AI: дайджест за 2 августа 2026

1. Explorative Modeling (XM): «третья ось» предобучения для генеративных моделей

Предложен метод Explorative Modeling, который переносит «поиск из K кандидатов» в обучение: на каждом шаге генерируются несколько вариантов, а градиент проходит только через лучший, что снижает mode blurring и позволяет делать end-to-end генерацию за один проход. Авторы заявляют около-SOTA качество (например, 1.43 unguided FID на ImageNet 256×256) и рост эффективности (в т.ч. 4.1× по FLOP), а также сравнимое с диффузией качество при 16–256× меньшем числе шагов инференса в задачах робототехники/моделирования мира.

Источники: t.me/gonzo_ML

2. MSPD: физико-математическая метрика сложности для open-ended эволюции в ALife

В работе предложена Multi-Scale Path Divergence (MSPD) — строго определённая метрика сложности траекторий динамических систем, вдохновлённая ренормгруппой, которую можно использовать как безградиентную fitness-функцию для управления open-ended exploration. Это важно как попытка заменить неинтерпретируемые нейросетевые критерии в искусственной жизни на формулу с физическим смыслом и диагностировать «живое» поведение (например, неэргодичность) без прямого программирования.

Источники: t.me/gonzo_ML

3. Seedance 2.5: собраны гайды и большая вики с воркфлоу и сравнениями

Опубликованы ссылки на официальные материалы и крупную вики по Seedance 2.5, включая инструкции по использованию, «one-take creation / flexible referencing», а также практические воркфлоу (в т.ч. с Blender) и сравнение с MiniMax H3. Это упрощает освоение инструмента и даёт централизованный набор актуальных справочных материалов.

Источники: t.me/cgevent

4. Упомянут апдейт Grok Video 1.5, но без деталей изменений

Сообщается о выходе обновления Grok Video 1.5, однако конкретные нововведения и эффект не описаны. Тема потенциально важная, но фактуры недостаточно для содержательного вывода.

Источники: t.me/cgevent