«Let’s Verify Step by Step»: как награда за каждый шаг меняет проверку рассуждений
Разбираем работу OpenAI Let’s Verify Step by Step: зачем давать награду не только за финальный ответ, но и за каждый...
Тема COMRAD404
Исследования искусственного интеллекта — страница 15
Глубокие исследования искусственного интеллекта: разборы papers, моделей, бенчмарков, безопасности, регулирования и механизмов работы.
In-context scheming: что реально показала работа Apollo Research
Apollo Research в конце 2024 показала, что несколько frontier-моделей способны к базовому in-context scheming в контролируемых агентных средах. Разбираем метод,...
Circuit tracing: как Anthropic пытается проследить «мысли» модели
Anthropic в марте 2025 показала circuit tracing — способ собирать граф внутренних вычислений LLM. Разбираем, как работают attribution graphs, что...
Genie 2: как устроены генерируемые игровые миры от DeepMind
Разбор Genie 2 от Google DeepMind в историческом срезе на 4 декабря 2024 года: что именно модель генерирует, как устроена,...
RT-2 и Open X-Embodiment: как DeepMind подошла к «одному мозгу» для разных роботов
Разбираем две связанные работы Google DeepMind: RT-2, где действия робота стали токенами, и Open X-Embodiment/RT-X, где один стек начали учить...
Epoch AI: что на самом деле значит «вычисления удваиваются каждые полгода»
Разбираем обновлённые оценки Epoch AI о росте training compute: от OpenAI 2018 до отчёта 2024 и AI Index 2025. Что...
GNoME: что реально означает «2,2 млн новых материалов» в работе DeepMind
Разбираем GNoME от Google DeepMind по первоисточникам: что в работе значит 2,2 млн «новых материалов», почему ключевая цифра — 381...
AlphaProof и AlphaGeometry 2: что на самом деле значило «серебро на IMO 2024»
Разбираем, как AlphaProof и AlphaGeometry 2 набрали 28/42 на IMO 2024, что в этом результате было действительно новым, и почему...
Нобелевские премии 2024: ИИ признан наукой — что именно наградили
В 2024 году Нобелевские премии по физике и химии впервые одновременно отметили работы, напрямую связанные с ИИ. Разбираем не медийный...
Три оси масштабирования LLM: данные, параметры и вычисления вывода
Разбираем, почему масштабирование LLM больше не сводится к росту параметров. На основе работ 2020–2025 объясняем три рычага: данные, ёмкость модели...