NVIDIA представляет набор инструментов BioNeMo Agent Toolkit для облегчения создания ученых-искусственного интеллекта, способных читать научные статьи, писать код и генерировать гипотезы для открытий в области наук о жизни.
Телеком-операторы внедряют ИИ во все аспекты работы сетей, обслуживания клиентов и бэк-офисных процессов, однако большинство из них находятся лишь на ранних этапах пути к полной автономности. Текущие усилия по автоматизации обычно работают на уровнях 2–3 по таксономии TM Forum, фокусируясь на оптимизации заранее определенных решений в отдельных доменах.
SpaceX заключила третью сделку по аренде GPU с Reflection AI, что выводит её годовую выручку примерно до $28 млрд при расчётной ставке более $10 в час за GPU Blackwell. Эта оценка примерно вдвое превышает оценку Coreweave, что подчеркивает быстрый рост и высокую ценовую власть на рынке ИИ-инфраструктуры.
В новостях ИИ этой недели выделяются расширение программ кибербезопасности OpenAI, выпуск системой оркестрации Fugu от Sakana AI и растущее распространение модели с открытыми весами GLM-5.2.
В данном исследовании рассматривается онлайн-обучение с множествами действий, структурированными по сходству и закодированными корневыми деревьями, показывая, что стандартная одноточечная обратная связь не может использовать эти сходства. Авторы предлагают унифицированные алгоритмы для более богатых моделей обратной связи, которые заменяют количество действий на эффективное число с учётом сходства для улучшения границ регрета.
Исследователи предлагают GRINQH, фреймворк постобучающего квантования только весов, который ускоряет декодирование больших языковых моделей за счёт объединения квантования и разреженности. Метод динамически назначает каналы весов разным уровням точности на основе величин активаций, решая проблему ограниченности памяти на этапе декодирования.
В данном исследовании представлена LoadKAN, новая гибридная архитектура, сочетающая механизм временного внимания с изоляцией признаков и сеть Колмогорова-Арнольда (KAN) для решения проблемы недостаточной интерпретируемости в прогнозировании нагрузки на электроэнергию на основе глубокого обучения.
В статье представлен STAITUS — унифицированная система для обучения без учителя при отслеживании объектов на видео, которая устраняет ограничения существующих слотовых представлений за счёт явного разделения внешнего вида и геометрической позы. Применяя временное выравнивание только в пространстве признаков (appearance space) и обеспечивая пространственное разделение внутри кадров, метод предотвращает «застревание» слотов на статичном фоне при движении.
В данном исследовании применяются разреженные автоэнкодеры к MolFormer для механистического изучения того, как строятся представления молекул на разных слоях, что ставит под сомнение предположение о том, что химические языковые модели изучают только поверхностный синтаксис.
В данной работе представлена SkyJEPA — модель в стиле JEPA, разработанная для управления квадрокоптерами в реальном времени и решающая проблемы усиления ошибок, присущие авторегрессионному долгосрочному прогнозированию. Подход объединяет модель латентной динамики с физически мотивированным пробером для отображения замороженных латентных переменных в интерпретируемые состояния, что обеспечивает предсказания, основанные на физических принципах.
Авторы представляют метод Свёрнутых эффективных операторов (Collapsed Effective Operators), который сжимает степени свободы высшего порядка в единый вершинный оператор с помощью дополнения Шура градуированного лапласиана. Этот подход даёт плотный оператор, кодирующий дальнодействующие взаимодействия, опосредованные топологией, и применим к произвольным конструкциям высшего порядка.
В данной статье представлен фреймворк селективного прогнозирования, который позволяет моделям воздерживаться от высокорисковых предсказаний путем моделирования эмпирического перцентиля ошибок прогнозирования через метабучение. Используя инвариантные к масштабу статистики, полученные из недавних лагов, метод разделяет решения об отказе от прогноза и сами прогнозы, что обеспечивает перенос между гетерогенными временными рядами.
В данном исследовании проводится бенчмарк того, может ли GeoShapley, объяснитель на основе теории игр, восстанавливать пространственно изменяющиеся коэффициенты из моделей машинного обучения с использованием эмбеддингов кодировщиков локаций. Одиннадцать кодировщиков из фреймворка TorchSpatial были оценены на синтетическом процессе с известными коэффициентами в масштабах сетки, округа и глобальном.
В статье представлен диффеоморфное выравнивание времени (DiffTW), теоретическая основа для классификации временных рядов, которая учит отображения между вещественнозначными функциями, чтобы преодолеть ограничения дискретного сопоставления точек динамического выравнивания времени (DTW). DiffTW аппроксимирует диффеоморфные преобразования с помощью метода характеристик для решения линейных уравнений переноса, обеспечивая теоретически обоснованную меру несовпадения.
В данном исследовании установлены гарантии согласованности обучения признаков для широкого подкласса глубоких нейронных сетей, характеризующихся сублинейным ростом входных/выходных размерностей и количества скрытых нейронов относительно размера выборки. Авторы доказывают, что такие архитектуры обеспечивают универсальную аппроксимацию для иерархически композиционных функций, даже в рамках традиционного режима избыточной параметризации, где количество параметров превышает количество обучающих примеров.
TROPT представлен как первая открытая платформа, объединяющая оптимизацию текстовых триггеров путем стандартизации выполнения и разработки в едином интерфейсе. Она решает проблему фрагментации, позволяя пользователям настраивать сквозные рецепты оптимизации с помощью взаимозаменяемых моделей, целевых функций и оптимизаторов.
FLKit — это открытый, поддерживаемый сообществом инструмент онбординга, предназначенный для помощи междисциплинарным командам в прохождении жизненного цикла федеративного обучения в исследованиях в области здравоохранения и наук о жизни. Он предоставляет ориентированные на роли точки входа для клинических специалистов, юристов, экспертов по управлению и технических участников, устраняя практические барьеры, связанные с разрозненными фреймворками и обязательствами по управлению.
В статье представлен FairBED — фреймворк, который изменяет сам процесс сбора данных, чтобы получать изначально более справедливые данные, устраняя предвзятость, присутствующую в существующих наборах данных. Он предлагает новые формулировки для количественной оценки справедливости наборов данных на основе принципа, согласно которому справедливые наборы данных не должны содержать информации о чувствительных атрибутах.
В данной статье представлена Concordia, среда выполнения, предназначенная для обеспечения отказоустойчивости долгоживущих агентов LLM за счет сохранения ценного состояния на GPU без перезапуска стека обслуживания. Система использует постоянное ядро, residing на устройстве, которое перехватывает загрузку модулей GPU для поддержки инструментирования на уровне PTX и SASS.
Авторы предлагают метод оценки изменяющихся во времени паттернов транспортных потоков по разреженным агрегированным данным подсчёта транспортных средств путём разделения изучаемой области и решения задачи оптимизации взвешенного метода наименьших квадратов. Этот подход использует матрицу взвешенного вклада для кодирования покрытия датчиками, направляя оптимизатор к конфигурациям потоков, которые непосредственно наблюдаемы.