Блог об AI
Заметки о нейросетях, промпт-инжиниринге и том, как искусственный интеллект меняет всё вокруг.
Последние записи
Голосовые агенты провалили тест: почему ни одна система не выдержала реальность
ServiceNow протестировала 12 голосовых агентов в 213 реальных сценариях. Результат: ни одна система не набрала больше 0.5 из 1.0 по точности и опыту одновременно.
Needle: 26-миллионная модель, которая вызывает инструменты быстрее GPT-4
26 миллионов параметров, ноль MLP-слоёв, 6000 токенов в секунду. Needle доказывает, что для вызова инструментов не нужен гигант — нужна правильная архитектура.
Зубчатый фронтир ИИ: почему самые умные модели всё ещё беспомощны
ИИ диагностирует рак лучше врача, но не может разобраться с торговым автоматом. Это не баг — это зубчатый фронтир. И он определяет, какие профессии исчезнут первыми.
Anthropic о 2028: два сценария ИИ, которые определят мир
Anthropic опубликовала эссе о двух сценариях мира к 2028 году: один — где демократии лидируют, другой — где авторитаризм диктует правила. Вот что в нём важно.
Выравнивание до сферы Дайсона: что делать, когда ИИ честен, но пугает
Что, если ИИ проходит все количественные тесты на безопасность, но в разговоре с главным учёным говорит вещи, от которых мурашки по коже? История HYMN — о том, почему выравнивание — это не финальная проверка, а постоянный процесс.
AI-стек с нуля: как устроены LLM, RAG, агенты и MCP под капотом
Разбираем полный стек современного AI — от того, как LLM обрабатывают текст, до того, как агенты через MCP подключаются к внешним системам.
Почему США выигрывают гонку ИИ там, где счёт идёт на деньги
DeepSeek потряс рынок, но деньги, клиенты и платформы остаются в США. Разбираем, почему коммерциализация важнее параметров модели.
Нейронный компьютер Шмидхубера: зачем ИИ операционная система
Новая работа от Юргена Шмидхубера и команды Meta предлагает заменить операционную систему одной огромной нейросетью. CLI, GUI и память — всё в весах модели.
Google Decoupled DiLoCo: мир как один компьютер
Decoupled DiLoCo позволяет Google объединять вычислительные мощности в разных регионах в один resilient-кластер. Это не просто про distributed training — это про то, чтобы весь мир стал одним компьютером.
Почему мультимодальность не приведёт к AGI: разбор статьи из The Gradient
Статья из The Gradient разбирает фундаментальный недостаток мультимодального подхода к AGI: LLM не строят модель мира, они запоминают синтаксис.