Собрали для вас подборку свежих статей и разработок — от генерации 3D-сцен до новых подходов к вниманию в нейросетях и организации научного поиска.
3D и Генерация сцен
Метод Sage от команды NVIDIA — генерацию интерактивных 3D-сцен с помощью LLM/VLM тул-коллинга на базе Open3D (ранее упоминался как QUEN3-VL). В отличие от статичных мешей, объекты загружаются в Isaac Sim как интерактивные. Бонусом идет мощный датасет: 10 тыс. сцен, 50 типов комнат, более 500 тыс. уникальных объектов!
🔗 nvlabs.github.io/sage/ | arxiv.org/abs/2602.10116
ИИ для Науки
ORKG ASK — нейро-символическая система для поиска и анализа научной литературы. Она строит графы знаний из статей, чтобы отвечать на вопросы исследователей точнее обычного поиска.
🔗 arxiv.org/abs/2512.16425
RL и Рассуждения
Статья «Back to Basics» — про проблему исследования (exploration) в Reinforcement Learning для улучшения рассуждений LLM. Авторы предлагают пересмотреть генеративные вероятности для более эффективного RLVR.
🔗 arxiv.org/abs/2602.05281
Оптимизация архитектур
В Zyphra предложили 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. Это разреженное обновление защищает от забывания и сохраняет точность внимания.
🔗 arxiv.org/abs/2602.03922