Вместо традиционного fine-tuning, где обновляются веса модели, ACE позволяет ей становиться умнее без переобучения.
Метод основан на идее, что модель может сама улучшать свои подсказки — переписывать их, анализировать ошибки и извлекать уроки из прошлых попыток. В процессе формируется постоянный контекстный «ноутбук»я, накопленная база знаний, в которой сохраняются успешные решения и примеры.
По данным авторов, ACE показывает результаты выше, чем у агентов на основе GPT-4: на 10,6% лучше в тестах AppWorld и на 8,6% лучше в задачах финансового рассуждения. При этом затраты и задержка снижаются на 86,9%, а для обучения не требуется размеченных данных.
Главный вывод работы в том, что ACE опровергает идею минимализма в промптах. Вместо коротких и простых инструкций этот подход делает ставку на богатый контекст и постоянное самоулучшение модели.
arxiv (http://arxiv.org/abs/2510.04618)
Microsoft и NVIDIA представили первый в мире суперкомпьютер GB300 NVL72 на платформе Azure, в каждой стойке которого установлено более 4600 GPU Blackwell и 36 CPU Grace.
Система обеспечивает до 5 раз выше производительность на GPU, обладает 37 ТБ объединённой памяти и вычислительной мощностью 1,44 экзафлопса.
Проект демонстрирует, что ставка Microsoft на развитие облачной инфраструктуры Azure для ИИ приносит ощутимые результаты.
microsoft (https://azure.microsoft.com/en-us/blog/microsoft-azure-delivers-the-first-large-scale-cluster-with-nvidia-gb300-nvl72-for-openai-workloads/)
Когда ИИ становится психотерапевтом
В Китае молодёжь массово обращается к ИИ-компаньонам вроде DeepSeek и Doubao, заменяя ими дорогие и труднодоступные сеансы терапии.
Проблема системная — 80% больниц не имеют психиатрических отделений, а консультация в больших городах стоит до 800 юаней ($110) в час.
ИИ-чаты дают мгновенный и анонимный отклик, но несут и риски: универсальные модели могут поддерживать опасные мысли вместо того, чтобы оспаривать их.
Соцсети заполняют истории о «разговорах со слезами на глазах» — поисковые запросы вроде «плакал после общения с ИИ» превысили миллион упоминаний. Опросы показывают, что всё больше молодых пользователей обращаются к чат-ботам при тревоге, депрессии или проблемах в отношениях — их привлекает анонимность и круглосуточная доступность.
restofworld (http://restofworld.org/2025/young-people-in-china-are-embracing-ai-therapy/)
Обновление Kimi K2
MoonshotAI обновила инструмент K2 Vendor Verifier
— теперь можно визуально сравнивать точность выполнения вызова инструментов (tool calls) у разных провайдеров.
Github (http://github.com/MoonshotAI/K2-Vendor-Verifier/issues/9)
ByteDance представила интересное исследование в области моделировании длинного контекста
Компания объявила о крупном достижении в области long-context AI-моделей, где вычислительная сложность растёт линейно, а не квадратично, что решает одну из ключевых проблем современных LLM — баланс между эффективностью и точностью при обработке длинных последовательностей.
Модель вдохновлена биологической памятью и сочетает два типа запоминания: точное краткосрочное и сжатое долговременное.
Свежие токены удерживаются в скользящем окне внимания (аналог кратковременной памяти), а более старые — сжимаются “гиппокампом” в компактное состояние фиксированного размера, которое обновляется и передаётся дальше.
Результаты впечатляют: на тестах с контекстом 128k вычисления (FLOPs) сократились на 40,5 %, объём KV-кеша — на 74 %, при этом точность выросла, а параметры увеличились лишь на 0,4 %.
На этапе вывода каждый новый токен обращается и к точному окну, и к сжатому состоянию, что сохраняет локальную точность и обеспечивает понимание длинного контекста без взрыва памяти и вычислений.
arxiv.org (http://arxiv.org/abs/2510.07318v1)
Источник: arxiv.org
Источник: ai-news.ru
