Ключевые слова：Модель Livnium, DeepSeek V3.2, OpenAI, Робот с воплощенным интеллектом, ИИ-агент, Искусственно сгенерированные ложные цитаты в научных работах, Модель Rnj-1, Qwen 3 Coder, Гибридная нейро-геометрическая архитектура, Бенчмарк Cortex-AGI, Ложные цитаты, сгенерированные LLM, Эффективная система сбора данных FastUMI, Фреймворк Nex-N1
🔥 Фокус
Livnium модель бросает вызов традиционной парадигме NLP : Исследование представило гибридную нейро-геометрическую архитектуру под названием Livnium, которая превзошла BERT-Base (91%) на наборе данных SNLI с точностью 96,19%. Размер модели составляет всего 52,3 МБ (BERT-Base около 440 МБ), а обучение на MacBook CPU заняло 30 минут. Livnium рассматривает логическое рассуждение как физическое моделирование в векторном пространстве, обучаясь с помощью жестко закодированных геометрических законов, а не большого количества параметров. Это бросает вызов традиционному представлению о том, что “больше параметров означает лучшую логику”, подчеркивая, что “лучшая физика приводит к лучшему рассуждению”. (Источник: Reddit r/deeplearning)
DeepSeek V3.2 демонстрирует выдающиеся результаты на бенчмарке Cortex-AGI : DeepSeek V3.2 показал отличные результаты в бенчмарке Cortex-AGI, набрав больше баллов, чем GPT-5.1, при этом снизив стоимость на 124,5%. Этот результат демонстрирует мощные возможности DeepSeek в задачах абстрактного и внераспределительного рассуждения, а также подчеркивает его конкурентоспособность в области моделей с открытым исходным кодом благодаря значительному преимуществу в экономической эффективности. (Источник: Reddit r/deeplearning)
Проблема ложных ссылок в статьях, сгенерированных ИИ, вызывает беспокойство : В статьях, представленных на ICLR 2026, было обнаружено большое количество ложных ссылок, сгенерированных LLM. Эта проблема затронула даже высококачественные работы и не была замечена рецензентами. Данное явление вызывает опасения относительно добросовестности исследовательского сообщества в области машинного обучения, подчеркивает потенциальный разрушительный эффект злоупотребления инструментами ИИ для академических учреждений и призывает к созданию более строгих механизмов проверки ссылок. (Источник: Reddit r/MachineLearning)
🎯 Тенденции
OpenAI сталкивается с огромным конкурентным давлением и корректирует стратегию : После выпуска Gemini 3 трафик OpenAI значительно снизился. CEO Sam Altman объявил “красное предупреждение”, приостановив неключевые направления, такие как реклама и AI Agent, и сосредоточив ресурсы на улучшении основного опыта ChatGPT, включая персонализацию, генерацию изображений (догоняя Nano Banana), пользовательские предпочтения и скорость ответа. Это отражает сдвиг в конкуренции больших моделей от технических параметров к возможностям экосистемной интеграции. Google, благодаря своей обширной экосистеме (YouTube, Google Search и т.д.), демонстрирует преимущества в мультимодальности и поддержке китайского языка, что представляет серьезный вызов для OpenAI. (Источник: 36氪)
Компания Lumos Robotics, занимающаяся воплощенным ИИ-робототехникой, привлекла сотни миллионов юаней инвестиций : Компания Lumos Robotics (鹿明机器人), специализирующаяся на воплощенном ИИ-робототехнике и связанная с Университетом Цинхуа, завершила два раунда финансирования Pre-A1 и Pre-A2 на сотни миллионов юаней, которые будут направлены на инвестиции в данные и аппаратное обеспечение. Компания занимается разработкой воплощенных ИИ-роботов и их основных компонентов, располагает высокоэффективной системой сбора данных FastUMI (повышение эффективности в 3 раза, снижение стоимости до 1/5) и высокопроизводительной модульной робототехнической платформой. Lumos Robotics уже сотрудничает с ведущими предприятиями, такими как Mitsubishi (Япония) и COSCO Shipping, стремясь продвигать коммерциализацию воплощенного ИИ в таких областях, как домашнее хозяйство, логистика и производство. (Источник: 36氪)
Важность расширения среды AI Agent для возможностей модели : Исследование подчеркивает важность расширения среды для Agentic AI, предлагая фреймворк Nex-N1, который повышает возможности Agent за счет систематического увеличения разнообразия и сложности интерактивных обучающих сред. Этот фреймворк показал выдающиеся результаты на моделях DeepSeek-V3.1 и Qwen3-32B, превзойдя даже GPT-5 в использовании инструментов, что указывает на то, что возможности Agent проистекают из взаимодействия, а не из имитации. (Источник: omarsar0)
Essential AI выпустила модель Rnj-1 : Essential AI выпустила свою первую флагманскую модель Rnj-1 (8B параметров), которая по производительности на SWE bench близка к GPT-4o, превосходит аналогичные модели с открытым исходным кодом в использовании инструментов, а ее математические рассуждения сопоставимы с GPT OSS MoE 20B. Эта модель направлена на продвижение открытого исходного кода в ИИ и его справедливое распространение. (Источник: saranormous, scaling01, arohan, stanfordnlp, OfirPress, togethercompute, sbmaruf)
Прогресс и будущие направления Qwen 3 Coder в области AI-кодирования : Команда Qwen 3 Coder поделилась своими достижениями в области синтетических данных, обучения с подкреплением, расширения моделей и механизмов внимания. Они обнаружили, что цепочка мыслей (CoT) плохо поддерживает сценарии кодирования, и использовали Qwen 2.5 Coder для генерации и очистки синтетических данных, а также для масштабного RL-обучения с помощью планировщика MegaFlow. Будущие Qwen LLM будут использовать Gated Delta Attention и планируют архитектурные инновации в области длинных контекстов, интегрированного поиска, интеграции компьютерного зрения и обработки долгосрочных задач. (Источник: bookwormengr, bookwormengr)
Обновления архитектуры и экономическая эффективность DeepSeek V3.2 : DeepSeek V3.2 не только продемонстрировал выдающиеся результаты в бенчмарке Cortex-AGI, но и его суть заключается в архитектурных обновлениях, а не в простом обновлении карты модели. Эта версия включает улучшения в разреженном стеке MoE, исправлениях индексатора RoPE, стабильности FP8 и KV, GRPO, выровненном по DSA, а также в стеке валидаторов/мета-валидаторов Math-V2, что привело к значительной экономической эффективности. Его “пренебрежение” эффективностью токенов считается проявлением его конкурентоспособности. (Источник: Dorialexander, teortaxesTex, teortaxesTex)
Прогресс в области воплощенного ИИ и робототехники : PHYBOT M1 продемонстрировал сальто назад в воздухе, предвещая эру “сверхчеловеческих” гуманоидных роботов. Подводные роботы FIFISH меняют методы проверки корпусов судов на верфях, повышая эффективность. Hyundai планирует развернуть десятки тысяч роботов, включая гуманоидных роботов Atlas и четвероногих роботов Spot. Эти достижения знаменуют собой инновационный шаг в слиянии ИИ и робототехники. Кроме того, астронавты ISS удаленно управляют роботами для имитации исследования планет, а физический ИИ и робототехника вызовут следующую промышленную революцию. (Источник: Ronald_vanLoon, Ronald_vanLoon, Ronald_vanLoon, Ronald_vanLoon, Ronald_vanLoon, Ronald_vanLoon, teortaxesTex)