TiDAR: Think in Diffusion, Talk in Autoregression - Jingyu Liu｜ASAP 52

Gated KalmaNet: слой с затуханием памяти, использующий регрессию гребня во время тестирования — А...

The Serial Scaling Hypothesis - Yuxi Liu & Konpat Preechakul | ASAP 47

Pre-training under infinite compute - Konwoo Kim & Suhas Kotha ｜ ASAP 42

Как происходит модернизация остаточных соединений [mHC]

Почему RAG терпит неудачу — как CLaRa устраняет свой главный недостаток

Управление поведением LLM без тонкой настройки

Diffusion Language Models are Super Data Learners - Jinjie Ni | ASAP 36

Text diffusion: A new paradigm for LLMs

5 ошибок, которые совершает большинство лыжников | И как их исправить

Scaling Latent Reasoning via Looped Language Models - Rui-Jie Zhu | ASAP 48

Почему диффузия работает лучше, чем авторегрессия?

Think-at-Hard: выборочные скрытые итерации для улучшения моделей языка рассуждений — Тянью Фу｜ASA...

Making orthonormal updates more scalable - Kwangjun Ahn ｜ ASAP 44

Суть линейной алгебры: #14. Собственные векторы и собственные значения [3Blue1Brown]

ИИ - ЭТО ИЛЛЮЗИЯ ИНТЕЛЛЕКТА. Но что он такое и почему совершил революцию?

Тренды в ИИ 2026. К чему готовиться каждому.

Что такое стек ИИ? Магистратура LLM, RAG и аппаратное обеспечение ИИ

Pushing the Limits of Sparse Attention in LLMs - Marcos Treviso | ASAP 49

NotebookLM: большой разбор инструмента (12 сценариев применения)

Все, что вам нужно знать о теории управления