Publication Catalog

所有文章

All published intelligence, sovereign stack research, ecosystem news, and AI foundation model reviews.

5838
Stories
Исследования1 мин

DeepSeek выложила в открытый доступ библиотеку, которая ускоряет вычисления на GPU, лежащие в основе ИИ-моделей.

DeepSeek выложила в открытый доступ библиотеку, которая ускоряет вычисления на GPU, лежащие в основе ИИ-моделей. Она называется DeepGEMM. Библиотека оптимизирует матричные операции, на которых работают большие языковые модели, и позволяет эффективнее использовать NVIDIA Hopper и…

Telegram — Вайб-кодинг
Исследования1 мин

ИИ-репетиторы уже могут давать такой же быстрый прирост знаний, как занятия с экспертами

🎓 ИИ-репетиторы уже могут давать такой же быстрый прирост знаний, как занятия с экспертами Новое исследование проверило ИИ на подготовке студентов к GRE. По его результатам, обучение с помощью моделей давало сопоставимый с экспертами прирост результатов, а лучше всего среди…

Telegram — GPT Time | Нейросети | ИИ
Общее1 мин

SGLang научил чат-модели отвечать вероятностями

🌟 SGLang научил чат-модели отвечать вероятностями Команда открытого движка инференса SGLang добавила эндпоинт /v1/decisions, который превращает обычную чат-модель в модель для принятия решений. Второй эндпоинт, /v1/systemone, отдаёт те же решения в формате System One API,…

Telegram — AI Machine Learning Big Data
Политика и регулирование1 мин

Крупнейшие ИИ-компании подписали с Белым домом соглашение о безопасном ИИ — и не заметили опечатку

🤖 Крупнейшие ИИ-компании подписали с Белым домом соглашение о безопасном ИИ — и не заметили опечатку В документе под подписью Дональда Трампа вместо «президент Соединённых Штатов» написали «президент Соединяет Штаты». Источник

Telegram — GPT Time | Нейросети | ИИ
Общее1 мин

Tibo только что объявил хорошую новость для платных пользователей ChatGPT.

Tibo только что объявил хорошую новость для платных пользователей ChatGPT. Все платные аккаунты ChatGPT по всему миру получат единый сброс лимитов уже сегодня. В первые два дня после запуска GPT-6.1 Sol модель сильно замедлилась из-за очень высокой нагрузки, но сейчас скорость…

Telegram — Вайб-кодинг
Исследования1 мин

Mathematical Transfer in LLMs Follows Reasoning Approach More Than Topic

When selecting mathematical training data for LLMs, a natural organizing principle is topic: probability examples for probability targets. An alternative is reasoning approach: worked solutions that share a solution method with the target, even when the mathematical domain…

arXiv — cs.AI
Исследования1 мин

Rules to Tools: Executable Checks for LLM Agents in Scientific Computing

Scientific coding agents receive equations, boundary conditions, and output requirements in writing, then must assess the programs they revise. Rules to Tools (R2T) supplies prepared executable checks of public scientific requirements. Matched SciCode repair groups share written…

arXiv — cs.AI
Исследования1 мин

Fault-Tolerant Budget Conservation in Distributed Multi-Agent Delegation

Resource limits are becoming an authorization boundary for AI agents that delegate work across concurrent and failure-prone workers. Parent-child allocation constraints, affine objects, and distributed escrow do not by themselves prevent overspend when replies are lost, effects…

arXiv — cs.AI
Исследования1 мин

When Harnesses Lose the Signal: Causal Evaluation of Recovery in LLM Agents

Large language model agents rely on external harnesses to pass information between the model and its environment and to recover from execution errors. Yet recovery is usually judged only by average task success. This hides an important tension. The same operation can rescue a…

arXiv — cs.AI
Исследования1 мин

Benchmarking Prompt Optimization of Large Language Models With Chess

Evaluating large language models becomes increasingly challenging as their capabilities advance: benchmarks can saturate, public test sets risk contamination, and assessing harder tasks can require expensive grading or execution infrastructure. These challenges are amplified in…

arXiv — cs.AI
Исследования1 мин

JevSpawn: Adaptive Agentic Inference through Compositional Action Spaces

LLM agents generate intermediate reasoning and actions token by token, making extended interactions slow and computationally expensive. Jev-style models offer fast probabilistic predictions over finite fields, but require those fields to be specified in advance. This requirement…

arXiv — cs.AI
Исследования1 мин

Heavy-Tailed Memory Traces in Long-Horizon Language Agents

Long-horizon language agents increasingly rely on external memory as a frozen world model, yet current memory systems are usually judged only by task success or token cost. We argue that the missing object is the shape of memory use: under finite context and repeated retrieval,…

arXiv — cs.AI
Исследования1 мин

When Do Causal World Models Help Modular LLM Agents

LLM agents increasingly act through modular systems, such as order, payment, inventory, and shipment services, where actions in one module change which transitions are valid in another. Standard world models usually fit observational traces, but this is not the quantity needed…

arXiv — cs.AI
Исследования1 мин

What Do Rationales Communicate? A Message-Intervention Study in Role-Specialized QA

Role-specialized QA pipelines increasingly pass rationales from a reasoner to a verifier, but it is unclear what this message actually buys: better answers, stronger support assessment, or a new failure surface. We introduce a message-intervention diagnostic that fixes the…

arXiv — cs.AI
Исследования1 мин

Gradient-Aligned Pair Selection for Personalized Preference Optimization

Personalizing large language models (LLMs) requires aligning generation behavior with user-specific preferences rather than aggregate quality. While Direct Preference Optimization (DPO) provides a stable framework for preference learning, its effectiveness in personalized…

arXiv — cs.AI