Блог об AI
Заметки о нейросетях, промпт-инжиниринге и том, как искусственный интеллект меняет всё вокруг.
Последние записи
Водяные знаки ИИ: одна формула, которая объединила 21 схему маркировки контента
Исследователи показали: все 21 существующая схема водяных знаков для ИИ-контента описывается одним математическим объектом — информационным профилем. Это объясняет, почему одни маркировки устойчивы к редактированию, другие поддаются атрибуции, а третьи позволяют локализовать изменённый фрагмент.
TerraZero: 1,3 млн шагов в секунду и нулевых демонстраций — новая парадигма RL-симуляторов
Procedural driving simulator TerraZero достигает 1,3 млн agent-steps/sec на одном GPU и обучает политики с нуля — без единой человеческой демонстрации, с полной поддержкой светофоров, гетерогенных агентов и правил дорожного движения.
ИИ взломал Пентагон: Nate Soares о том, почему неважно, кто держит поводок
Интервью с президентом MIRI: Claude Mythos взломал Пентагон в марте 2026, скорость задач ИИ удваивается каждые полгода, а аналогия с лошадьми объясняет, почему человечество уже проигрывает гонку.
Инвариантное обучение трансформеров: как теория объясняет emergence индуктивного reasoning
Исследователи предложили единую математическую рамку для понимания того, как трансформеры учатся индуктивным рассуждениям — через инвариантные многообразия низкой размерности.
200 экономистов подписали: ИИ изменит экономику быстрее промышленной революции
Экономисты, которые годами говорили, что ИИ не так страшен, внезапно изменили позицию. 200 подписантов, включая 16 нобелевских лауреатов и лидеров Google, OpenAI, Anthropic, признают: промышленная революция заняла 100 лет, ИИ сделает это за 10.
AI-агенты и парадокс простоты: почему сложные модели тратят в 13 раз больше ресурсов на элементарные задачи
Свежее исследование выявило системную проблему LLM-агентов: они тратят колоссальные ресурсы на тривиальные задачи, обрабатывая двухстрочные правки как полноценные аудиты кодовой базы. Фреймворк E3 решает эту проблему, сокращая стоимость на 85%.
DenseReward: как плотные награды ломают потолок имитационного обучения роботов
RoboReward, Molmo2 и Qwen3-VL дают ошибку 0.23–0.33 на предсказании прогресса манипуляции. DenseReward опускает планку до 0.081 и впервые генерирует реалистичные неудачи без человека. Разбираем архитектуру и цифры.
VLM за 8 лет: от хуже худшего человека до уровня топ-описателей
Новый датасет CSB и девять моделей за 2017–2025: как vision-language модели догнали людей на сложных сценах и почему пространственная зависимость остаётся проблемой.
SpectraReward: как MLLM становятся бесплатными судьями для генерации изображений
Китайские исследователи показали, что pretrained MLLM можно использовать как reward-модель для RL в генерации изображений — без разметки, без дообучения, просто проверяя, насколько хорошо картинка воспроизводит исходный промпт.
Requential Coding: как нейросети сжимают сами себя
Requential coding — метод сжатия, длина кода которого не зависит ни от числа параметров, ни от энтропии данных. Больше модель — меньше бит при том же loss. PAC-Bayes bound для миллиардных LLM.