AI: дайджест за 31 мая 2026

1. Исследование: многоагентные LLM как динамическая «смесь экспертов» с влиянием уверенных агентов

Авторы предложили математическую модель, описывающую совместную работу нескольких LLM через законы распространения мнений в обществе, и показали, что спор агентов ведёт себя как динамическая Mixture of Experts, где влияние смещается к наиболее уверенным участникам. Это важно для проектирования более надёжных многоагентных систем: вместо подбора промптов «на глаз» можно целенаправленно калибровать уверенность и механизмы влияния.

Источники: t.me/gonzo_ML

2. ГигаЧат на СберПрайм Зелёном Марафоне: ИИ-тренер и анализ техники бега

ГигаЧат интегрировали в офлайн-спортивное событие: участники тестировали ИИ-тренера RunAI, который оцифровывал движения во время бега, а затем ГигаЧат анализировал биомеханику и подсказывал корректировки техники для снижения лишней нагрузки. Параллельно на площадке использовали генерацию плакатов, медитации/дыхательные практики и промпты для ЗОЖ, что показывает расширение сценариев применения ИИ вне онлайна.

Источники: t.me/official_gigachat