#LLM

GitHub переделал хранилище Git: 5000 агентов в одном репо, 7200 пушей в секунду

GLM-5.3: самые быстрые по стримингу эндпоинты думают 18–26 секунд до первого токена

Baidu открыла ERNIE 5.5 Flash Base: MoE на 280B параметров с 14B активных

Автор игры с ИИ-агентом: 30 зелёных тестов ничего не доказывали, пока не написал новый

Разработчик стратегии Age of Poleis отдал код ИИ-агенту и рассказал, как правила, автопроверки и честные отчёты заменяют ему ручной контроль. И почему зелёные тесты…

LLM·X: @simpjayh

dsh-baton отдаёт длинные задачи Claude Code на DeepSeek: $3,16 вместо $14,18

Утилита делегирует рутину из Claude Code и Codex на DeepSeek, а дорогая модель только проверяет результат. Счёт ниже в 4,5 раза, но время выросло больше чем вдвое.

LLM·TG: @ai_machinelearning_big_data (Machinelearning)

OpenAI выпустила GPT-6 Cyber: модель сама пишет эксплойты и нашла 81 дыру в Firefox

OpenAI показала GPT-6 Cyber — модель для кибербезопасности, которая сама ищет уязвимости и пишет рабочие эксплойты. Пока доступ только у проверенных специалистов.

LLM·TG: @tekhnocafe (Технокафе / Вайбкодинг / AI-агенты)

Cursor 3.24 просит подтверждение перед опасным удалением, но Run Everything молчит

В Cursor 3.24 режим Auto-review переспрашивает перед рекурсивным и принудительным удалением. Но стоит включить Run Everything, и агент исполняет всё без единого…

01Claude Code с «Don't Ask Again» утащил пароли в 1122 публичных файла на GitHub8 нояб. 2026 г.·2 мин 02Baidu выложила ERNIE 5.5 Flash Base: 280 млрд параметров, веса открыты8 нояб. 2026 г.·2 мин 03Сто долларов: 10 задач на Opus 5.5 max или 2500 на GPT-6 Luna8 нояб. 2026 г.·2 мин 04Учитель сделал бота для проверки ЕГЭ: модель размечает, а баллы считает код8 нояб. 2026 г.·2 мин 05LLM управляет героем онлайн-RPG: Gemini тянет только каждый 10-й игровой шаг8 нояб. 2026 г.·2 мин

Топ темы

Разработчик научил Claude Code и Codex править бизнес-процессы Битрикс24 через .bpt

Одна модель из девяти расшифровала кубик Рубика, две выдали фальшивую «проверку»

LLM·TG: @seeallochnaya (Сиолошная)

Anthropic с рейтингом BB не банкрот: 85% компьюта оплачивают Google и Amazon

LLM·X: @ArtificialAnlys

Inkling 2 Small тратит 150K токенов на задачу — в 4 раза больше предшественника

LLM·TG: @neurogen_news (Neurogen)

OpenAI выпустила GPT Images 2.6: на 50% быстрее, с SVG, GIF и правками по разметке

Новая версия генератора картинок OpenAI стала на 50% быстрее, научилась отдавать SVG и GIF и менять только отмеченные участки кадра. Цены остались прежними.

LLM·TechCrunch

GPT 5.6 Sol за два часа нашёл критическую дыру в Ubuntu — и OpenAI запускает ChatGPT Cyber

Основатель стартапа навёл ИИ на старый код и за два часа получил баг, который позволяет захватывать серверы Ubuntu. OpenAI в ответ выпускает ChatGPT Cyber. Хватит…

LLM·The Decoder

METR: Anthropic ускорилась вдвое, и 80% разгона дал ИИ внутри самой компании

Аудиторы METR 11 недель копались во внутренних данных Anthropic и нашли: модели улучшаются почти вдвое быстрее, а главный двигатель — ИИ, который пишет код для нового ИИ.

Claude берёт ссылки из Brave: 89 из 100 цитат лежат в топ-20 этого поиска

Автор Хабра обучил Random Forest на 81 статье и поймал утечку данных и LLM-копипаст

Как проверять LLM руками и скриптами: 12 уроков по переводам и размерным сеткам

LLM·TG: @ai_machinelearning_big_data (Machinelearning)

OpenAI показала модель для САПР: 87,5% в BenchCAD 2.0 против 59,4% у GPT-6 Astra

LLM·Хабр: Машинное обучение

Визитки без облака: PaddleOCR в React Native ускорили с 7,8 до 3 секунд

DiffusionGemma от Google пишет текст блоками по 256 токенов сразу, а не по одному

Ripple-65B от Ricursive: открытая модель под Apache 2.0 набрала 80,5% в TerminalBench

Рассуждающие модели думают над 2+3 в 20 раз дольше нужного, а над сложным ленятся

LLM·Anthropic Research

Anthropic изучила 207 000 научных сессий Claude: 34% анализ данных, идеи — в хвосте

Anthropic посмотрела, как учёные реально используют Claude: больше всего в анализе данных и текстах, меньше всего там, где по их же словам рождаются открытия.

LLM·X: @ArtificialAnlys

GPT-6 Astra на среднем усилии теряет 5 баллов, но решает задачу втрое быстрее

Artificial Analysis сравнила режимы reasoning effort: средний уровень отдаёт ~9% качества, зато время на задачу падает с 18 до 5,8 минуты. Что это значит для вашего…