Блог об AI
Заметки о нейросетях, промпт-инжиниринге и том, как искусственный интеллект меняет всё вокруг.
Последние записи
Contributor Poker: почему Zig запретил LLMs в open source
Zig Software Foundation — один из крупных open source проектов с полным запретом на LLM-authored вклад. Bun получил 4x ускорение компиляции, но не может пропатчить upstream. В чём логика и причём здесь покер?
VLJ от Meta: негенеративная модель, которая думает смыслом, а не токенами
Meta FAIR представила VLJ — модель, которая предсказывает смысл напрямую, без генерации токенов. Разбираемся, почему это может быть после LLM.
Tapered Language Models: почему ранние слои важнее
Исследование Tapered Language Models показало: MLP-параметры эффективнее распределять неравномерно — шире в early layers, уже в deep layers. Cosine schedule даёт 1.84 балла улучшения perplexity.
Как человеческие руки учат роботов: LaST-HD и передача навыков через latent reasoning
Новая архитектура LaST-HD преодолевает разрыв между человеческими руками и роботами-манипуляторами через обучение в латентном пространстве физических рассуждений.
DeepSeek-V4: миллион токенов контекста, который агенты могут реально использовать
DeepSeek-V4 сжимает KV cache в 50 раз и сохраняет цепочку рассуждений агента между вызовами инструментов. Миллион токенов контекста перестаёт быть теоретической цифрой.
Как изучить AI за 29 минут: дорожная карта на 2026 год
Разбираемся, что реально нужно знать про AI в 2026 году: от базовых принципов до конкретных инструментов. Без воды и информационного шума.
Zig запретила ИИ-вклад: почему open source выбирает людей, а не код
Zig Software Foundation запретила LLM-вклад в свой код. Bun — JavaScript-Runtime, принадлежащий Anthropic, — ускорил компиляцию в 4 раза, но не может передать это обратно в Zig. Философия «contributor poker» объясняет почему.
Transformers.js в Chrome: как запустить LLM прямо в браузере
Расширение Chrome с Transformers.js и Gemma 4 работает целиком локально — никаких запросов к внешним серверам. Архитектура Manifest V3, два ONNX-модели в одном расширении, и паттерны организации agentic loop.
5 прорывов, которые изменят ИИ: от диффузии до машин непрерывного мышления
Трансформер доминировал 7 лет. Но пять независимых линий исследований — от диффузионных языковых моделей до машин непрерывного мышления Леона Джонса — указывают на одну и ту же цель: архитектуру, которая думает глубже и работает быстрее.
Reflective Masking: диффузионные модели учатся исправлять свои ошибки
Диффузионные языковые модели могут «передумывать» — исправлять свои ошибки через несколько шагов денойзинга, а не генерировать текст заново. Исследование из University of Maryland, Virginia Tech и MBZUAI показывает, как это работает и почему это важно.