Блог об AI
Заметки о нейросетях, промпт-инжиниринге и том, как искусственный интеллект меняет всё вокруг.
Последние записи
Алгоритмы машинного обучения: полный гид по выбору
Регрессия, классификация, нейросети, кластеризация — разбираемся, какой алгоритм выбрать для конкретной задачи. Практический гайд от data scientist с 10-летним опытом.
Hartley vs Fourier Neural Operators: какая спектральная база побеждает для разных PDE
Новая работа объясняет, когда Neural Operator на базе Hartley Transform превосходит Fourier Transform и почему ответ зависит от симметрии оператора, а не от данных.
Бенчмарк AI-кодинга: какой агент пишет код для продакшена
Паскаль Ческато заменил aaPanel и OpenLiteSpeed на Caddy и shell-скрипты — и превратил это в полноценный бенчмарк AI-кодинг агентов. Восемь комбинаций, два этапа, внешний ревью.
Action Priors для роботов: предобучение моторных примитивов до встречи с VLM
Новый фреймворк предобучает action-модуль робота на flow-matching траекториях до подключения VLM-бэкбона. На 13 кросс-эмбодиментах — быстрее, точнее, надежнее.
Даже топ-модели проваливают этот простой тест безопасности
Бенчмарк NESSiE показал, что ни одна современная LLM не набирает 100% на простых задачах безопасности. Разбираемся, почему даже 4.8% ошибок на тривиальных тестах — это красный флаг для agentic систем.
FLAT: как треугольники заменили гауссовы blobs для генерации 3D-сцен
FLAT — новый подход к генерации 3D-сцен из одного изображения. Вместо объёмных 3D-гауссовых blobs модель предсказывает треугольные примитивы напрямую из латентного пространства видео-диффузии, достигая геометрической точности 0.853 и конвертируясь в mesh для игровых движков.
Как машинное обучение находит аномальные регионы Европы: 11 территорий, которые ускользают от классической статистики
У машинного обучения есть задача, с которой классическая статистика справляется плохо: найти регионы, где комбинация показателей необычна, даже если каждый показатель по отдельности в норме. Это называется структурная аномалия — и EU это нужно для политики.
AI Slop: почему компании ИИ продают страх и покупают наше внимание
Anthropic, OpenAI и другие каждый день говорят о потенциальном апокалипсисе ИИ — и тут же выпускают генератор кошкодевочек. Это не баг, это маркетинговая стратегия.
AI Exposure Scores: что они измеряют и почему политики используют их неправильно
GPTs are GPTs scores определили «экспозицию» как долю задач в профессии, которую может выполнить LLM. Исследование 2026 года показало: два вида пробелов — структурный и координационный — делают эти цифры ненадёжным инструментом для политиков.
Почему AI сначала «был всегда в 10 годах от нас», а потом — сразу everywhere
AI прошёл путь от нишевых экспертных систем 80-х до массовой технологии. Разбираемся, почему именно foundation models сломали привычную кривую adoption.