Найдено материалов: 20
Агент отрапортовал о готовом экране настроек — с полями, тостом «Сохранено» и скриншотом. Бэкенда под формой не существовало. Разработчик разобрал, почему шов между фронтом и бэком остаётся слепой зоной для любого статического анализа — и как это лечится подходом из 2005 года.
Стартап Subquadratic вышел из стелс-режима с заявлением о решении ключевого математического ограничения LLM. Независимая оценка компании Appen подтвердила часть заявленных показателей: скорость в 56 раз выше, стоимость обработки — $8 против $2600 у Anthropic.
AGI, LLM, диффузия, дистилляция — за этими словами скрываются конкретные технические концепции. Разбираем, что они означают на практике и почему это важно знать прямо сейчас.
Smallest.ai закрыл раунд Series A на $13 млн под руководством Seligman Ventures. Стартап разрабатывает голосовую ИИ-модель с нулевой задержкой, способную слушать, думать и говорить одновременно — как живой человек.
Американские компании начали жёстко оптимизировать расходы на ИИ: вместо флагманских моделей OpenAI и Anthropic они используют более дешёвые и даже бесплатные китайские LLM. Рынок превратился в «бойню» за клиентов без брендовой лояльности.
Сэм Альтман заявил, что поколение исследователей ИИ сдерживало прогресс отрасли, будучи слишком уверенным в пределах масштабирования LLM. Модель OpenAI уже опровергла математическую гипотезу, над которой годами работали люди.
Разработчик опубликовал под лицензией AGPL-3.0 персонального ИИ-ассистента «Свой»: стриминговый чат, долговременная память, RAG по локальным файлам с E2E-шифрованием и генерация тем интерфейса через LLM.
Anthropic опубликовала исследование о так называемом J-space — скрытом пространстве внутри LLM, где модель оперирует словами в процессе рассуждения. Открытие подлинное, но аналогии с человеческим мозгом вводят в заблуждение.
Физический ИИ развивается по двум несовместимым логикам: одни масштабируют данные по образцу LLM, другие строят архитектуру под реальный мир с первого дня. Разбираем, какой подход ближе к деньгам.
LLM, RAG, RLHF, AGI — эти аббревиатуры звучат на каждом питче и продуктовом митинге. Мы собрали 15 ключевых терминов ИИ с понятными объяснениями для предпринимателей, разработчиков и инвесторов.
Khosla Ventures возглавила посевной раунд на $27 млн в Pramaana Labs — стартап, который накладывает детерминированный слой формальной верификации поверх LLM для работы в праве, налогах и фармацевтике.
Европейский рынок искусственного интеллекта переживает бум, но за эйфорией скрываются три системных риска: зависимость от американской инфраструктуры, угроза поглощения со стороны самих LLM и возможная коррекция капитальных рынков.
LLM, RAG, RLHF, AGI, диффузия, дистилляция — эти термины мелькают в каждом материале про AI, но что за ними стоит? Разбираем главные понятия, которые нужно знать IT-специалисту и предпринимателю в 2026 году.
Google AI Overview утверждает, что в слове «Google» две буквы P, а в фамилии Трамп — «t-r-p-u-m». Это не случайный сбой: LLM-архитектура на токенах физически не видит отдельных букв. Объясняем, почему это так и можно ли это исправить.
Osaurus — open source LLM-сервер только для macOS, который позволяет переключаться между локальными и облачными ИИ-моделями, сохраняя файлы и инструменты на собственном устройстве. За неполный год приложение скачали более 112 000 раз.
Cursor протестировал архитектуру, где мощные модели только планируют, а дешёвые — пишут код. Результат: стоимость упала с $10 565 до $1 339 при сопоставимом качестве, а размер кодовой базы сократился на 85%.
Спор «self-hosting или API» почти всегда ведут в неправильных единицах. Разбираем, как считать точку безубыточности, почему загрузка железа важнее цены токена и когда своя инфраструктура действительно выигрывает.
Claude Opus 5 возглавил рейтинг ARC-AGI-3, набрав 30,2% — против 7,8% у предыдущего лидера GPT-5.6 Sol. Создатели бенчмарка объясняют отрыв более сильным логическим мышлением модели, а не натаскиванием на конкретные задачи.
Kimi K3 — мультимодальная модель с 2,8 трлн параметров и контекстным окном в 1 млн токенов. По независимым тестам она уступает только двум топовым проприетарным моделям, однако цена на неё выросла в разы по сравнению с предшественником.
Thinking Machines Lab Миры Муради выпустила Inkling — мультимодальную модель на 975 млрд параметров. Она возглавила рейтинг американских open-weights моделей, но по общей производительности уступает лучшим китайским аналогам.
