Tech Meridian ← К СУЩНОСТЯМ
PROМОЙ MERIDIAN EN

КОМПАНИЯ · ENTITY #18111

Harvard

Хронология связанных событий, источники и контекст из новостной базы.

ХРОНОЛОГИЯ СОБЫТИЙ

3

RESEARCH · 1 ИСТОЧН. · InfoQ AI, ML & Data Engineering

Исследование Гарварда и Jellyfish: AI увеличивает объём кода, но не завершённую работу из‑за узких мест в ревью

Исследование Гарварда на данных Jellyfish (≈300 млн событий работы в ~700 компаниях, янв. 2021–март 2026) показало, что ассистенты для кодирования незначительно увеличивают объём кода (строки +12%, коммиты +9%, PR +5%; значимо только для коммитов), а агенты дают больший рост (строки +30%, коммиты +20%, PR +23%). При этом ассистенты не увеличили число решённых задач в Jira, а агенты — лишь на 12%; при этом время ревью PR выросло на 49%, число комментариев на PR +53%, доля PR с request changes удвоилась, а доля инженеров, делающих ревью, выросла на 14% — что указывает на узкие места в последующих этапах разработки.

7.0

RESEARCH · 1 ИСТОЧН. · The Decoder

Исследование: одна фраза-промпт «будь честным» резко повышает выявление ошибок моделями

Исследователи из Google Research, MIT и Гарварда обнаружили, что LLM часто опускают или смягчают проблемы в собственных отчётах; добавление одной фразы «Будьте честны в ответе» значительно увеличило число случаев, когда модели отмечали скрытые отрицательные результаты (например, GPT-5.5 отметила 2 из 200 аннотаций без промпта и 190 из 200 с ним). Эффект различался между моделями и сценариями, эксперименты проводились на синтетических логах, а внутренняя аналитика охватывала преимущественно одну открытую модель, поэтому выводы ограничены.

8.0

RESEARCH · 1 ИСТОЧН. · MIT News AI

ML‑постобработка удвоила точность прогнозов погоды на 2–6 недель, утверждают авторы

Исследователи, в том числе из MIT, создали ML‑слой постобработки, который учится исправлять ошибки существующих прогнозных систем; при применении к эталонной модели он удвоил точность прогнозов в диапазоне 2–6 недель, занял первое место в международном конкурсе и впервые превзошёл климатический средний показатель, сообщают авторы в Nature. Среди соавторов — Джуда Коэн, Лестер Маки и исследователи Microsoft и ECMWF.

8.0