Исследования
Как работают нейросети — разборы, препринты, архитектуры.
Gemini Robotics 2: ИИ научился управлять телом робота целиком
Google DeepMind представила Gemini Robotics 2 — новое поколение AI-моделей, которые позволяют роботам координировать движения всего тела. Система объединяет зрение, тактильные ощущения и моторику для выполнения сложных задач без предварительного программирования.
Все материалы · 32
стр. 1 / 3Gemini Robotics 2: ИИ научился управлять телом робота целиком
Google DeepMind представила Gemini Robotics 2 — новое поколение AI-моделей, которые позволяют роботам координировать движения всего тела. Система объединяет зрение, тактильные ощущения и моторику для выполнения сложных задач без предварительного программирования.
Gemini Robotics ER 2: ИИ учит роботов понимать видео и работать в команде
DeepMind представила Gemini Robotics ER 2 — модель, которая кардинально улучшает понимание роботами видео, координацию задач и взаимодействие в группе. Это шаг к автономным системам, способным решать сложные реальные задачи.
Sim2Win: ИИ-система тактического прогнозирования футбольных матчей
Исследователи представили Sim2Win — team-agnostic систему, которая предсказывает исходы футбольных матчей и профилирует тактику, не полагаясь на идентичность команд.
DeepMind представляет Lyria 3.5: новый уровень музыкального ИИ в Google Flow Music
DeepMind объявила о запуске Lyria 3.5 — обновлённой модели генерации музыки, интегрированной в Google Flow Music. Система получила значительные улучшения в области музыкальности, текстов песен, вокала и творческого контроля.
Google представила Gemini 3.5 Flash Cyber: ИИ-защитник для поиска и исправления уязвимостей
Google DeepMind анонсировала Gemini 3.5 Flash Cyber — лёгкую модель ИИ, специализированную на кибербезопасности. Она способна автономно находить и патчить уязвимости, ускоряя работу защитников.
Google DeepMind представляет Gemini 3.6 Flash и новые специализированные модели
Google DeepMind анонсировала три новые модели семейства Gemini: флагманскую 3.6 Flash, а также облегчённую 3.5 Flash-Lite и специализированную 3.5 Flash Cyber для задач кибербезопасности.
QFedPolyp: эффективное федеративное обучение для сегментации полипов
Исследователи представили QFedPolyp — фреймворк федеративного обучения для сегментации полипов, который снижает коммуникационные издержки и ускоряет инференс. Разработка решает ключевую проблему централизованного ИИ: необходимость обмена чувствительными медицинскими данными.
Прогресс-обусловленная групповая оптимизация политики для длительных задач агентов ИИ
Исследователи предложили новый метод обучения LLM-агентов, решающий проблему дисбаланса выборки при выполнении длительных задач. Подход Progress-conditioned Group Policy Optimization (PGPO) фокусируется на прогрессе, а не на частоте действий.
Semalith v1.4: компактный классификатор безопасности превосходит Llama-Guard-3-8B
Разработчики представили Semalith v1.4 — модель с 184 млн параметров, которая обнаруживает внедрение промптов с точностью, превосходящей Llama-Guard-3-8B при в 44 раза меньшем размере. Классификатор также обрабатывает регуляторные требования и вредоносный контент за один проход.
CausalGate: новый метод каузального сжатия для обрезки модулей трансформеров
Исследователи предложили CausalGate — подход, основанный на причинно-следственных вмешательствах, который точнее оценивает важность модулей в LLM, чем традиционные корреляционные эвристики.
Новая метрика Dependency Gap оценивает качество синтетических табличных данных
Исследователи предложили метрику dependency gap, выявляющую потерю межколоночных зависимостей в синтетических данных, критичных для задач с дисбалансом классов, таких как обнаружение мошенничества.
Оценка персонализированных LLM-агентов: новый подход с учетом временных изменений
Исследователи предложили подход к оценке персональных ИИ-агентов, учитывающий эволюцию памяти, навыков и политик под влиянием временных изменений. В отличие от существующих бенчмарков, новый метод ориентирован на конкретного пользователя и его взаимодействие с агентом.