∅

https://www.pnas.org/doi/10.1073/pnas.1415800112 #oldbutgold

https://arxiv.org/abs/2607.29378

https://x.com/i/status/2087147042888114428

https://www.nber.org/papers/w35387

https://arxiv.org/abs/2301.09575

Prime Agent: A self-improving RLM harness for coding and long-running autonomous tasks. On ARC-AGI-3, it scores 95.5%, surpassing the human-expert baseline, but the gain is not benchmark-specific. Prime Agent combines three ideas: 1. Recursive Language Models-native programmatic tool calling. 2. Persistent multi-agent orchestration. 3. A self-improving Continual Harness. Together, they let the model act on its own context and harness. Fully open-source: https://github.com/PrimeIntellect-ai/prime-agent Read more: https://www.primeintellect.ai/blog/prime-agent

https://arxiv.org/abs/2607.28607v1

https://arxiv.org/abs/2607.08716

https://github.com/kahip/kahip

https://arxiv.org/abs/2607.12747

https://arxiv.org/abs/2607.22094

https://doi.org/10.1093/schbul/sbad168 Cat Ownership and Schizophrenia-Related Disorders and Psychotic-Like Experiences: A Systematic Review and Meta-Analysis (2023)

https://arxiv.org/abs/2607.12395

https://academic.oup.com/sleep/article/47/1/zsad253/7280269

💫 Представляю нарешті нашу статтю як ми робили Лапу! Тут описано як ми взялись та вирішили 3 проблеми: неефективну токенізацію, брак якісних анотованих даних та відсутність датасетів для слідуванню інструкцій українською. Ми: 1) трансфернули токенізатор завдяки роботі Богдана і Миколи 2) переклад класифікаторів якості і фільтрація претрейну по якості та від дезінформації 3) генерація даних для слідуванню інструкцій Більше деталей у нашій статтіі Data-Efficient Adaptation of Multilingual LLMs to Ukrainian! Ми релізнули всі моделі, датасети та код для відтворення результатів. 📖 Стаття: https://aclanthology.org/2026.unlp-1.14/ 👩‍💻 Код: https://github.com/lapa-llm/lapa-llm 📚 Датасети та моделі тут: https://huggingface.co/collections/lapa-llm/lapa-v012-release Дякую всім, з ким ми разом працювали безкоштовно у вільний від роботи час, деколи під час обстрілів і в безсонні ночі: Богдану Діденку, Миколі Гальтюку, Владиславу Гуменному, Андріану Кравченку, Роману Кислому, Вікторії Маковській, Артему Орловському, Богдану Рубану, Максиму Рудько, Анастасії Сеник, Назару Друщаку, Дмитру Чаплинському та Марʼяні Романишин. Також дякую стартапу Comand.AI за обчислювальні ресурси, ELEKS за підтримку через грант памʼяті Олексія Скрипника, проекту Talents for Ukraine від КШЕ, EuroHPC та PLGrid за компʼют на фінальних етапах та HuggingFace за безкоштовні корпоративні ліцензії. Також хочу подякувати Олексію Молчановському, Юрію Філіпчуку, Артуру Кюляну, Нікіті Тринусу, Марку Костіву та Олесю Добосевичу, які допомогли на різних етапах цього проекту.

Помилки в мовах програмування це тема для досліджень. Але багато людей користуються ЛЛМ агентами для виконання своєї роботи. Ми довго вчилися робити помилки зрозумілими для людей. Чи це правильна стратегія? Чи потребують агенти іншого формату діагностики про помилки? Дослідження пана Крішнамурті намагається почати цей діалог. Він сам не каже що дослідження відповідає на всі питання і що є дуже багато обмежень в цьому дослідження але як старт діскусіі — я вважаю круто. Також агенти побудовані на моделі із відкритими вагами! Що означає якщо сильно захотіти і мати Мак із 24 Гб ОЗУ то можна самостійно відтворити дослідження Коротше гарного читання https://arxiv.org/html/2606.01522v2

https://arxiv.org/abs/2606.26493

https://nevo-project.epfl.ch/

Markets are efficient if and only if P = NP Abstract: I prove that if markets are weak-form efficient, meaning current prices fully reflect all information available in past prices, then P = NP, meaning every computational problem whose solution can be…

https://www.lesswrong.com/posts/XhrmcafXqFn3e6nd8/when-should-you-know-the-point