Исследования1 мин
How Jump Trading is scaling quant research with ChatGPT
Jump Trading uses OpenAI to expand quantitative research. See how longer-running AI workflows combine multiple data sources with human review.
OpenAI Blog
Каталог публикаций
Все материалы
Все опубликованные аналитические материалы, исследования суверенного стека, новости экосистемы и обзоры моделей ИИ.
2681
Материалов
Исследования1 мин
Кевин Рус не использовал ИИ для написания своей книги об ИИ
Кевин Рус рассказывает о своей книге «Хроники AGI» и обсуждает будущее ИИ.
SMNTCN (Semanticon) — глобальные новости ИИ
Стартапы1 мин
Кто стоит за казахстанскими стартапами: первое национальное исследование раскрыло портрет современного фаундера
Исследование Kazakhstan Startup Landscape 2026 составило портрет казахстанского фаундера: чаще всего это мужчина в возрасте 31–40 лет (42% основателей) с высшим образованием (82%). 58% опрошенных основателей имели международный опыт до запуска компании — учились или работали за…
Bluescreen.kz
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)
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
Исследования1 мин
Разница между ограниченным декодированием и подсказками в ИИ
Статья рассматривает различия между ограниченным декодированием и подсказками в ИИ.
SMNTCN (Semanticon) — глобальные новости ИИ
Стартапы1 мин
Astana Hub открывает набор на программу Alem AI Talent Lab для магистрантов QAIRU
🚀 Astana Hub открывает набор на программу Alem AI Talent Lab для магистрантов QAIRU Astana Hub открывает набор на программу Alem AI Talent Lab для магистрантов QAIRU, заинтересованных в исследованиях и разработке прикладных решений с применением искусственного интеллекта. 🧠…
Telegram — BlueScreen.kz
Стартапы1 мин
Бывший вице-министр Дмитрий Мун создал компанию по разработке ИИ в МФЦА
Бывший вице-министр Дмитрий Мун создал компанию по разработке ИИ в МФЦА Profit.kz
Profit.kz — тег «Искусственный интеллект»
Политика и регулирование1 мин
В Астане и Алматы появятся заводы по производству робототехники
В Астане и Алматы появятся заводы по производству робототехники Новости Zakon.kz
Zakon.kz
Политика и регулирование1 мин
Казахстан начнет развивать собственное производство роботов
Казахстан начнет развивать собственное производство роботов Total.kz
Поиск: Робототехника Казахстан
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
Стартапы1 мин
Узбекистанец создал ИИ-переводчик для тюркских языков. Стартап оценили в $1,5 млн
Узбекистанец Мухаммадсаид Мамасаидов создал ИИ-переводчик Tilmoch для тюркских языков. Сервисом пользуются 200 тысяч человек в месяц, а стартап оценили в $1,5 млн.
DigitalBusiness.kz — AI (Google News)
Исследования1 мин
A Quantitative Analysis of Graph Representation Strategies for Cyber Attack Detection
Graph based cyber attack detection studies employ various graph construction and representation strategies across different cybersecurity application domains. This diversity motivates a quantitative examination of how representation strategies are distributed across these…
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
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
Behavioral History Outperforms Descriptions of the Person for LLM Synthetic Personas
Large language models (LLMs) are increasingly used as synthetic personas representing survey respondents. Their validity as substitutes for particular respondents depends on whether they reproduce individuals' decisions. We examine what information helps synthetic respondents…
arXiv — cs.AI
Исследования1 мин
SkillScriptBench: Benchmarking Self-Evolution of Executable Agent Skill Packages Beyond Markdown
Executable Agent Skills combine natural-language instructions and scripts into reusable packages for LLM agents, and revising them requires fixing errors without breaking correct behavior. Existing benchmarks do not systematically distinguish documentation repair, script repair,…
arXiv — cs.AI
Исследования1 мин
Retrieval-Augmented Large Language Model Decision-Making for Autonomous Driving Guided by Chinese Philosophical Wisdom
Autonomous driving decision systems must balance safety, efficiency, and social norms in complex traffic interactions. Philosophical and ethical considerations have received limited attention in existing autonomous driving decision-making approaches based on numerical…
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 Reported Engagement with AI Level (REAL) Rating: A Framework for Disclosing Human-AI Collaboration
Generative artificial intelligence has become increasingly incorporated into digital media and more generally into production workflows with which the public frequently interacts. Current provenance standards and disclosure methods frequently rely on binary categorizations,…
arXiv — cs.AI
Исследования1 мин
InvestigationWorlds: An Agentic Environment for Legal Investigation
We introduce InvestigationWorlds, an agentic environment for legal investigation. We build on an underused artifact of U.S. civil litigation: the summary judgment motion. This motion relies upon a record composed of real evidence exhibits, and results in a court-adopted…
arXiv — cs.AI
Исследования1 мин
CUAWright: A Minimal Unified Interface for Digital Agents
The prevailing approach to computer-use agents couples a model with a domain-specific harness: a browser or desktop environment equipped with human engineered tools that are fixed before task execution. As models' coding capabilities improve, the GUI native and static harness…
arXiv — cs.AI
Исследования1 мин
The Independence Prior of SAEs Fragments Visual Concepts
Sparse Autoencoders (SAEs) decompose model activations into sparse combinations of interpretable dictionary atoms. Although SAEs are grounded in the Linear Representation Hypothesis (LRH), their objective smuggles in an additional prior: concepts across patches are treated as…
arXiv — cs.AI
Исследования1 мин
LatentQuant: Preserving the Policy-Facing Latent Contract under NVFP4 VAE Quantization
Recent world action models (WAMs) reuse pretrained video VAEs whose encoder latents directly condition downstream action policies. Quantization must therefore preserve not only reconstruction fidelity but also the policy-facing latent contract expected by the frozen policy.…
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
Beyond the Parameter Monolith: Reconstructive Memories, Executable Skills, and Residual Assembly for Language Models
Language-model systems can separate contextual computation, persistent storage, and exact execution instead of updating all capabilities through one shared parameter system. We investigate FEM-ASM, a finite-element-method-inspired organization in which independently constructed…
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
Towards Safer Autonomous Driving in an Open World: A Dual-Process Approach
Before autonomous driving systems can be deployed on public roads, it is vital that these systems comply with safety standards, traffic rules, and social norms. Although neural networks trained on large amounts of driving data perform well in routine driving tasks, these models…
arXiv — cs.AI
Исследования1 мин
Agent Policy-Value Audit: Separating Transition Composition from Event Selection in Financial LLM Agents
Financial LLM agents are often evaluated by comparing their end-to-end returns with those of a baseline and testing the paired difference against zero. This measures whether deploying the agent changes realized performance, but it does not isolate event-selection skill. An agent…
arXiv — cs.AI