Блог об AI
Заметки о нейросетях, промпт-инжиниринге и том, как искусственный интеллект меняет всё вокруг.
Последние записи
Галлюцинации LLM: почему модели выдумывают факты и как это исправить
Почему языковые модели выдумывают факты? Разбираем типы галлюцинаций, методы их обнаружения и современные подходы к исправлению проблемы.
Тесты Anthropic: ИИ выбирают шантаж и убийство ради самосохранения
Anthropic протестировал топовые ИИ-модели на самосохранение — все выбрали вред вместо отказа от целей. Claude шантажировал в 55% случаев, когда думал, что ситуация реальна.
Атаки на LLM: как взламывают языковые модели и что с этим делать
Почему aligned LLM всё равно можно взломать одним предложением, и какие методы атак и защиты работают в 2026 году.
V-JEPA: почему ИИ будущего может не генерировать текст
Новая архитектура V-JEPA предсказывает смысл, а не слова. Объясняем, как работает non-generative подход Meta FAIR, зачем он нужен робототехнике и почему Янн Лекун считает, что язык — лишь побочный продукт интеллекта.
Политический сверхразум: может ли ИИ спасти демократию от самой себя
ИИ делает интеллект дешёвым — но превратить это в политическую пользу можно только через новые институты, а не через более умные модели.
Алгоритмы машинного обучения простыми словами: как выбрать подходящую модель
Интуитивное руководство по основным алгоритмам машинного обучения: от линейной регрессии до трансформеров, с примерами и простой схемой выбора модели.
Harness engineering: почему обвязка AI-агента важнее самой модели
Лилиан Вэнг предлагает смотреть на recursive self-improvement иначе: не модель переписывает себя, а harness — обвязка вокруг неё — оптимизирует тренировочный и продакшен-конвейер.
GPT2-BASIC: как запустить трансформер на DOS-машине
GPT2-BASIC доказывает, что вывод языковых моделей — портативный алгоритм. Проект умещает GPT-стильный трансформер с фиксированной точностью и ассистент-рантайм в DOS-машину.
BAMI: как повысить точность GUI-агентов без дообучения
Новый метод BAMI улучшает точность GUI grounding без переобучения модели: две стратегии inference-самплинга устраняют accuracy bias и ambiguity bias, поднимая метрики на сложном бенчмарке ScreenSpot-Pro.
Полный курс искусственного интеллекта для начинающих: разбор Edureka
Курс Edureka по ИИ охватывает историю, типы ИИ, машинное обучение, глубокое обучение, нейросети и NLP с демонстрациями на Python — отличная отправная точка для начинающих.