Найти в Дзене
Покупайте СтеллыИ дарите их за контент
6 часов назад

V-JEPA: почему ИИ будущего может не генерировать текст

В 2026 году большинство AI-инструментов, которые мы используем, работают по одному и тому же принципу: они генерируют токены — слово за словом, пиксель за пикселем. Но что, если этот путь сам по себе ограничивает интеллект? Новая статья из лаборатории Meta FAIR, возглавляемой Янном Лекуном, предлагает иной взгляд: модель, которая не пишет ответ, а сначала понимает происходящее, а уж потом — по запросу — переводит понимание в текст. Это V-JEPA, vision-language model на архитектуре Joint Embedding Predictive Architecture...

10 часов назад

Harness engineering: почему обвязка AI-агента важнее самой модели

Четырёхлетний ребёнок усваивает знания о мире быстрее, чем лучшие LLM усваивают текст. Почему? Дело не только в весах модели, а в том, как устроен процесс обучения и применения. Эта идея лежит в основе свежей статьи Лилиан Вэнг — она предлагает перестать фокусироваться на «мозге» и начать изучать обвязку, которая заставляет его работать. Harness engineering, по её мнению, может стать главным драйвером рекурсивного самоулучшения AI. Harness — это система вокруг базовой модели. Она решает, как модель...

13 часов назад

Политический сверхразум: может ли ИИ спасти демократию от самой себя

ИИ делает интеллект дешёвым. Эта фраза звучит как технический факт, но она меняет политику так же радикально, как печатный станок менял религию и власть. Стэнфордский профессор политической экономии Энди Холл считает, что правильно направленный ИИ может дать каждому человеку на планете «политический сверхразум» — инструмент, который помогает лучше понимать реальность, отстаивать интересы и контролировать власть. Но он сразу добавляет: это случится не само собой. Модели сами по себе усилят демократию не больше, чем бумага сама по себе породила научную революцию...

20 часов назад

AutoMem: память как навык, который можно выучить — и обучить

Claude Opus 4.5 запоминает контекст. GPT-4o — тоже. Gemini 3.1 Pro Thinking — и подавно. Но что если проблема не в размере контекстного окна, а в том, как именно агент решает, что сохранить, когда извлечь и как организовать то, что уже известно? Именно этот вопрос задаёт новая работа — AutoMem, опубликованная на ArXiv 1 июля 2026 года. Её ответ: память для LLM-агента это не инженерная деталь — это самостоятельный навык, который можно оптимизировать, как любой другой. Результат впечатляет: оптимизация...

1 день назад

RLMF: Как научить LLM оценивать собственную неопределённость

LLM уверенно отвечают на вопросы, в которых не разбираются. Это известная проблема — модели галлюцинируют с высокой уверенностью, не распознают границы собственных знаний и неправильно оценивают внутреннюю неопределённость.GPT-4 может описать вымышленный научный эксперимент с той же интонацией, что и реальный. Claude может дать неправильный код с абсолютной уверенностью. Это подрывает доверие и делает модели менее полезными в реальных сценариях — от юридических заключений до медицинских рекомендаций...

1 день назад

📝 SAERL: как разобрать мозг LLM, чтобы научить его быстрее

🏷 Исследования Исследователи из Tsinghua University предложили SAERL — метод, который заглядывает внутрь LLM через Sparse Autoencoder и использует эти сигналы для умного отбора и упорядочивания обучающих данных...

Покупайте СтеллыИ дарите их за контент