Блог об AI
Заметки о нейросетях, промпт-инжиниринге и том, как искусственный интеллект меняет всё вокруг.
Последние записи
RAG для AI-агентов: почему ваш retrieval работает неправильно
Почему стандартный RAG ломается, когда агент извлекает из собственной памяти: три failure mode, метрика false-confident rate и open-source движок RE-call на Postgres.
Managed Agents в Gemini API: фоновое выполнение, MCP и асинхронные агенты
Google обновил Managed Agents в Gemini API: добавили асинхронное выполнение, прямую интеграцию с MCP-серверами и обновление credentials без потери state.
Evo 2 + линейные зонды: точная детекция антибиотикорезистентности без дообучения
Как замороженные эмбеддинги геномной модели Evo 2 и однослойные зонды распознают антибиотикорезистентность, классы препаратов и вирулентность: без дообучения 7B-параметрической модели.
Static Retrieval Doesn't Predict Agent Success: Bridge Documents
Static retrieval utility and causal utility are nearly independent (Spearman ρ = −0.026). Bridge documents — useless statically but critical for agents — make up 27% of retrieved docs.
Государство стало акционером ИИ: что случилось за одну неделю
За пять дней Белый дом провёл три действия, которые переопределили роль государства в ИИ-индустрии. Разбираем, что это значит для разработчиков и бизнеса.
AI-агенты перестают быть чат-ботами: что изменилось за неделю
За одну неделю три крупных продукта (Claude Code, Spotify и ChatGPT) добавили функции, где AI не отвечает на вопросы, а действует за пользователя. Что это значит для индустрии.
VisualRepair: LLM чинит баги по скриншотам GUI (37.9% resolve rate)
Новый фреймворк VisualRepair автоматически чинит визуальные баги в веб-приложениях по скриншотам из баг-репортов. Система использует распознавание типов изображений, иерархическую локализацию дефектов и динамический фокус на проблемные регионы.
Triton Plugin Extensions: конец эпохи форков GPU-компиляторов
Triton 3.7 получил систему плагинов для кастомных компиляторных проходов. Meta уже использует её для persistent GEMM без форков, разбираем архитектуру и производительность.
Sycophancy в LLM: как заставить модель не поддакивать пользователю
Новая работа предлагает causal-метод: найти в LLM низкоранговые координаты ответа, уверенности и оговорок, и клэмпить их к counterfactual-эталону. Результат, модель держит ответ под давлением и обновляется по доказательствам одновременно.
Диффузионные модели для генерации видео: архитектура Sora, Imagen Video и Video LDM
Подробный разбор двух подходов к генерации видео диффузионными моделями: с нуля и через адаптацию image-моделей. Архитектуры VDM, Imagen Video, Sora, Make-A-Video и Video LDM.