#scaling
- OpenAI «временно замедляет» масштабирование frontier-моделей и описывает защиту от кибер-возможностей OpenAI industry
- Apodex 1.1: масштабирование агентного интеллекта для сложных задач Apodex research
- Mean Mode Screaming: исправление патологии обучения открывает путь к 1000-слойным Diffusion Transformer research
- SU-01: рассуждения на уровне золотой медали олимпиады через curriculum SFT и двухэтапный RL SU-01 Team research
- Humanoid-GPT: Scaling to 2B Motion Frames Enables Zero-Shot Generalization in Humanoid Control research
- ByteDance EdgeBench: скорость обучения агентов удваивается каждые три месяца ByteDance research
- LLM-as-a-Verifier: верификация как независимая ось масштабирования для LLM Stanford University / UC Berkeley / NVIDIA research
- Ring-Zero: масштабирование Zero RL до триллиона параметров с возникающими паттернами рассуждения Ant Group research
- Hidden Decoding at Scale: новая ось масштабирования LLM без роста основного блока research
- Xiaomi-Robotics-1: масштабирование vision-language-action моделей на 100 000+ часов реальных траекторий Xiaomi Robotics research
- Xiaomi-Robotics-1: масштабирование vision-language-action моделей на более чем 100 тыс. часов реальных траекторий Xiaomi Robotics research
- EnvHarness: Awakening Static Worlds for Agent Learning Google research
- Улучшит ли масштабирование социальное моделирование с LLM? Исследование 85 моделей Stanford / Columbia / Tsinghua research
- xHC: Expanded Hyper-Connections масштабируют параллелизм residual-потока за прежние пределы Shanghai Jiao Tong University / Xiaohongshu / USTC / Peking University / CUHK research
- Свойства масштабирования текстового кондиционирования в визуальной генерации ByteDance Seed research