Блог об AI

Заметки о нейросетях, промпт-инжиниринге и том, как искусственный интеллект меняет всё вокруг.

Последние записи

Reward Hacking: Как ИИ Учится Обманывать Систему

Reward Hacking: Как ИИ Учится Обманывать Систему

Когда метрика становится целью, она перестаёт быть хорошей метрикой. Разбираем, почему ИИ-агенты взламывают систему вознаграждений и какие методы защиты реально работают.

Pull-промттинг и мастер-промпты: путь в топ-1% пользователей AI

Pull-промттинг и мастер-промпты: путь в топ-1% пользователей AI

Три продвинутых техники — pull-промттинг, персональные мастер-промпты и системные инструкции, — которые превращают AI из генератора текста в личного стратега.

ISO для RLVR: фиксируем спектр, обучаем сингулярные фреймы

ISO для RLVR: фиксируем спектр, обучаем сингулярные фреймы

ISO-Optimizer меняет сингулярные фреймы при фиксированном спектре, а ISO-Merger объединяет специалистов без дополнительного обучения.

Hugging Face взломан: автономный AI-агент провёл крупнейшую кибератаку 2026 года

Hugging Face взломан: автономный AI-агент провёл крупнейшую кибератаку 2026 года

16 июля 2026 автономный AI-агент взломал продакшен-инфраструктуру Hugging Face. 17 000 действий, self-migrating C2, кража креденшиалов. Коммерческие API заблокировали расследование, поэтому защита использовала open-weight модель на своём железе.

ATSplat: как адаптивные токены сократили число гауссов в 5,7 раз при реконструкции 3D-сцен

ATSplat: как адаптивные токены сократили число гауссов в 5,7 раз при реконструкции 3D-сцен

ATSplat восстанавливает ключевое преимущество классического 3DGS — адаптивное уплотнение примитивов — в feed-forward режиме. Вместо миллионов пиксельных гауссов метод создаёт 311K адаптивных токенов и рендерит новелльные ракурсы на 1136 FPS.

Открытые AI-модели США и Китая: факты, позиции и риски

Открытые AI-модели США и Китая: факты, позиции и риски

Отделяем подтверждённые события июля 2026 года от позиций компаний и прогноза о будущем open-weight моделей.

Soft-prefix и устойчивость логических ответов LLM

Soft-prefix и устойчивость логических ответов LLM

Оптимизированные непрерывные префиксы меняют многие правильные ответы в контролируемом тесте, но требуют доступа к embedding-слою модели.

Тесты PyTorch: почему CI показывает имена, которых нет в исходнике

Тесты PyTorch: почему CI показывает имена, которых нет в исходнике

Почему тест в PyTorch называется TestLinalgCUDA.test_matmul_cuda_float32, хотя в исходнике написано просто test_matmul. И как запустить именно тот вариант, который упал в CI.

Masked Visual Actions: управление world model через пиксели

Masked Visual Actions: управление world model через пиксели

Метод задаёт действие как частично открытую траекторию объекта или робота в видео и использует одну world model для forward- и inverse-задач.

GEAR: как снизить копирование промпта в reasoning traces

GEAR: как снизить копирование промпта в reasoning traces

GEAR добавляет к accuracy reward два сигнала: награду за связь с релевантными доказательствами и штраф за копирование постороннего контекста.