing socially intelligent AI remains heavily dependent on human-annotated data, limiting the scale and breadth of social understanding models can acquire. Methods that derive training signals from unlabeled data offer a path beyond this dependence, but social predictions…

arXiv — cs.AI
Исследования1 мин

The Cost of a Hop: Benchmarking NLIP and A2A

Autonomous agents built on Large Language Models (LLMs) need standardized protocols to interoperate across systems. Several now exist (A2A, MCP, ACP, ANP, NLIP), but the Natural Language Interaction Protocol (NLIP) has not appeared in any controlled performance study, and no…

arXiv — cs.AI