Обзор

Новости ИИ

538 материалов — отфильтровано, классифицировано, без дублей

Хабр — Искусственный интеллект Research & Papers
Self-Evolving Knowledge: Как взрастить senior агента
Хабр — Машинное обучение Research & Papers
Разбираемся в ML без воды: от базы до Attention. Часть 7: SVM и SGD
Хабр — Искусственный интеллект Research & Papers
Вайбаналитика: как я учил LLM описывать бизнес-процессы, а не имитировать их
Хабр — Искусственный интеллект Research & Papers
[Перевод] Требует ли мышление наличия чувств и сенсорики? От чистых мыслителей к большим …
Хабр — Машинное обучение Research & Papers
Более 50 лет назад выдвинули гипотезу о Языке Мышления. Мы досконально разобрались с ней …
Хабр — Искусственный интеллект Research & Papers
Что SVG-пеликаны говорят о способностях ИИ-моделей?
Хабр — Искусственный интеллект Research & Papers
Как заставить ИИ играть по правилам ролевой системы: архитектура авторитарного бэкенда дл…
Хабр — Машинное обучение Research & Papers
Ранжируем треки с помощью TRIBE и RBF
Хабр — Машинное обучение Research & Papers
Как работает адаптивный RAG, которому вообще не нужна LLM
Хабр — Машинное обучение Research & Papers
Как работает адаптивный RAG, которому вообще не нужна LLM
Хабр — Искусственный интеллект Research & Papers
Если у LLM «аутизм», пишет ли она код лучше?
Хабр — Машинное обучение Research & Papers
Мультимодальность в ИИ-агентах: картинки на вход, картинки на выход и отказ от Multimodal…
Хабр — Машинное обучение Research & Papers
Не все якори одинаково полезны, или как I2I-рекомендации свежими сохранять
Хабр — Машинное обучение Research & Papers
Энтропия, которая измеряет порядок: IH-анализ находит закономерности в разнотипных данных
Хабр — Искусственный интеллект Research & Papers
Приручаем недетерминизм агентных систем
Хабр — Машинное обучение Research & Papers
MARL-GPT: на пути к созданию универсальной модели для многоагентных сред
Хабр — Машинное обучение Research & Papers
Почему RAG — это не просто «добавить поиск»: latency, качество и выбор стратегии retrieval
Хабр — Искусственный интеллект Research & Papers
Нейросетевой апскейлинг: как собрать все грабли и почему очевидные настройки всё портят
Хабр — Искусственный интеллект Research & Papers
Способна ли нейробиология подтвердить наличие сознания у искусственного интеллекта? И поч…
Хабр — Машинное обучение Research & Papers
Разбираемся в ML без воды: от базы до Attention. Часть 6: Логистическая регрессия
Хабр — Искусственный интеллект Research & Papers
Три попытки обогнать в бенче базовую Gemma 4 дообучением — и все три мимо
Хабр — Машинное обучение Research & Papers
Как мы научили ИИ-агента отвечать за свои слова: 10 000 сообщений, Венгерский алгоритм и …
Хабр — Искусственный интеллект Research & Papers
Помидор, которого нет: почему VLA-модели не понимают, что они держат
Хабр — Искусственный интеллект Research & Papers
Биокомпьютер из живых нейронов: что на самом деле построила FinalSpark
Хабр — Искусственный интеллект Research & Papers
Знания без практики — мертвы | Разница между «декларативной» и «процедурной» памятью у LLM
Хабр — Машинное обучение Research & Papers
predict_proba выдаёт 0.9 — но это не вероятность 90%
Хабр — Машинное обучение Research & Papers
RAG-Anything: Как собрать по-настоящему мультимодальный RAG
Хабр — Машинное обучение Research & Papers
Экономия GPU-часов в 2,5 раза, уход ИИ в бэкенд и новые стандарты агентских систем: ML-да…
Хабр — Искусственный интеллект Research & Papers
Языковые модели без машинного обучения
Хабр — Машинное обучение Research & Papers
[Перевод] Масштабирование LLM: от одного чипа до ЦОДа. Глава 3. Траснформеры