Собрали для вас подборку свежих статей и разработок — от генерации в 3D до новых подходов к организации научного поиска.
SAGE: Scalable Agentic 3D Scene Generation for Embodied AI
Команда NVIDIA представила метод Sage — он автоматически генерирует в масштабе реалистичные 3D-среды, готовые к симуляции: понимает указанные пользователем задачи (например, "взять миску и поставить её на стол") и итеративно улучшает сцены. Бонусом идет мощный датасет: 10 тыс. сцен, 50 типов комнат, более 500 тыс. уникальных объектов!
🪼Гитхаб
🪼Статья
Introducing ORKG ASK: an AI-driven Scholarly Literature Search and Exploration System Taking a Neuro-Symbolic Approach
ASK — это нейро-символическая система поиска и анализа научной литературы на основе ИИ, которая позволяет исследователям задавать вопросы на естественном языке и получать релевантные статьи с автоматически извлеченной ключевой информацией.
🪼Статья
Back to Basics: Revisiting Exploration in Reinforcement Learning for LLM Reasoning via Generative Probabilities
Статья посвящена проблеме коллапса энтропии (снижения разнообразия) при обучении больших языковых моделей рассуждению с подкреплением на основе верифицируемых наград (RLVR) с использованием методов вроде GRPO; для её решения авторы предлагают новый механизм перевзвешивания преимущества (ARM), который динамически корректирует сигнал награды, поощряя модель исследовать недооцененные, но верные пути рассуждений и тем самым улучшая баланс между точностью и разнообразием.
🪼Статья
Online Vector Quantized Attention
Online Vector-Quantized Attention — модификацию векторного квантования, которая учит словарь «думать на лету». Вместо статичного словаря, который дает ошибки на новых данных, здесь каждый новый токен обновляет только один ближайший центроид. Старая информация не вымывается новой волной токенов, а аккуратно перезаписывается по мере необходимости. Плюс есть хард-лимит на размер состояния, после достижения которого объем памяти перестает расти, а вычисления становятся строго линейными.
🪼Статья