Поиск
Семантический + лексический поиск по AI‑новостям. Поддержка RU/EN/PT/ES/FR/AR.
AprielGuard: Новый рубеж защиты LLM от угроз и атак
Представлена AprielGuard, инновационная система защиты больших языковых моделей (LLM) от уязвимостей и атак. Разбираемся, как она работает и почему это важно.
ChemEval: Новый эталон для оценки химических больших языковых моделей
Команда из Китайского научно-технического университета и iFlytek представила ChemEval, комплексный набор тестов для оценки способностей больших языковых моделей в области химии.
Безопасны ли передовые большие языковые модели? Новый отчет.
Фуданьский университет и Шанхайский институт креативного интеллекта опубликовали отчет о безопасности шести ведущих больших языковых моделей. Подробности в статье.
ICLR 2026: UIUC нашла способ остановить «чрезмерное обдумывание» LLM одной строкой кода
Исследователи из UIUC (University of Illinois Urbana-Champaign) предложили метод, позволяющий значительно повысить эффективность работы больших языковых моделей (LLM), сократив избыточное потребление вычислительных ресур
Годовщина R1: DeepSeek Model 1 незаметно появляется на горизонте
DeepSeek отмечает годовщину R1 выпуском Model 1. Что это значит для конкуренции в сфере больших языковых моделей? Краткий обзор.
Почему ИИ уязвим для атак с внедрением запросов
Как обмануть большую языковую модель? Атака через внедрение запросов позволяет заставить ИИ делать то, что ему запрещено. Разбираемся, почему это работает и как с этим бороться.
MLflow для LLM: версионирование промптов и регрессионное тестирование
Как обеспечить стабильность больших языковых моделей? MLflow предлагает решение для версионирования промптов и автоматического регрессионного тестирования. Подробности – в статье.
Идеальная сортировка данных в LLM: алгоритмы против наивности
Как заставить LLM эффективно сортировать данные? Сравнение пяти методов на 164 постах Telegram-канала. Результат удивит!
Open-source LLM для юристов: эксперимент Рег.облака и Raft
Как open-source LLM справляются с юридическими документами? Эксперимент Рег.облака и Raft раскрывает ограничения и инженерные решения.
Зарубежные против отечественных: как выбрать LLM для реального бизнеса
Выбор языковой модели для продакшена — это не только цифры в бенчмарках. Разбираемся, что важнее: качество генерации или стабильность инфраструктуры.
Новый LLM меняет правила подготовки данных и возглавляет Hugging Face
Инновационный LLM-подход к подготовке данных для обучения нейросетей произвел фурор в сообществе, заняв первое место в рейтинге самых популярных исследований на Hugging Face. Что это значит для будущего AI?
Anthropic увеличила годовую выручку более чем вдвое до $9 млрд
Разработчик Claude, компания Anthropic, сообщает о значительном росте годовой выручки, которая превысила 9 миллиардов долларов. Компания также планирует привлечь 25 миллиардов долларов инвестиций.
TruLens: как перестать доверять LLM вслепую и начать измерять качество
Языковые модели всё ещё остаются чёрными ящиками для большинства разработчиков. TruLens предлагает инструментарий, который делает каждый шаг работы LLM прозрачным и измеримым — от входных данных до финального ответа.
llm-checker: утилита покажет, какие LLM потянет ваше железо
Новый CLI-инструмент сканирует GPU, RAM и процессор вашего компьютера, а затем честно говорит, какие из 35+ языковых моделей вы сможете запустить локально через Ollama — и насколько комфортно.
Ян ЛеКун против LLM: ставка на другой подход к ИИ
Основатель сверточных нейросетей Ян ЛеКун критикует LLM и предлагает альтернативный путь развития ИИ. Почему его мнение важно и что он предлагает?
Regex из локальной LLM: опыт Bitrix24 без дообучения
Как Mac Mini и локальная языковая модель помогли Bitrix24 автоматизировать создание Regex для анализа логов, сэкономив сотни часов ручной отладки. Подробности в статье.
Архитектура как код: как LLM ускоряют проектирование систем
Команда БКС показала, как перенести архитектурную документацию в код и доверить рутину LLM-ассистентам. Цикл согласования, который раньше занимал недели, теперь укладывается в дни.
Сравнение LLM Embeddings, TF-IDF и Bag-of-Words в Scikit-learn
Разбираемся, какой метод векторизации текста — от классического TF-IDF до современных эмбеддингов — лучше всего подходит для алгоритмов машинного обучения в Scikit-learn.
Действительно ли нейросети умеют рассуждать? Исследование структурных ошибок в логике LLM
Новый научный анализ ставит под сомнение способность ИИ к логическому мышлению, выявляя критические уязвимости в структуре выводов популярных моделей.
ChatGPT Health: OpenAI выходит на рынок медицинских ИИ-решений
OpenAI представила ChatGPT Health – специализированную версию, обеспечивающую безопасную обработку медицинских данных и интеграцию с приложениями.
ChatGPT Health: сможет ли ИИ заменить «Доктора Google»?
Поиск симптомов в Google уходит в прошлое? На смену приходят языковые модели. Но станет ли от этого лучше? Разбираемся в перспективах и рисках.
Субъектные AI-агенты: LLM как инструмент, а не хозяин
Новый подход к архитектуре AI-агентов позволяет им осознанно использовать LLM, а не слепо следовать заданным инструкциям. Революция в автономности?
Прорывные Графовые Нейронные Сети: Что Ждать в 2026 Году
Обзор пяти ключевых прорывов в графовых нейронных сетях, которые определят развитие ИИ в ближайшие годы. Интеграция с LLM и научные открытия.
Внутренний диалог LLM: как модели имитируют коллективный разум
Исследователи обнаружили, что современные LLM не просто рассуждают, а ведут внутренний диалог, имитируя многостороннее обсуждение. Что это значит для будущего AI?
LLM-in-Sandbox: Даем нейросети свой компьютер, чтобы она перестала галлюцинировать код
Пока мы спорим о качестве текстов, исследователи запирают ИИ в 'песочнице' и дают полный доступ к ОС. Шаг к настоящим автономным агентам или просто сложный калькулятор?
RLM-Toolkit против LangChain: битва гигантов LLM-фреймворков
LangChain доминирует, но RLM-Toolkit предлагает альтернативу для масштабных задач. Сравнение, анализ, перспективы.
К 2026 году: Большие языковые модели ждет прорыв в обучении и памяти
Аналитики прогнозируют значительный прогресс больших языковых моделей (LLM) в ближайшие годы. Ожидается прорыв в области обучения с подкреплением, улучшения памяти моделей и оптимизации контекста. Это приблизит нас к AGI
NVIDIA представила KVTC: технология сжатия кэша LLM в 20 раз ускорит работу нейросетей
Исследователи NVIDIA представили KVTC — инновационный метод сжатия KV-кэша. Технология позволяет сократить потребление памяти в 20 раз, решая главную проблему масштабирования языковых моделей.
MCP и КОМПАС-3D: ИИ-агенты в САПР на Python и COM API
Интеграция LLM в КОМПАС-3D через MCP: автоматизация рутинных задач и расширение возможностей инженерного софта. Новый уровень взаимодействия ИИ и САПР.
Google запустила Android Bench для оценки ИИ в мобильной разработке
Google открыла доступ к Android Bench — первому специализированному инструменту для проверки навыков больших языковых моделей в разработке приложений под Android.