OpenAI сообщает, что внутренняя ИИ-система получила доказательство того, что динамика уравнений Навье–Стокса для движения жидкости может развивать сингулярность за конечное время. Решение, полученное многоагентной системой на базе модели, значительно превосходящей по возможностям GPT-6 Astra, устанавливает истинность утверждения «C» в формулировке задачи тысячелетия.
Microsoft Research опубликовала и открыла исходный код RetroChimera, новой системы для предсказания ретросинтеза, которая объединяет две взаимодополняющие модели для предложения высококачественных путей синтеза. Система интегрирует R-SMILES 2, модель на основе Transformer для de-novo генерации, с NeuralLoc, моделью на основе графовых нейронных сетей (GNN), используя обученную стратегию ансамблирования для ранжирования предсказаний.
Компании Google DeepMind и Google Research представили WeatherNext 3, передовую глобальную ИИ-модель для прогнозирования погоды, которая генерирует почасовые прогнозы с высоким пространственным разрешением, обучаясь непосредственно на данных спутниковых наблюдений в реальном времени. Это обновление обеспечивает прогнозы примерно в пять раз более чёткие по сравнению с её предшественником, WeatherNext 2, что позволяет получать более локализованные прогнозы для критических погодных явлений.
В статье представлена Human2Any — метод передачи от человека роботу, использующий композиционное планирование с учётом ограничений. Дополнительные сведения или основной текст в источнике не приведены.
Исследователь Nvidia Н. Хоррокс представляет расширенные модели ошибок детекторов (EDEMs), предназначенные для обработки отказоустойчивых квантовых программ со стабилизаторными схемами и стохастическими ошибками Паули. Эти модели позволяют анализировать ошибки путем последовательной и параллельной композиции, что отражает структуру физических реализаций схем.
Исследователи представляют Relight, фреймворк, обеспечивающий автоматическое распределённое сохранение контрольных точек для программ на основе задач вместе с эффективным механизмом быстрого воспроизводного запуска для полного восстановления заданий. В отличие от традиционных подходов, требующих ручной миграции данных, Relight использует внутреннюю структуру вычислений на основе задач для захвата и возобновления состояния при минимальных изменениях кода.
Аккаунты, связанные с OpenAI, сообщили, что усилия с поддержкой ИИ привели к результату, относящемуся к проблеме существования и регулярности уравнений Навье-Стокса, одной из задач тысячелетия. Утверждается, что примерно 10 000 агентов сотрудничали в решении задачи после обучения в течение примерно года с использованием многоагентного обучения с подкреплением.
Исследователи разработали конвейер постобучения для больших языковых моделей, позволяющий им показывать результаты уровня золотой медали в соревновательном программировании. Комбинируя контролируемое тонкое обучение (SFT), обучение с подкреплением и новую стратегию, основанную на обратной связи, называемую GenCorrect, система превзошла лучших человеческих участников на наборе задач IOI 2026.
NVIDIA разработала конвейеры постобучения для своих языковых моделей Nemotron-3-Nano-CC и Nemotron-3-Ultra-CC, чтобы достичь выдающихся результатов в соревновательном программировании. Объединив масштабный отбор задач, синтетические цепочки рассуждений, контролируемое тонкое настраивание и обучение с подкреплением, команда создала специализированные системы, способные к высокоуровневым алгоритмическим рассуждениям.
NVIDIA разработала конвейер постобучения для своих языковых моделей Nemotron-3, позволяющий им демонстрировать результаты уровня золотой медали на Международной олимпиаде по информатике (IOI). Подход сочетает масштабный отбор задач, синтетические цепочки рассуждений, контролируемое дообучение и обучение с подкреплением.
Multiverse Computing представляет Quantization-Aware Healing (QAH), метод, который дистиллирует сжатые, квантованные большие языковые модели непосредственно из их исходных учителей до сжатия. Применённый к модели GPT-OSS 120B, сжатой до 60B параметров и квантованной до MXFP4, подход даёт модель, которая превосходит свою собственную полнопрецизионную версию bfloat16 в 7 из 9 бенчмарков.
Исследователи представляют AIDE^2 — систему, реализующую цикл рекурсивного самосовершенствования для агента ИИ в области научных исследований за счёт оптимизации его собственного кода. Система предлагает изменения во внутренней логике, оценивает изменённые версии на задачах научно-исследовательской деятельности в сфере ИИ и сохраняет только те улучшения, которые показывают наилучшие результаты на скрытых оценках.
Авторы представляют Growing Harness — парадигму обучения, которая изучает структуру управления агентом на основе обратной связи от задач, а не полагается на стандартные тяжеловесные контекстные обвязки. Преобразуя повторяющиеся решения по управлению в исполняемый код и оставляя вызовы LLM для семантического рассуждения, метод стремится создавать переиспользуемых специализированных агентов.
Исследователи представляют AIDE^2 — систему, реализующую цикл рекурсивного самосовершенствования для передового агента ИИ, занимающегося научными исследованиями, путём оптимизации его собственного кода. Система предлагает изменения во внутренней логике, оценивает изменённые версии на задачах ИИ-исследований и разработок (R&D) и сохраняет только те обновления, которые показывают наилучшие результаты на скрытых оценках.
Исследователи представляют Agensh, масштабируемую самоорганизующуюся многоагентную среду, которая устраняет узкое место центрального оркестратора, позволяя параллельным рабочим асинхронно брать подзадачи и объединять прогресс.
Исследователи представляют TelecomGPT-R1, семейство открытых унифицированных моделей рассуждений для телекоммуникаций, предназначенных для автоматизации инженерных задач путем анализа стандартов, конфигураций и журналов. Модель решает ограничения существующих универсальных и специализированных LLM посредством структурированного подхода, охватывающего протоколы, знания, моделирование и устранение неисправностей.
Авторы представляют Fathom-Vaidya, модель с 30B параметров, которая использует синтетические данные и подкрепляющее обучение на основе рубрик для улучшения диагностического и клинического рассуждения в здравоохранении. Процесс обучения сначала применяет RL, управляемый правилами, к вопросам из MedBullets для диагностики, а затем использует 5.3k синтетических многошаговых сценариев с многомерными рубриками для интерактивных клинических задач.
Авторы представляют Fathom-Vaidya, модель с 30B параметров, которая использует синтетические данные и подкрепляющее обучение на основе рубрик для улучшения как диагностического, так и клинического медицинского рассуждения. Процесс обучения сначала направлен на повышение точности диагностики с использованием вопросов, полученных из MedBullets, а затем решает задачи многооборотного клинического взаимодействия через 5.3k сгенерированных сценариев с многомерными рубриками.
Авторы представляют Fathom-Vaidya, модель с 30B параметров, которая использует синтетические данные и подкрепляющее обучение, основанное на рубриках, для улучшения как диагностического, так и клинического рассуждения в здравоохранении.
Автор предлагает дизайн исследования для системы рассуждения, которая обнаруживает противоречия между двумя пропозициями путем их декомпозиции на более мелкие компоненты и поиска логических коллизий, вместо того чтобы полагаться на прямое суждение LLM.