Войти

#стабильность

И исследования ·28 июл 2026

PIRL/PIPO: как научить ИИ проверять, помогло ли ему последнее обновление

Исследователи предложили PIRL — подход к обучению с подкреплением, при котором модель после каждого обновления проверяет, стала ли она реально лучше. Практическая реализация PIPO добавляет двухфазный цикл: сначала обновление по стандартному алгоритму (PPO, GRPO и др.), затем ретроспективная проверка — если шаг помог, его закрепляют, если навредил — корректируют. Эксперименты показали рост точности и стабильности на задачах математики, кода и использования инструментов.

0 126
Б безопасность ·3 июл 2026

ИИ тихо подрывает стабильность электросетей непредсказуемыми скачками нагрузки

Проблема ИИ-инфраструктуры — не только в объёме потребления энергии (3-4% мирового к 2030), но и в поведении: тренировка моделей создаёт синхронные скачки нагрузки за миллисекунды, inference — непредсказуемые пики. В отличие от традиционных нагрузок, это резкие, локализованные колебания, которые стрессуют трансформаторы, резервы и системы стабилизации частоты — особенно в местах концентрации ЦОД, как Северная Вирджиния.

0 58