Способности · Понятие
Диффузионные языковые модели (DLM): систематическая оценка
Неавторегрессионные diffusion LM как субстрат рассуждений, улучшаемый методами вроде CaLR.
Горизонт прогноза
Связи
Связи · 3
Как этот узел связан с остальной картой и какие подтверждения стоят за связями.
входит · стандартизует 4/10
CaRE: compute-aware оценка remasking для MDLM CaRE аудирует стратегии remasking masked diffusion LM при согласованных compute, метриках и стохастичности.
+4 прирост ведёт к · делает возможным 3/10
ИИ-агенты перестраивают knowledge work Диффузионные языковые модели с возможностью заполнения в произвольном порядке открывают новые интерактивные рабочие процессы составления документов для работников интеллектуального труда, таких как радиологи.
+3 прирост входит · применяется к 3/10
DLMRec: диффузионная языковая модель для рекомендаций DLMRec специализирует дискретные diffusion LM под генеративные рекомендации вместо авторегрессии.
+3 приростИсточники сигнала
Источники сигнала
Датированные факты из первоисточников по этому направлению.
Горизонт задач удваивается Mar 2025
Длина программных задач, которые ИИ-агенты выполняют автономно с надёжностью 50%, удваивается примерно каждые 7 месяцев, а с 2024 года — ближе к ~3 месяцам.
METR → Бенчмарки насыщаются Apr 2025
За год баллы выросли на 18.8, 48.9 и 67.3 пункта на MMMU, GPQA и SWE-bench; решаемость реальных программных задач подскочила с 4.4% до 71.7%.
Stanford HAI — AI Index 2025 → Автономное программирование 2025–2026
На SWE-bench Verified (500 реальных issue с GitHub) автономные кодовые агенты достигли ~80–86% к концу 2025 года против менее 50% в начале 2025.
Epoch AI →