#Исследования
Подборка материалов по теме «Исследования»: релизы, исследования, бенчмарки, опенсорс.
Galahad-kv сохраняет KV-кэш на NVMe и грузит блок в 2,8–4,3 раза быстрее пересчёта
Пакет galahad-kv хранит KV-состояние 50 млн токенов на зашифрованном NVMe. На H100 загрузка блока быстрее пересчёта в 2,8–4,3 раза, а энергии уходит в 8,8–12,3 раза…
Текстовый автоэнкодер сжимает веб-текст до 2,24 бита на байт без потери смысла
Новая работа на arXiv учит нейросеть сжимать текст в дискретный латент: 2,24 бита на байт на веб-данных, на уровне алгоритмов без потерь, и при этом хорошее…
Когнитивные термометры: нейросети предлагают мерить сложность смысла
Обзор на arXiv предлагает использовать модели машинного обучения как «когнитивные термометры» и измерять с их помощью, какие значения языки выбирают чаще и почему.
LLM-агенты не выучивают нормы сообщества из взаимодействия, показало исследование
Агенты на Qwen3.6-27B и Qwen3-4B не укладываются в тайм-бюджет без подсказок harness
Keyframe Mnemonics учит роботов помнить главное: 100% успеха на длинных горизонтах
Plan-and-Patch: диффузионная LLM вдвое чаще чинит планы агентов, чем Qwen3-8B
Авторы arXiv требуют заменить единую «истину» разметки пространством интерпретаций
Position paper на arXiv предлагает перестать сводить разметку к одному ответу и моделировать пространство допустимых человеческих суждений: от обучения до…
TGIT переводит короткие команды для дронов и поднимает успех навигации с 11% до 33%
Переводчик инструкций TGIT не трогает замороженный навигатор OpenFly, но возвращает успех миссий с 11,33% до 32,51% на живых человеческих командах.
Biohub расширяет Virtual Biology Initiative: 1,8 млрд долларов на данные для ИИ
RealityBench: 26 VLM проверили на документировании физической работы в Blender
CompactSplat распределяет 3D-гауссианы по содержанию кадра, а не по пикселям
Простая формула предсказывает, когда чат-боты выйдут из-под контроля
BRACE учит гуманоида Unitree G1 держать силу и стоять на склоне без карты высот
Новый трекер BRACE переписывает референс движения под склон и нагрузку: Unitree G1 прикладывает и компенсирует силу рук, опираясь только на проприоцепцию.
HERA учит ИИ-агентов отказываться от невыполнимых задач: точность 61,7% → 83,3%
Фреймворк HERA совместно эволюционирует обвязку агента и среду, поднимая точность отказов с 61,7% до 83,3% и перенося выигрыш на 19 других LLM.