Топ-30 исследований, которые меняют всё | ИИ-революция

Описание: TG-канал: https://t.me/andre_dataist

Каждый день в мире выходят сотни новых исследований в области искусственного интеллекта.

Только за 2025 год их появилось около 50 000, и изучить все это невозможно. Более того, большая часть никак не влияет на реальное развитие ИИ.

В этом видео я сделал главное:
🔹 отобрал 30 лучших научных исследований прошлого года,
🔹 разделил их на 6 ключевых трендов,
🔹 сделал обзор каждой работы;
🔹 и показал, каким будет развитие ИИ в 2026 году.

О чем это видео:

1:14 Новые методы обучения ИИ
Самообучение, синтетические данные, обучение с подкреплением и гибридные архитектуры.
Почему будущее — не за самыми большими моделями, а за эффективным обучением и архитектурой.

4:57 Мультиагентные системы
ИИ перестает становится командой агентов: они делают поиск информации, ее анализ, планирование задач, работа с инструментами и корпоративными данными.

8:55 ИИ в физическом мире
Роботы, дроны, управление интерфейсами, IoT и реальные действия.
ИИ выходит за пределы текста и становится операционной системой реального мира.

13:10 ИИ и программирование
Vibe coding и agentic coding, автономное написание и проверка кода, автоматическое исправление багов.
У человека появляется новая роль.

17:02 ИИ для науки
ИИ-соавторы, агентные лаборатории, автоматическая генерация гипотез и экспериментов.
Исследовательский цикл ускоряется на порядки.

21:03 Прикладной ИИ и будущее экономики
Самоэволюционирующие агенты, поведенческая наука об ИИ, агентная экономика и новые формы труда.

25:25 Что нас ждет в 2026 году?

• ИИ — это система из агентов, а не одна модель
• Масштабируется не интеллект, а среда и опыт
• Малые модели эффективно решают прикладные задачи
• Человек становится архитектором когнитивных систем
• Бизнес, наука и разработка переходят к модели AI-first

Если видео оказалось полезным — поддержите лайком и подпиской.
В Telegram-канале https://t.me/andre_dataist делюсь практическими инсайтами о том, как ИИ реально меняет бизнес и рассказываю как работают все эти ИИ-чудеса.

Ссылки:
Обучение моделей
1. DeepSeek-R1: Incentivizing Reasoning Capability in LLMs via Reinforcement Learning - arxiv.org/abs/2501.12948
2. INTELLECT-2: A Reasoning Model Trained Through Globally Decentralized Reinforcement Learning - arxiv.org/abs/2505.07291
3. Planning with Reasoning using Vision Language World Model- arxiv.org/abs/2509.02722
4.Small Language Models are the Future of Agentic AI - arxiv.org/abs/2506.02153
5. Synthetic Data RL: Task Definition Is All You Need - arxiv.org/abs/2505.17063

Мультиагентные системы
6. Open Deep Search: Democratizing Search with Open-source Reasoning Agents - arxiv.org/abs/2503.20201
7. AutoAgent: A Fully-Automated and Zero-Code Framework for LLM Agents - arxiv.org/abs/2502.05957
8. Enterprise Deep Research: Steerable Multi-Agent Deep Research for Enterprise Analytics - arxiv.org/abs/2510.17797
9. Towards General Agentic Intelligence via Environment Scaling - arxiv.org/abs/2509.13311
10. Evolving Diagnostic Agents in a Virtual Clinical Environment - arxiv.org/abs/2510.24654

Роботы, дроны и другие устройства
11. UFO2: The Desktop AgentOS - arxiv.org/abs/2504.14603
12. IoT-MCP: Bridging LLMs and IoT Systems Through Model Context Protocol - arxiv.org/abs/2510.01260
13. Gemini Robotics: Bringing AI into the Physical World - arxiv.org/abs/2503.20020
14. See, Point, Fly: A Learning-Free VLM Framework for Universal Unmanned Aerial Navigation - arxiv.org/abs/2509.22653
15. EgoZero: Robot Learning from Smart Glasses - arxiv.org/abs/2505.20290

ИИ в программировании
16. Vibe Coding vs. Agentic Coding: Fundamentals and Practical Implications of Agentic AI - arxiv.org/abs/2505.19443
17. SWE-Lancer: Can Frontier LLMs Earn $1 Million from Real-World Freelance Software Engineering? - arxiv.org/abs/2502.12115
18. Fixing 7,400 Bugs for 1$: Cheap Crash-Site Program Repair - arxiv.org/abs/2505.13103
19. JanusCoder: Towards a Foundational Visual-Programmatic Interface for Code Intelligence - arxiv.org/abs/2510.23538
20. DeepCode: Open Agentic Coding - arxiv.org/abs/2512.07921v1

ИИ в науке
21. Towards an AI co-scientist - storage.googleapis.com/coscientist_paper/ai_coscientist.pdf
22. Agent Laboratory: Using LLM Agents as Research Assistants - arxiv.org/abs/2501.04227
23. InfoAgent: Advancing Autonomous Information-Seeking Agents - arxiv.org/abs/2509.25189
24. SR-Scientist: Scientific Equation Discovery With Agentic AI - arxiv.org/abs/2510.11661
25. AgentRxiv: Towards Collaborative Autonomous Research - arxiv.org/abs/2510.11661

Прикладной ИИ
26. A Survey of Self-Evolving Agents: On Path to Artificial Super Intelligence - arxiv.org/abs/2507.21046
27. AI Agent Behavioral Science - arxiv.org/abs/2506.06366
28. Generative AI Act II: Test Time Scaling Drives Cognition Engineering - arxiv.org/abs/2504.13828
29. Virtual Agent Economies - arxiv.org/abs/2509.10147
30. Future of Work with AI Agents: Auditing Automation and Augmentation Potential across the U.S. Workforce - arxiv.org/abs/2506.06576