НейроЭкспресс

Стэнфордский Институт человеко-ориентированного ИИ опубликовал ежегодный отчёт AI Index за 2026 год, который показывает, что развитие искусственного интеллекта продолжает ускоряться, несмотря на прогнозы о замедлении. Модели ИИ уже превосходят людей в некоторых тестах уровня PhD, а их внедрение происходит быстрее, чем у персональных компьютеров или интернета. Однако отчёт выявляет серьёзные проблемы: ИИ-дата-центры потребляют огромное количество энергии и воды, тесты для оценки моделей устаревают, а правительства не успевают регулировать технологию. Особое внимание уделяется гонке между США и Китаем, где американские компании лидируют в мощности моделей, а Китай — в исследованиях и патентах.

Исследователи из MIT и европейских институтов представили метод CompreSSM, который сжимает ИИ-модели во время обучения, а не после него. Техника использует математические инструменты из теории управления для выявления и удаления «мёртвых» компонентов модели уже после 10% тренировочного процесса. Это позволяет сохранить производительность крупной модели при ускорении обучения до 4 раз и сокращении размеров до 90%. Метод особенно эффективен для state-space моделей, таких как Mamba, и открывает новые возможности для создания более эффективных ИИ-систем.