Новые алгоритмы, исследования от ведущих лабораторий. Практические применения машинного обучения в бизнесе, науке и повседневной жизни.
Агентный ИИ меняет подход к цифровой устойчивости предприятий. Для эффективной работы автономных систем требуется переосмысление архитектуры данных и интеграция машинных данных.
Индийские исследователи разработали автономную систему картографирования земель с ИИ на борту дрона. Технология работает без интернета и создает карты в реальном времени.
SQaLe — крупнейший датасет для обучения моделей преобразования естественного языка в SQL с 135 тысячами схем баз данных и 500 тысячами проверенных примеров.
Китайские ученые разработали метод квантового сжатия ИИ-моделей, уменьшив DeepSeek-R1 в 10 раз с сохранением 97% производительности.
DeepMind представила AlphaProof 2 — систему ИИ для автоматической проверки математических доказательств, что может изменить подход к верификации математических работ.
Переход от экспериментов к промышленному инференсу становится ключевым вызовом для корпоративного ИИ. Только 22% компаний смогли операционализировать ИИ, остальные застряли в пилотных проектах.
Искусственный интеллект от MIT научился работать с CAD-программами как человек, создавая 3D-модели по 2D-эскизам. Система обучалась на 41 000 видеозаписей проектирования.
Google представила WeatherNext 2 — ИИ-модель для прогнозирования погоды, которая работает в 8 раз быстрее предыдущей версии и будет интегрирована в популярные сервисы компании.
Янн ЛеКун представил LeJEPA — метод самообучения без инженерных трюков. Это его последний проект в Meta* перед уходом в стартап. Метод показывает конкурентоспособные результаты на 60+ моделях.
Китайская модель DeepEyesV2 демонстрирует, что интеллектуальное использование внешних инструментов позволяет небольшим ИИ-моделям превосходить более крупных конкурентов.