Войти

Популярное за неделю

И инструменты ·1 авг 2026

AI генерирует прототипы за минуты, но продакшен — всё ещё ваша головная боль

AI-инструменты вроде ChatGPT и Copilot создают рабочие прототипы за минуты, но путь от демки до боевой системы не стал короче. Проблемы масштабирования, безопасности, архитектуры и поддержки никуда не делись — их решает не модель, а инженер с фундаментальными знаниями. Спрос падает на тех, кто просто переводит задачи в код. Растёт спрос на тех, кто понимает систему целиком и использует AI как усилитель экспертизы, а не замену мышлению.

0 71
Б безопасность ·25 июл 2026

Практические примеры промпт-инъекций: взлом LLM-приложений

Автор исследует уязвимости AI-приложений через практические упражнения Secure Code Game (Season 3). Каждый уровень — это CTF-задача, где нужно заставить LLM-чатбот выдать скрытый флаг, обходя защитные инструкции в системном промпте. Статья показывает, как простые манипуляции с запросами раскрывают конфиденциальные данные даже при наличии guardrails.

0 131
Б бизнес ·28 июл 2026

Миллиарды с IPO OpenAI и Anthropic: кто поймает волну AI-благотворительности

IPO OpenAI и Anthropic могут создать сотни новых миллионеров, многие из которых обещали отдать до 80% богатства на благотворительность. Некоммерческие организации — от AI-безопасности до образования — готовятся к потенциальной волне пожертвований в $15 млрд ежегодно, нанимая людей, налаживая связи и автоматизируя процессы, чтобы успеть освоить деньги.

0 110
И инструменты ·30 июл 2026

MLVC: нейрокодек, который наконец работает на разных чипах без сбоев

Исследователи создали MLVC — нейронный видеокодек, который реально работает на разных NPU (Apple, Intel и др.) без поломок потока. Фокус в обходе проблемы несовместимости: параметры энтропийной модели передаются явно, а не вычисляются локально. Работает 100 FPS на 360p/540p на обычном железе.

0 84
Б бизнес ·31 июл 2026

Как использовать ИИ, чтобы замедлиться и снизить предвзятость

Статья о том, как искусственный интеллект может помочь организациям не ускорить, а замедлить принятие решений — чтобы выявить скрытые предубеждения вместо их усиления. Автор разбирает природу AI-bias и человеческих когнитивных искажений, показывая, когда ИИ становится инструментом рефлексии, а не просто генератором контента.

0 90
И исследования ·24 июл 2026

Apple представила LEAD: как научить языковые модели исправлять свои ошибки в долгих цепочках рассуждений

Исследователи Apple обнаружили, что при решении сложных задач языковые модели попадают в «ловушку безвозвратности» — ошибки накапливаются и их невозможно исправить. Новый метод LEAD добавляет проверку будущих шагов и агрегирование сценариев, что позволило модели o4-mini решать более сложные задачи (шашечные головоломки до 13 элементов вместо 11).

0 135
И исследования ·27 июл 2026

Почему AI в фармацевтике упёрся в стену из недостающих данных

AI ускоряет поиск новых лекарств, но столкнулся с фундаментальной проблемой: модели учатся только на успехах, игнорируя провалы. Публичные датасеты исчерпаны, негативные результаты никто не публикует, а фейковые данные стали генерировать проще. Без полных, качественных данных — включая неудачи — AI рискует повторять одни и те же ошибки.

0 112
Б бизнес ·28 июл 2026

От Human-in-the-Loop к Human-on-the-Loop: как корпоративный AI переопределяет роль человека

Автор наблюдает переход от модели «человек проверяет каждое решение AI» (Human-in-the-Loop) к «человек контролирует систему в целом» (Human-on-the-Loop). Вместо тотальной валидации AI сам оценивает уверенность и эскалирует только сложные случаи, что меняет роль экспертов с операторов на архитекторов систем.

0 105
И исследования ·29 июл 2026

Uncensored LLM меняют не только цензуру — они становятся оптимистами (или пессимистами)

Автор проверил, как abliteration (снятие цензуры) влияет на поведение LLM в задаче предсказания акций. Неожиданность: uncensored модели не только перестали отказываться отвечать, но и изменили свой настрой — Qwen стал оптимистичнее и увереннее, Gemma наоборот осторожнее. При этом точность осталась на уровне случайности (50/50). Вывод: снятие цензуры меняет не только фильтры, но и внутреннюю логику рассуждений модели.

0 94
И исследования ·6 авг 2026

Round-Trip Consistency: как диффузионные модели сами находят свои ошибки без ground truth

Исследователи научили диффузионную модель ходить вперёд и назад во времени, используя один флаг направления. Прогнав последовательность вперёд, а затем обратно, модель должна вернуться к началу — расхождение показывает накопленную ошибку без необходимости в эталонных данных, ансамблях или физических уравнениях. Бонус: одна двунаправленная сеть работает лучше двух специализированных.

0 36