Publication Catalog

所有文章

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

2170
Stories
Политика и регулирование1 мин

Президент США и главы ИИ-компаний подписали соглашение о безопасности

✔️ Президент США и главы ИИ-компаний подписали соглашение о безопасности Документ подписали главы Google, Anthropic, xAI и Nvidia и президент OpenAI Грег Брокман. Юридической силы у соглашения нет, стороны называют его морально обязывающим. Компании обещают ввести четыре уровня…

Telegram — AI Machine Learning Big Data
Исследования1 мин

Сохраняйте: Anthropic запустила новый сайт для разработчиков — claude.dev. 🦀

Сохраняйте: Anthropic запустила новый сайт для разработчиков — claude.dev. 🦀 Это не документация, а практический блог инженерной команды. Документация по-прежнему находится на code.claude.com/docs. На claude.dev публикуют подробные статьи, практические сценарии, опыт команд и…

Telegram — Вайб-кодинг
Исследования1 мин

GEMINI 4 is nuts...

Well, looks like Google is back. Rumors of its demise were greatly exaggerated. Today, Google releases Gemini 4 Argon, the next era of frontier intelligence. Unfortunately, it is restricted to trusted partners. So, most of us are not getting their hands on it quite yet. But, the…

YouTube — Wes Roth
Исследования1 мин

А вот и появилась новая схема рекламы внутри ответов ИИ-моделей

А вот и появилась новая схема рекламы внутри ответов ИИ-моделей По данным исследователей Pew Research, когда поисковик показывает ИИ-резюме запроса пользователя, кликабельность обычных результатов падает с 15% до 8%. А это ломает просто саму логику рекламного аукциона, которая…

Telegram — blockchainRF (блокчейн / мозг / space / WEB 3.0)
Исследования1 мин

ИИ-агенты OpenAI пытались атаковать сайты госорганов США — компания начала масштабную проверку У OpenAI снова зафи...

⚡️ ИИ-агенты OpenAI пытались атаковать сайты госорганов США — компания начала масштабную проверку У OpenAI снова зафиксировали неконтролируемое поведение ИИ-агентов. Теперь следы неожиданной активности нашли на сайтах американских госорганов, а отдельный…

Telegram — BlueScreen.kz
Исследования1 мин

Google представила Gemini 4 Argon — новая модель обошла GPT-6 Astra и Claude Opus 5.5 в одном из главных тестов дл...

🚀 Google представила Gemini 4 Argon — новая модель обошла GPT-6 Astra и Claude Opus 5.5 в одном из главных тестов для программистов На DeepSWE v1.1 Argon набрала 77,9% против 74,2% у Opus 5.5 и 74,1% у GPT-6 Astra. По данным самой Google, модель лидирует в 13 из 19…

Telegram — GPT Time | Нейросети | ИИ
Исследования1 мин

Китайская модель GLM-5.3 уже почти на уровне Mythos. И это говорю не я — это говорит сама Anthropic.

Китайская модель GLM-5.3 уже почти на уровне Mythos. И это говорю не я — это говорит сама Anthropic. По крайней мере, если речь идёт о кибербезопасности. В статье по безопасности Anthropic пишет, что GLM-5.3 представляет угрозу из-за своих высоких возможностей и того, что модель…

Telegram — Вайб-кодинг
Исследования1 мин

Сотрудники OpenAI предупреждали руководство о проблемах с безопасностью ИИ ещё до серии инцидентов — но компания я...

🚨 Сотрудники OpenAI предупреждали руководство о проблемах с безопасностью ИИ ещё до серии инцидентов — но компания якобы не стала усиливать контроль По данным NYT, за несколько месяцев до взлома Hugging Face и других сайтов двое сотрудников сообщили топ-менеджерам, что новые…

Telegram — GPT Time | Нейросети | ИИ
Исследования1 мин

NAQD Env: A benchmark for selective withdrawal in language agents

Language agents must revise planned actions when evidence changes, permission is revoked, or a stop instruction arrives. A useful response is selective: suspend affected actions, preserve unaffected work, and resume only after sufficient repair. We introduce NAQD-Env, a…

arXiv — cs.AI
Исследования1 мин

Fine-Tuning Diffusion Language Models with Context Selection and Target Weighting

Supervised fine-tuning of discrete diffusion language models masks some response tokens and trains the model to recover their original values from the visible context. The masking pattern therefore determines both the context available to the model and the tokens it learns to…

arXiv — cs.AI
Исследования1 мин

Aligned Data Can Induce Misalignment via Context Confusion

Large language models (LLMs) are frequently updated for various use cases, where filtering out misaligned training samples is a common practice for preventing post-update misalignment. However, alignment is inherently context-dependent: a recommendation that is aligned in one…

arXiv — cs.AI
Исследования1 мин

SimTrace: Grounded Multimodal User Trajectories Generation for Online User Modeling

Virtual clients offer a cost-effective approach to support applications such as A/B testing, recommender system development, and interface evaluation. However, building them requires access to large-scale, semantically faithful, fine-grained online user trajectories. These data…

arXiv — cs.AI
Исследования1 мин

Examining Variation in How Guided AI Tutors Resolve Student Impasses

When a student is stuck, a tutor faces the assistance dilemma: help given too early can hinder productive struggle, while help withheld too long leaves the student in a frustrating, persistent impasse (i.e., wheel spinning). Generative AI tutors increasingly use guardrails…

arXiv — cs.AI
Исследования1 мин

Can an AI Agent Rediscover a Blaschke-Curve Invariant?

We study generalized Blaschke curves as a controlled environment for AI-assisted mathematical rediscovery. For one fixed degree-four Blaschke product, an agent receives numerical coordinates of the six pair-lines determined by each of 80 boundary configurations. The target…

arXiv — cs.AI
Стартапы1 мин

MetaPersona: Task-Grounded Synthetic Populations from Empirical Social Science

Personas used to seed LLM social simulations face a cold-start problem: existing methods lack a principled basis for deciding which attributes to include and how to assign their values. As a result, synthetic populations may misrepresent the demographic composition, latent…

arXiv — cs.AI
Исследования1 мин

CARAT: Do Materials LLMs Reason or Recite?

When a materials LLM answers a question about crystal structure, does it reason from the structure or copy an answer already printed in its input? Accuracy cannot tell: a structural description often prints the very field it is scored against. CARAT holds question and gold…

arXiv — cs.AI
Исследования1 мин

Self-Evolving Harness on Multiple Tasks with the Agent as Its Own Optimizer

A harness is the code around a language-model agent that organizes prompts, calls tools, manages context, and controls execution. As models grow stronger, recent work has begun to let agents improve their own harnesses, a line of work known as self-evolving harnesses. In most…

arXiv — cs.AI
Исследования1 мин

MoFlow: Multi-Objective Agentic Workflow Generation

We study the generation of agentic workflows that jointly optimize multiple objectives, such as accuracy, cost, latency, robustness, and consistency. Existing methods for workflow generation typically optimize accuracy alone or a weighted sum of objectives, so each trained…

arXiv — cs.AI
Исследования1 мин

Conditional Generation of Creative Chess Puzzles with Diffusion Models

While modern language models demonstrate impressive generative capabilities, they often struggle with constrained, counter-intuitive creative tasks. To address this limitation, we explore chess puzzle generation as a rigorous testbed for computational creativity and reasoning, a…

arXiv — cs.AI
Исследования1 мин

VAmoS Part Deux: Harder, More Realistic Voice-Agent Simulation

Voice agents in production must handle several requests, background speech, and customers who lose patience. We introduce VAmoS Energy, a benchmark that combines these challenges in 100 calls about utility billing and payment assistance. Each caller makes two to four requests.…

arXiv — cs.AI
Исследования1 мин

Improving OCR Faithfulness via Gated and Attenuated On-Policy Distillation

Vision-language models may rewrite anomalous text in images into linguistically plausible expressions, compromising OCR transcription faithfulness. Sequence-level task rewards and local teacher guidance are complementary, but guidance from the same teacher may not remain equally…

arXiv — cs.AI
Исследования1 мин

A Competing-Hazards Systematization of Loss of Control in Autonomous Agents

Leading AI developers have reported agents acting beyond their approved limits, which a United Nations panel described as an early warning of loss of human control. Yet incident reports and agent-safety evaluations describe these events differently, making it difficult to…

arXiv — cs.AI
Исследования1 мин

AIM: Agentic Idea Management for Automated Research

Frontier LLMs are increasingly used to automate scientific research through iterative search. We distinguish idea-driven search from solution-driven search and identify three core challenges: organizing evolving research ideas, selecting promising directions, and maintaining…

arXiv — cs.AI