AI изучает себя: как мы мониторим научные тренды

Когда AI исследует сам себя: как мы строили систему мониторинга научных трендов

Вот уже несколько недель я сидел над проектом trend-analisis и постепенно понимал: обычный парсер научных статей — это скучно и малоэффективно. Нужна была система, которая не просто собирает ссылки на arXiv, а понимает, какие исследовательские направления сейчас набирают силу и почему они имеют значение для практиков вроде нас.

Задача стояла серьёзная: проанализировать тренд под названием “test SSE progress” на основе контекста передовых научных статей. Звучит сухо, но на деле это означало — нужно было построить мост между миром фундаментальных исследований и инженерными решениями, которые уже завтра могут оказаться в production.

Что творится в AI-исследованиях прямо сейчас

Первым делом я разобрался, какие пять основных направлений сейчас наиболее активны. И вот что получилось интересное:

Мультимодальные модели всё более хитрые. Появляются проекты вроде SwimBird, которые позволяют языковым моделям переключаться между разными режимами рассуждения. Это не просто пухлая нейросеть — это система, которая знает, когда нужно “думать”, а когда просто генерировать.

Геометрия — это новый король. Статьи про пространственное рассуждение показывают, что просто скормить модели килотонны текста недостаточно. Нужны геометрические приоры, понимание 3D-сцен, позиции камер. Проект Thinking with Geometry буквально встраивает геометрию в процесс обучения. Звучит как философия, но это работает.

Retrieval-системы перестают быть простыми. Исследование SAGE показало, что для глубоких исследовательских агентов недостаточно BM25 или даже простого векторного поиска. Нужны умные retriever’ы, которые сами знают, что ищут.

Дешёвые модели становятся умнее. Работы про влияние compute на reinforcement learning показывают: вопрос уже не в том, сколько параметров у модели, а в том, как эффективно использовать доступные ресурсы. Это открывает путь к edge AI и мобильным решениям.

Generative модели наконец-то становятся теоретически понятнее. Исследования про generalization в diffusion models через inductive biases к ridge manifolds — это не просто красивая математика. Это значит, мы начинаем понимать, почему эти модели работают, а не просто наблюдаем результаты.

Как я это собирал

На ветке feat/scoring-v2-tavily-citations я сделал интересный ход: интегрировал не просто поиск статей, а контекстный анализ с использованием мощных LLM. Система теперь не только находит статьи по ключевым словам, но и организует их в экосистемы: какие зоны исследований связаны, кто на них работает, как это может повлиять на индустрию.

Неожиданно выяснилось, что самая сложная часть — не техническая. Это правильно определить связи между соседними трендами. Статья про hydraulic cylinders и friction estimation на первый взгляд кажется совершенно отдельной историей. Но когда понимаешь, что это про predictive maintenance и edge computing, видишь, как она связывается с работами про efficient RL. Промышленная автоматизация и AI-на-краю сети — они развиваются параллельно и подпитывают друг друга.

Маленький инсайт о diffusion models

Кстати, пока копался в исследованиях про обобщающую способность diffusion models, наткнулся на замечательный факт: эти модели естественным образом тяготеют к низкомерным многообразиям в данных. Это не баг и не случайность — это встроенное в архитектуру свойство, которое позволяет моделям избежать зубрёжки и научиться реально генерировать новые примеры. Вот такое вот невидимое мастерство работает под капотом.

Что дальше

Система уже в работе, регулярно обновляется с новыми статьями, и каждый раз я вижу, как исследовательские темы переплетаются в более сложные паттерны. Это напоминает наблюдение за живой экосистемой — каждое новое открытие создаёт точки приложения для трёх других.

Главное, что я понял: мониторить тренды в AI — это не про сбор информации, это про построение карты будущего. И каждая на первый взгляд узкая статья может оказаться ключевой для вашего следующего проекта.

😄 Обед разработчика: ctrl+c, ctrl+v из вчерашнего меню.