275 материалов
На Pixel с Android 17 через сервисы Google начали поэтапно включать функцию Motion Assist: по краям экрана появляются движущиеся точки, которые помогают снизить укачивание в транспорте. Пользователи могут активировать её вручную или настроить автозапуск при поездке.
Новинка объединяет агентскую обвязку, планировщик, инструменты и коннекторы в единую систему на собственном GPU. Локальные задачи не тарифицируются за токен, а перед отправкой шага в облако система показывает пользователю, какие данные покинут устройство.
Новое исследование на трех семействах открытых моделей показало, что устойчивость к диалектам и их генерация развиваются независимо. Дополнительное выравнивание заметно меняет стиль ответов, но не всегда в сторону, которую предпочитают люди.
Исследователи представили фреймворк, который встраивает сократические текстовые подсказки прямо в роллауты обучения с подкреплением: сначала модель отвечает сама, а при ошибке получает от учителя короткую диагностику и указания. Научная работа показывает, что такой подход сокращает склонность к срезам пути и превосходит стандартные RL-методы на бенчмарках SciKnowEval уровня бакалавриата.
Инвесторами Stability AI выступили звукозаписывающие мейджоры и игровые компании, а общий объем привлеченных средств достиг 232 миллионов долларов. Деньги пойдут на развитие инструментов для креативной индустрии и профессиональных сервисов.
В новой работе GRPO интерпретируется как разделяющий классификатор: политика учится увеличивать разницу в оценках между удачными и неудачными сэмплами. Такой взгляд обнажает два изъяна в целевой функции, а предложенный авторами метод ConSPO устраняет их с помощью нормированных логарифмических вероятностей и InfoNCE-подобного контрастивного обучения, что даёт прирост на сложных задачах рассуждений.
Фреймворк объединяет слабые узлы в группы-реплики и по-разному распределяет фазы обработки токенов, чтобы эффективно использовать ограниченные ресурсы. В тестах такой подход почти вдвое сокращал среднее время ответа по сравнению с известной схемой Splitwise.
Метод строит компактную сеть, где каждый скрытый блок соответствует одному найденному правилу связи между парой признаков. На биомедицинских данных BIRDNet почти не уступает плотным аналогам по точности, но требует кратно меньше активных параметров и позволяет читать правила без дополнительных объясняющих моделей.
Многошаговые QA-бенчмарки нередко засчитывают правильный ответ, полученный через логически неверные рассуждения. Фреймворк SAFE закрывает этот пробел: внешний LLM-верификатор сверяет каждый шаг с опорными текстами и предыдущей траекторией, а разбиение на KG-триплеты упрощает проверку. По данным авторов, на трёх бенчмарках точность выросла в среднем на 8,8 процентного пункта.
