Блог об AI
Заметки о нейросетях, промпт-инжиниринге и том, как искусственный интеллект меняет всё вокруг.
Последние записи
Claude ставит водяные знаки: Anthropic маркирует весь текст
Anthropic встраивает статистические водяные знаки в ответы Claude, чтобы выполнить статью 52 EU AI Act. Разбираем механизм маркировки, её ограничения и последствия для пользователей.
Self-refinement: маленький критик, большой исполнитель
Команда проверила, как размер модели на каждой стадии self-refinement влияет на результат. Критик почти не чувствителен к масштабу, а слабый исполнитель способен ухудшить исходный ответ.
Как LLM может захватить сервер через движок инференса
CVE-2025-9141 позволял модели выполнить произвольный код на сервере vLLM через обычный tool call. Это не фантастика, а уже задокументированный класс атак.
K-Search: CUDA-экспертиза переехала на Apple Silicon
Исследователи из IBM Research и UC Berkeley научили эволюционный поиск ядер K-Search переносить знания из CUDA на Apple Silicon: attention-ядро достигло 0.97x от скорости нативного MLX, а prefill Mamba SSM ускорился в 20 раз против mlx-lm.
Grok 4.6 и Grokbot: Cursor официально вошёл в SpaceX AI
Cursor теперь формально часть SpaceX AI, Grok 4.6 почти догнал фронтир по бенчмаркам при цене $2 за миллион входных токенов, а Grokbot прячет всю сложность кодового агента за простым чатом. Разбираем самую неожиданную консолидацию года.
Архитектуры ИИ-чипов: почему эпоха одного чипа закончилась
Обзор главных архитектур ИИ-ускорителей: от CUDA-империи NVIDIA до wafer-scale Cerebras, детерминированных LPU Groq и чипов Taalas, зашитых под одну модель.
OmniAssistBench: видеоассистенты на омни-моделях не справляются
Бенчмарк OmniAssistBench впервые измеряет омни-модели как живых видеоассистентов: жесты, проактивные ответы, многоходовые диалоги. Gemini-3-Pro набирает 66.4 из 100, открытые модели едва перешагивают середину.
Инвестиции в ИИ: почему бывший глава IBM требует «план Б»
Экс-CEO IBM Сэм Палмизано разбирает ИИ-бум глазами человека, который сам подписывал многомиллиардные ставки: циклы по 7-10 лет, меморандумы вместо контрактов и план Б на случай коррекции.
Как не переусложнить AI-приложение: 7 признаков
AI-приложения редко падают из-за неправильной модели. Они падают, потому что слоёв накидали раньше, чем смогли назвать проблему, которую каждый слой решает. Семь признаков переусложнения и плейбук, как строить проще.
AI-агенты для day-one enablement: 7960 моделей на IBM Spyre
Команда torch-spyre показала, как AI-агенты пишут адаптеры между HuggingFace Transformers и компилятором нового ускорителя. Тринадцать адаптеров покрыли 7960 из 10000 самых скачиваемых embedding-моделей.