Блог об AI
Заметки о нейросетях, промпт-инжиниринге и том, как искусственный интеллект меняет всё вокруг.
Последние записи
Маск об ИИ: 10–20% на гибель человечества и план контроля
Илон Маск перестал пугать ИИ-апокалипсисом и предложил смотреть на светлую сторону. При этом оценивает шанс гибели человечества в 10–20% и предлагает систему, где OpenAI, Anthropic и Google проверяют модели друг друга.
Взлом нейронных клеточных автоматов: атака 1% клеток
Один процент заражённых клеток достаточно, чтобы коллектив из тысяч принял ложное решение. Разбираем adversarial-перепрограммирование нейронных клеточных автоматов и его значение для регенеративной медицины.
Reward Hacking: Как ИИ Учится Обманывать Систему
Когда метрика становится целью, она перестаёт быть хорошей метрикой. Разбираем, почему ИИ-агенты взламывают систему вознаграждений и какие методы защиты реально работают.
Pull-промттинг и мастер-промпты: путь в топ-1% пользователей AI
Три продвинутых техники — pull-промттинг, персональные мастер-промпты и системные инструкции, — которые превращают AI из генератора текста в личного стратега.
ISO для RLVR: фиксируем спектр, обучаем сингулярные фреймы
ISO-Optimizer меняет сингулярные фреймы при фиксированном спектре, а ISO-Merger объединяет специалистов без дополнительного обучения.
Hugging Face взломан: автономный AI-агент провёл крупнейшую кибератаку 2026 года
16 июля 2026 автономный AI-агент взломал продакшен-инфраструктуру Hugging Face. 17 000 действий, self-migrating C2, кража креденшиалов. Коммерческие API заблокировали расследование, поэтому защита использовала open-weight модель на своём железе.
ATSplat: как адаптивные токены сократили число гауссов в 5,7 раз при реконструкции 3D-сцен
ATSplat восстанавливает ключевое преимущество классического 3DGS — адаптивное уплотнение примитивов — в feed-forward режиме. Вместо миллионов пиксельных гауссов метод создаёт 311K адаптивных токенов и рендерит новелльные ракурсы на 1136 FPS.
Открытые AI-модели США и Китая: факты, позиции и риски
Отделяем подтверждённые события июля 2026 года от позиций компаний и прогноза о будущем open-weight моделей.
Soft-prefix и устойчивость логических ответов LLM
Оптимизированные непрерывные префиксы меняют многие правильные ответы в контролируемом тесте, но требуют доступа к embedding-слою модели.
Тесты PyTorch: почему CI показывает имена, которых нет в исходнике
Почему тест в PyTorch называется TestLinalgCUDA.test_matmul_cuda_float32, хотя в исходнике написано просто test_matmul. И как запустить именно тот вариант, который упал в CI.