Про умные 3D-миры и дешёвую разметку данных — в нашем дайджесте 🤖

Инструменты

🥺 AIRI и МФТИ создали 3DGraphLLM — метод для LLM при работе с 3D-пространством. Он учитывает пространственные и смысловые связи объектов внутри помещения, что позволяет нейросети точнее распознавать детали на изображениях сложных интерьеров. Модель уже прошла апробацию на данных, собранных в Центре робототехники Сбера.

🔗 Учёные СГУ выяснили: два связанных биологических нейрона меняют режим работы в зависимости от силы взаимодействия и внешнего тока. Они могут «молчать», передавать единичные импульсы или генерировать непрерывную серию сигналов. Открытие поможет в моделировании AI, нейроинтерфейсов и спайковых моделей.

📊 R&D-центр «Т-Технологий» с AIRI, ВШЭ, «Иннополисом» и Сбером создали ATGen — первый комплексный фреймворк, который использует парадигму активного обучения. Модель на каждом этапе сама выбирает нужные примеры для максимального роста точности. Это позволяет сократить расходы на сбор и разметку данных в три раза.

Модели

🌎 Google DeepMind представила Genie 3 — AI-модель, создающую 3D-миры в реальном времени. Теперь нейросеть может сохранять изображение в памяти в течение одной минуты — против 10–20 секунд в прошлой версии.

🧑‍💻 Anthropic выпустила Claude Opus 4.1 — обновлённую версию сервиса для агентских задач. Модель набрала 74,5% на SWE-bench Verified (производительность), стала точнее в рефакторинге и отладке кода.

📹 Tencent Hunyuan разработала Large-Vision — мультимодальную модель с 52 миллиардами активных параметров в архитектуре MoE. Она обрабатывает изображения любой чёткости, видео и 3D, поддерживает мультиязычность и подходит для AR/VR, 3D-моделирования и видеоаналитики.

👍 — хотели бы побродить по мирам Genie 3?
🔥 — больше электричества вам в нейроны