AI: дайджест за 13 мая 2026
1. Thinking Machines Lab представила Interaction Models для голосовых и мультимодальных ассистентов в реальном времени
Команда Миры Мурати описала архитектуру Interaction Models: параллельная обработка аудио/видео/текста в реальном времени с шагом ~200 мс, асинхронное «мышление» и фоновая модель, которая подмешивает результаты в разговор без роста задержки. Заявлены метрики: 276B MoE (12B активных), 77.8 на FD-bench v1.5 и turn-taking latency 400 мс; доступ пока в закрытом research preview с выдачей в ближайшие месяцы.
Источники: t.me/cgevent
2. Tencent выпустила Pixal3D (Trellis.2): 3D-генератор с pixel back-projection и открытыми весами
Tencent представила новый 3D-генератор Pixal3D с conditioning-схемой pixel back-projection, которая поднимает multi-scale фичи изображения в 3D feature volume и задаёт явное соответствие «пиксель→3D». По проекту доступны код, веса и демо, а также интерактивные сравнения с другими решениями.
Источники: t.me/cgevent
3. Krea запустила собственную модель Krea-2 для генерации изображений в разных художественных стилях
Krea представила модель Krea-2, натренированную с нуля и ориентированную на художественные стили (скорее «креатив», чем фотореализм или рендер текста). Доступ к модели открыт на тарифах Max и Businesses; отдельно опубликованы практические рекомендации по промптингу (в частности, важность жанрового/стилевого тега в начале промпта).
Источники: t.me/cgevent
4. Исследование Manifold Steering: управление LLM через нелинейную геометрию репрезентаций
В работе «Manifold Steering Reveals the Shared Geometry of Neural Network Representation and Behavior» предложен метод интервенций, который следует нелинейным многообразиям в скрытых представлениях вместо линейных сдвигов в евклидовом пространстве. Авторы заявляют, что такой подход даёт более плавное и естественное изменение поведения моделей (проверяли на LLaMA 3.1 8B/70B) и ставит под сомнение гипотезу линейных репрезентаций как универсальную основу для интерпретации и контроля.
Источники: t.me/gonzo_ML
5. «Норникель» и ИОНХ РАН описали платформу генеративного дизайна неорганических материалов с роботизированным контуром
«Норникель» раскрыл архитектуру платформы, которую делает совместно с ИОНХ РАН: от извлечения данных из научной литературы и LLM-аналитики до генеративного проектирования кристаллических структур, планирования синтеза и роботизированной лаборатории с замкнутым циклом дообучения. Важный акцент — дефицит международных экспериментальных данных по неорганическим материалам; партнёрство должно закрыть эту проблему, горизонт проекта заявлен около двух лет, при этом отдельные контуры уже работают.
Источники: t.me/cgevent
