Блог об AI

Заметки о нейросетях, промпт-инжиниринге и том, как искусственный интеллект меняет всё вокруг.

Последние записи

Статистическая согласованность LLM: модель нарушает закон полной вероятности

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

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

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

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: 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

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?

Порт модели на AI-ускоритель прошёл все тесты — и всё равно выдавал мусор

Порт модели на AI-ускоритель прошёл все тесты — и всё равно выдавал мусор

Автор портировал пять моделей Gemma-4 на AWS Inferentia2. Компиляция проходила, unit-тесты показывали идеальное совпадение с CPU — но модель выдавала мусор. Ловушки скрывались в буферах, токенизаторе и рангах тензорного параллелизма.

AI Model Wars: Июль 2026 — Четыре Релиза за Одну Неделю

AI Model Wars: Июль 2026 — Четыре Релиза за Одну Неделю

Fable 5, Kimi K3, GPT 5.6 и Grok 4.5 — четыре релиза за одну неделю меняют ландшафт AI. Плюс обзор инструментов для научного письма.

RAG для AI-агентов: почему ваш retrieval работает неправильно

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

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.