Астрономы Университета Уорика использовали ИИ-конвейер под названием RAVEN для подтверждения 118 экзопланет из более чем 2,2 миллиона звёзд, наблюдаемых спутником TESS NASA, включая 31 вновь обнаруженный мир, при этом отметив более 2 000 дополнительных высококачественных кандидатов в результатах, опубликованных в Monthly Notices of the Royal Astronomical Society.
Исследователи из Worcester Polytechnic Institute разработали модель машинного обучения, которая анализирует МРТ-сканы в 95 областях мозга для выявления болезни Альцгеймера с почти 93% точностью, определив потерю объёма гиппокампа как ключевой ранний биомаркер.
Google выпускает Gemini 3.1 Pro, который достиг 77.1% в бенчмарке ARC-AGI-2, удвоив способности предыдущей модели к рассуждению при решении сложных задач.
Движок прогнозирования ИИ Mantic превзошёл средний результат человеческих прогнозистов на Metaculus Fall Cup, что ознаменовало прорыв в способности ИИ предсказывать события реального мира.
Исследователи Мичиганского университета разработали Prima, систему ИИ, которая за секунды интерпретирует снимки МРТ головного мозга с точностью 97.5% и автоматически отмечает экстренные случаи.
OpenAI представляет GPT-5.3-Codex — самую мощную агентную модель для программирования на сегодняшний день. Этот прорывной ИИ помог построить и развернуть себя и работает на 25% быстрее.
MIT CSAIL представляет фреймворк EnCompass, позволяющий AI-агентам откатываться и оптимизировать выводы LLM, обеспечивая прирост точности на 15–40% при снижении объема кода на 82%.
Метод Discovery Learning позволяет быстро прогнозировать срок службы батарей за одну неделю, в отличие от традиционных многомесячных циклов испытаний.
Impulse AI представила автономную платформу ML, которая заняла место в верхних 2,5% на соревновании Kaggle, автоматизируя весь рабочий процесс от подготовки данных до развёртывания в продакшен менее чем за час.
Новый доклад по безопасности ИИ предупреждает о распространении дипфейков, ИИ-компаньонов и автономных систем, одновременно подчёркивая достижение ИИ уровня золотой медали в математике.
Комплексный анализ выявляет пять повторяющихся проблем, приводящих к 85% уровню провала проектов ML: неверный выбор задачи, проблемы с качеством данных, разрыв между моделью и продуктом, несоответствие офлайн и онлайн, а также нетехнические барьеры, с практическими решениями для специалистов.
Появляющаяся технология моделей мира стремится решить проблемы согласованности ИИ, давая машинам лучшее понимание пространства и времени.
ScienceDaily сообщает, что исследователи использовали машинное обучение для анализа данных по раку из 185 стран, выявив конкретные изменения в политике, которые могли бы улучшить показатели выживаемости в каждой стране.
Исследователи MIT демонстрируют, что наиболее эффективные модели машинного обучения могут стать наихудшими при применении к новым средам данных, раскрывая скрытые риски от ложных корреляций в медицинском ИИ и других критически важных областях.
Исследователи разработали новый метод ИИ под названием Riff-Diff, который преобразует проектирование ферментов, создавая высокоэффективные и стабильные биокатализаторы для промышленных и медицинских применений. Результаты опубликованы в журнале Nature.
Искусственный интеллект расширяет своё присутствие в освоении космоса: исследователи из Стэнфордского университета успешно внедрили машинное обучение на роботах, находящихся на борту Международной космической станции. Система ИИ повысила эффективность планирования движений роботов на 50–60%, демонстрируя потенциал ИИ для создания новых возможностей в космосе.
От LangChain до Hugging Face Transformers — эти 16 проектов с открытым исходным кодом предоставляют базовые инструменты и фреймворки, которые ускоряют инновации в области ИИ и машинного обучения.
