Approxima — это открытый исходный, самодостаточный агент по вопросам и ответам, который отслеживает пользовательские маршруты и поддерживает Claude, Gemini и GPT по умолчанию. Он включает режим Explore, A/B-тестирование и самовосстановление для адаптации к эволюции продукта, с полной поддержкой локальных моделей и вклада сообщества.
Мы открыли исходный код нашего агента на основе больших языковых моделей для быстрого обнаружения сбоев
Релиз Inkling-Small, снижение цен на GPT-5.6, Gemini Robotics ER 2
Компания Thinking Machines выпустила модель Inkling-Small с 276B параметров (mixture-of-experts), из которых 12B являются активными. Модель сохраняет мультимодальные способности к рассуждению и контекстное окно на 1M токенов, при этом потребляя меньше вычислительных ресурсов.
GPT-5 превосходит людей в формировании состояний веры через планирование
Новое исследование оценивает способность больших языковых моделей формировать конкретные состояния веры у других агентов посредством действий, а не диалога; эта способность называется Непрерывное планирование ToM (NCP-ToM). Используя фреймворк NCP-ExploreToM, исследователи протестировали шесть передовых моделей и участников-людей на 600 задачах, где агентам нужно было перемещать объекты или направлять персонажей для достижения целей веры.
Закон ЕС о искусственном интеллекте требует водяных знаков текста, сгенерированного ИИ, с августа 2024 года
Закон ЕС о искусственном интеллекте требует, чтобы все системы искусственного интеллекта, генерирующие синтетический текст, включали водяные знаки, доступные для машинного чтения и обнаружения, используя устойчивые, взаимодействующие технические решения с двумя слоями. Это касается всех моделей ИИ, включая открытые, и распространяется на любые услуги, доступные гражданам ЕС, независимо от их местоположения. Несоблюдение требований может привести к штрафам в размере до 35 миллионов евро или доли годового дохода, при этом поставщики моделей ИИ, представляющих системную угрозу, подвергаются повышенной ответственности.
Охо-Сейт-Университет выпускает открытый Deep Research-агент QUEST-35B
Команда NLP Охо-Сейт-Университета выпустила QUEST-35B, открытый Deep Research-агент, обученный на примерно 32 картах H100 с использованием 8 000 синтетических образцов. Команда открыла доступ к рецепту обучения, коду, весам и наборам данных, при этом результаты тестирования показывают конкурентоспособную производительность по сравнению с ведущими закрытыми Deep Research-системами.
Охо-Сейт-Университет выпускает открытый Deep Research-агент QUEST-35B
Исследователи из Охо-Сейт-Университета обучили агента Deep Research QUEST-35B с использованием приблизительно 32 GPU H100 и 8 000 синтетических образцов. Они опубликовали рецепт обучения, код, веса и датасеты, при этом результаты тестирования показывают конкурентоспособную производительность по сравнению с ведущими закрытыми системами Deep Research.