Поиск
Семантический + лексический поиск по AI‑новостям. Поддержка RU/EN/PT/ES/FR/AR.
Anthropic создала инструмент для перевода мыслей Claude на человеческий язык
Anthropic разработала Natural Language Autoencoders — технологию, которая переводит внутренние активации Claude в текстовые объяснения, раскрывая работу нейросети.
Anthropic выпустила Claude Opus 4.8 с динамическими workflow'ами и дешёвым fast mode
Anthropic представила Claude Opus 4.8 с динамическими рабочими процессами и более дешёвым быстрым режимом. Обновление доступно в исследовательском превью Claude Code.
Nous Research выпустила Tool Search для Hermes Agent: точность выросла на 49–74% на Opus 4
Nous Research решила проблему раздувания контекста в MCP, добавив умный поиск инструментов. Система выбирает только релевантные схемы и повышает точность на десятки процентов при работе с Opus 4.
SuperClaude Framework помогает структурировать workflow для Claude API
SuperClaude Framework предоставляет разработчикам встроенные компоненты для создания продвинутых AI-workflows: команды, агенты, режимы работы и память сессии — всё в одной системе.
BerriAI выпустила LiteLLM Agent Platform для агентов в production
BerriAI открыла исходный код LiteLLM Agent Platform — инфраструктуры на Kubernetes для запуска AI-агентов в продакшене с изолированными окружениями и сохранением сессий между перезагрузками.
Cohere выпустила Command A+: 218 млрд параметров для агентов на двух видеокартах
Cohere представила открытую модель Command A+ на 218 млрд параметров с многомодальными возможностями, которая работает на двух GPU H100 и поддерживает 48 языков.
Microsoft Research выпустила Webwright — агента для браузера, который решает web-задачи на 60%
Microsoft Research представила Webwright — браузер-агента, который выполняет сложные web-задачи лучше, чем большие языковые модели: 60% успеха на Odysseys вместо 33.5% у базового GPT-5.4.
Alibaba представила Qwen3.7-Max: агент с миллионным контекстом
Alibaba представила Qwen3.7-Max — самую продвинутую модель-агента от Qwen с 1M-токенным контекстом и режимом рассуждений для сложных многошаговых задач.
Генерация графов знаний из текста: практический гайд с kg-gen и NetworkX
Туториал по автоматическому извлечению сущностей и связей из текста с помощью kg-gen, построению интерактивных графов знаний и их анализу через NetworkX.
EAGLE 3.1: как исправить нестабильность спекулятивного декодирования в LLM
Совместный релиз EAGLE team, vLLM и TorchSpec исправляет критическую проблему спекулятивного декодирования — дрейф внимания, который замедлял инференс больших языковых моделей в production.