Способности · Тренд
Наука о динамике обучения ИИ
Позиционная статья утверждает, что исследования ИИ должны выйти за рамки постфактум-анализа и изучать динамику обучения, формирующую поведение модели, распространяя законы масштабирования на возможности, предвзятости и свойства, важные для безопасности.
Горизонт прогноза
Связи
Связи · 2
Как этот узел связан с остальной картой и какие подтверждения стоят за связями.
ведёт к · делает возможным 4/10
Верификация вычислений при обучении ИИ с помощью доказательств с нулевым разглашением Научное понимание динамики обучения является предпосылкой для разработки верифицируемых спецификаций обучения, используемых в архитектурах доказательств с нулевым разглашением.
+4 прирост входит · питает 4/10
Ограничения вероятностного рассуждения LLM Систематические сбои вероятностного рассуждения в LLM мотивируют изучение динамики обучения для понимания того, почему эти предвзятости возникают и сохраняются.
+4 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 →