Тема
#LLM
Подборка материалов по теме «LLM»: релизы, исследования, бенчмарки, опенсорс.
3044 материалов0% к прошлой неделе0 за неделю
Топ темы
01Kodik объяснила, почему публичные бенчмарки языковых моделей вводят в заблуждение02OpenAI, Anthropic и Gemini: как кэширование инференса снижает цену и задержку LLM03Anthropic показала Claude Mythos Preview через system card на 244 страницы вместо релиза04OpenAI и Anthropic меняют расчёт стоимости языковых моделей: в 2026 важна цена задачи05Claude Code превратили в AI-аналитика по BABOK: ассистент ведёт интервью и собирает требования
LLM·Habr AI
Habr AI выпустил гид по ChatGPT, Claude и mcp для тех, кто только входит в тему
Habr AI объяснил без лишней теории, чем отличаются локальные и облачные модели, зачем платить за подписки, как работают агенты и почему mcp
LLM·Habr AI
Anthropic и Claude Opus 4.7: реальный расход токенов оказался выше заявленного
Автор замерил новый токенайзер Claude Opus 4.7 и получил рост расхода до 45–47% вместо обещанных Anthropic 0–35%, что напрямую бьёт по квота
LLM·Habr AI
Исследование Cursor показало четыре уязвимости в защите редактора кода, но не сломало авторизацию
LLM·Bloomberg Tech
Манитоба готовит жёсткий запрет соцсетей и AI-чатботов для несовершеннолетних
LLM·Habr AI
Почему LLM-сервисы игнорируют ваши инструкции и как на самом деле вернуть контроль
LLM·ZDNet AI
Google научила Gemini учитывать Gmail и Photos, чтобы ответы стали точнее и личнее
LLM·Habr AI
Harvard Business Review: как активное использование ИИ приводит к «перегреву мозга»
Harvard Business Review описывает эффект AI brain fry: чем активнее сотрудники полагаются на Claude, Gemini и агентов, тем выше риск когнити
LLM·Habr AI
Флаг Софт: бенчмарк «Испытание Дали» помог выбрать LLM по качеству, скорости и цене
Бенчмарк «Испытание Дали» сравнил LLM по трём критериям, которые важны для внедрения в продукт: качеству ответов, скорости работы и итоговой
Похожие темы