Блог об AI
Заметки о нейросетях, промпт-инжиниринге и том, как искусственный интеллект меняет всё вокруг.
Последние записи
Vulkan и Mojo ломают монополию Nvidia CUDA: что меняется для разработчиков ИИ
Два конкурирующих проекта — Vulkan из гейминг-индустрии и язык Mojo от создателя LLVM — одновременно атакуют 15-летнюю монополию Nvidia CUDA. Что это значит для разработчиков, запускающих локальные LLM.
Pull-промптинг и мастер-промпты: 6 техник топ-1% пользователей ИИ
Базовые принципы ИИ освоены, но результаты всё ещё посредственные? Разбираем шесть техник, которые превращают чат-бот в персонального стратега и защищают от замены алгоритмами.
MeanFlowNFT: как 4 шага RL превосходят 50 шагов генерации видео
Первый RL-фреймворк для MeanFlow-генераторов: 4 шага sampling превосходят 50-шаговый LongCat-Video RL на видео-бенчмарке VBench.
Макро-парадокс: LLM знают больше, чем говорят
LLM нарушают закон полной вероятности. Но если разбить популяцию на подгруппы и спросить про каждую отдельно — ответ оказывается точнее. Исследователи назвали это «макро-парадоксом».
Статистическая согласованность LLM: модель нарушает закон полной вероятности
Фронтальные LLM нарушают закон полной вероятности. Макро-фоллак: оценка целого через декомпозицию точнее прямого ответа — парадокс, который меняет подход к промпт-инжинирингу.
Как один комментарий может отравить всю модель ИИ: новая угроза pretraining-данных
Через публичные комментарии на сайтах можно отравить 3.4% веб-страниц из Common Crawl. Новые эксперименты показывают: 40 документов достаточно, чтобы изменить поведение модели на миллионы параметров.
Три качества, которые защитят вас от замены ИИ
Пока все учатся промптить, настоящие профессионалы развивают три качества, которые нейросети не воспроизвести. Вкус, видение и забота — что это значит на практике.
SciDiagramEdit: AI-агент научился редактировать научные диаграммы как живой редактор
Исследователи создали первого AI-агента для редактирования научных диаграмм, который учится на реальных правках авторов статей. Фреймворк эволюционирует навыки и достигает паритета с GPT-Image-2, сохраняя векторную редактируемость.
RoboTTT: как 8000 шагов контекста превратили робота в мастера сборки
RoboTTT встраивает Test-Time Training в foundation-модели роботов. Контекст 8K шагов без роста задержки: +87% к качеству на длинных задачах, one-shot имитация с видео, +36% к политике на лету.
Kimi K3: первая open-weight модель на 2,8 трлн параметров обходит GPT-5.5
Moonshot AI открыла веса модели Kimi K3 с 2,8 трлн параметров — первой open-weight модели такого масштаба. На SWE-Bench и Terminal-Bench она обходит GPT-5.5, Opus 4.8 и GLM 5.2. Что это значит для индустрии?