Рынок цифровых AI-Компаньонов: эволюция, метрики и инсайты
Привет! Это Лиза Скрыль, продакт-менеджер в NDT by red_mad_robot. Мы исследовали рынок AI-компаньонов и хотим поделиться инсайтами о том, как формируется эта новая потребительская категория.
Новый метод поиска от Sakana: расширение inference-time scaling и коллективный разум
Аналитический центр red_mad_robot продолжает разбирать исследования японской лаборатории Sakana AI — в прошлый раз
От мозга к мультиагентным системам: как устроены Foundation Agents нового поколения
Аналитический центр red_mad_robot разобрал объёмную научную статью «Advances and Challenges in Foundation Agents» от группы исследователей из передовых международных университетов и технологических компаний. Работа предлагает новый взгляд на текущее состояние и развитие «интеллектуальных агентов», которые могут адаптироваться к множеству задач и контекстов. Рассказываем, какие идеи лежат в основе Foundation Agents, с какими проблемами предстоит столкнуться, и что ждёт нас в будущем.
Собственный контент-фильтр на базе LLM: от эксперимента до стабильной системы
Привет! Меня зовут Миша Мартьянов, я инженер по исследованиям и разработке в red_mad_robot. Моя работа — искать новые идеи, проверять гипотезы и улучшать продукты. На этом пути иногда приходится изобретать уникальные решения. Например, мы создали собственный фильтр, чтобы отсеивать нежелательный контент с помощью LLM. Рассказываю, как мы к этому пришли и с какими сложностями столкнулись.
Continuous Thought Machine: как Sakana AI научила модель думать тиками
Continuous Thought Machine: как Sakana AI научила модель думать тикамиАналитический центр red_mad_robot продолжает следить за архитектурными прорывами в мире AI. В этот раз — экспериментальная модель от команды Sakana AI
Топовые работы на ICLR 2025
Аналитический центр red_mad_robot продолжает обозревать топовые технологические конференции. В этот раз подготовили для вас инсайты с прошедшей в Сингапуре International Conference on Learning Representations (ICLR), посвящённой искусственному интеллекту и машинному обучению. На ICLR 2025 из более 3 тыс. работ наивысшие оценки получили 36 статей, из которых три были отмечены как «outstanding papers». Разберём выдающиеся работы этого года, а также достойные упоминания и получившие высокие оценки. Выдающиеся работыSafety Alignment Should be Made More Than Just a Few Tokens Deep
