Новости: обучение с подкреплением
Evolving-RL от Xiaohongshu: новая парадигма саморазвивающихся навыков ИИ-агентов
Исследователи из Xiaohongshu (RED) опубликовали Evolving-RL — новый фреймворк обучения с подкреплением, позволяющий ИИ-агентам автономно развивать навыки на основе опыта без раздельных модулей для извлечения и выполнения. — pandaily.com

ACL 2026: I2B-LPO от Alibaba DAMO Academy порывает с гомогенизацией RLVR — от «repetitive sampling» к эффективному исследованию
Фреймворк I2B-LPO от Alibaba DAMO Academy, принятый на ACL 2026 Main, повышает точность математических рассуждений до 5,3% и семантическое разнообразие до 7,4% путем направления моделей на генерацию более разнообразных траекторий рассуждений. — pandaily.com

LaST-R1: новый прорыв в физическом мышлении ИИ с точностью 99,9% в бенчмарке LIBERO
Совместное исследование Zojian Power, Пекинского университета и CUHK представляет LaST-R1 — новую парадигму воплощенного ИИ, достигающую 99,9% успеха на бенчмарке LIBERO — на 22,5% выше, чем π0.5 в реальных задачах. — pandaily.com

Tencent открыла исходный код фреймворка обучения с подкреплением WorldCompass на основе “World Model”
Команда Tencent Hunyuan открыла исходный код WorldCompass — фреймворка постобучения с подкреплением для моделей мира, который повышает точность выполнения сложных действий на 35 процентных пунктов. — pandaily.com

Humans&, стартап в сфере «человекоцентричного» AI, основанный выходцами из Anthropic, xAI и Google, привлек 480 миллионов долларов в посевном раунде инвестиций.
Стартап Humans&, основанный бывшими сотрудниками ведущих AI-лабораторий, привлек $480 млн на посевном раунде при оценке в $4,48 млрд. Компания разрабатывает ПО на базе ИИ для улучшения совместной работы людей, фокусируясь на инновациях в обучении моделей и их взаимодействии с пользователями.

Команда основателей ByteDance представляет GR-RL: VLA-модели осваивают долгосрочные ловкие манипуляции
Команда Seed от ByteDance анонсировала прорыв GR‑RL — новую систему обучения с подкреплением для VLA‑моделей, позволяющую роботам выполнять длительные точные манипуляции. Робот впервые проделал полный шнурок через обувь за один цикл, повышая успех задачи с 45,7 % до 83,3 % и сократив неудачи почти на 70 %.

Самое просматриваемое:
- Вот как использовать новую кнопку “Плюс”…
- WatchGuard бьёт тревогу: критическая уязвимость…
- Оверклокер обновил утилиту для разгона Hydra —…
- Bitcoin Depot оштрафован на $18,5 млн – сталкивается…
- Как настроить ComfyUI для генерации изображений ИИ…
- США прикрыли платформу для хранения паролей, которой…
- Результаты еженедельного опроса: Samsung Galaxy Z…
- Intel преодолела рубеж в миллион пластин,…
- Глава Sonic Team Иидзука: Sega хотела отменить всю…
- ECARX берет управление бизнесом Flyme OS в свои руки…


