Пользователь сообщает о повышении скорости генерации токенов на 30-40% за счёт использования модели Ornith-1.0-35B в качестве черновой модели вместе с Qwen3.6-35B-A3B-DFlash через llama-server.
Исследователи представили PHANTOM, крупномасштабный набор данных с открытым исходным кодом, содержащий 47 524 предварительно сгенерированных атак противника, предназначенных для оценки безопасности и устойчивости моделей зрения и языка (VLM). Этот ресурс консолидирует и расширяет предыдущие бенчмарки, охватывая 10 высокоуровневых категорий и 55 подкатегорий вредоносных намерений, стремясь снизить вычислительные барьеры для исследований в области атак противника.
В данной статье представлена Female-RHINO — система в реальном времени, использующая ИИ и интегрирующаяся с МРТ-сканерами для проведения автоматизированного количественного анализа матки и структурированной отчетности во время получения изображений. Система объединяет модели глубокого обучения для сегментации и обнаружения ориентиров, чтобы извлекать биомаркеры из сагиттальных T2-взвешенных МРТ-изображений малого таза без ручного вмешательства.
Авторы представляют Age of LLM, пошаговый бенчмарк 1v1, в котором две большие языковые модели соревнуются на сетке 13x7, чтобы уничтожить базу противника в условиях тумана войны и полной дипломатии. Этот приватный движок смягчает загрязнение данных за счёт использования свежих случайных семян карт и оппонентов для каждого матча.
В статье представлена ATRIA — многоагентная система для формирования отчетов по ЭКГ, которая устраняет ограничения существующих моделей «от конца к концу» и однопроходных агентов за счет имитации итеративного рабочего процесса клинициста.
В данном исследовании оценивается, доминирует ли какой-либо один конвейер декодирования среди субъектов в интерфейсах мозг-компьютер на основе моторной визуализации путем тестирования 1056 конфигураций на трех публичных наборах данных с использованием строгих статистических бенчмарков.
В данной статье рассматривается проблема разрешения сущностей в больших наборах данных с использованием оракула, который группирует записи ограниченными пакетами, стремясь к модели оплаты по факту использования для контроля затрат при максимизации полноты.
В данной статье представлен Agentic-LTPO — вложенная двухуровневая структура оптимизации, предназначенная для преодоления ограничений методов с фиксированной целевой функцией в системах физического уровня, сталкивающихся с динамическими политиками операторов и ограничениями реального времени. Структура использует агентный ИИ для генерации конфигураций верхнего уровня, которые преобразуют изменяющиеся политики и исторический опыт в структурированные задачи нижнего уровня для принятия решений в реальном времени.
Крис Тидессон объявляет о создании Second Circuit — НКО, посвящённой поддержке самостоятельного использования ИИ и поощрению внедрения программного обеспечения с открытым исходным кодом среди правительств, компаний и частных лиц. Организация была изначально создана в ответ на ситуацию с ChatGPT 4o и уже более шести месяцев поддерживает Discord-сообщество.
Этот пост на Reddit из сообщества r/LocalLLaMA обсуждает заявление, сделанное Дарио Амодеи. Контент ограничен заголовком и метаданными, без подробного текста или анализа в источнике.
В данном исследовании оценивается, может ли спектральная фильтрация ускорить непрерывное сопоставление подграфов (CSM) на динамических графах; установлено, что хотя ленивое обслуживание неэффективно, селективное точное обслуживание обеспечивает значительный прирост производительности.
Многоуровневая система обнаружения, анализирующая 180 миллионов Git-репозиториев, показывает, что методы с одним сигналом значительно недооценивают распространенность генеративных ИИ-агентов для программирования, упуская до 97% активности. Исследование выявляет более 320 000 коммитов в месяц от агентов, таких как Claude Code, который доминирует в скрытом внедрении через конфигурационные файлы, а не через бот-аккаунты.
В данной работе исследуется, как классические трансформации изображений влияют на эмбеддинги в латентном пространстве с использованием энкодеров от компаний Lunit Inc., Bioptimus и исследовательской группы Meta.
В статье представлен PCFM — подход на основе flow matching для завершения медицинских точечных облаков, интегрирующий Point Transformer v3 (PTv3) для решения проблемы недостаточно изученного генеративного моделирования в данной области. Метод оценивается на наборах данных SkullFix, SkullBreak и Mandibular Defect по сравнению с сильными детерминированными и диффузионными базовыми моделями.
Авторы предлагают ReM-MoA, фреймворк Mixture-of-Agents с дополненной памятью, предназначенный для поддержания прироста производительности по мере увеличения глубины модели, решая проблемы деградации и насыщения, обнаруженные в существующих вариантах. Система использует Ранжированную Память Рассуждений (Ranked Reasoning Memory) и схему маршрутизации Curated Diversified Memory Routing для сохранения разнообразия исследования при распространении высококачественных трасс рассуждений через слои.
Исследователи предлагают NoContactNoWorries, основанную на трансформерах систему, которая выводит бинарные состояния контакта во время манипуляции в руке путем слияния RGB-D зрения с проприоцепцией робота. Этот подход служит масштабируемым псевдо-тактильным сигналом, избегая затрат и хрупкости, связанных с выделенными аппаратными тактильными датчиками.
В данной статье представлен байесовский контроллер для оркестрации современных агентов по написанию кода, решающий ограничения систем с фиксированными правилами, которые игнорируют неопределённость при использовании инструментов.
Предоставленный исходный контент представляет собой ссылку на публикацию в Reddit и не содержит текста статьи или деталей обсуждения.
Пользователь Reddit предлагает OpenAI запустить мощную модель с открытым исходным кодом, названную GPT-OSS-2, совпавшую по времени с предстоящим IPO Anthropic.
Разработчик выпустил оптимизированную реализацию на C++ для Qwen3-TTS, обеспечивающую скорость около 5x в реальном времени на RTX 5080, а также кроссплатформенный десктопный GUI, созданный с помощью Kotlin Compose Multiplatform. Проект предоставляет инференс на базе GGML, поддерживающий выполнение как на CPU, так и на CUDA в Windows и Linux.