Decision-модели изнутри: как устроены Jev, Clef, pplx-decider, Strands Decider, Laya и GLiDE
15 сентября TypeSafe выпустила Jev и назвала её первой моделью класса System One. Jev получает состояние системы и набор типизированных вопросов, а возвращает распределение вероятностей по допустимым ответам. Весь ответ считается за один прямой проход, без генерации токенов.За 16 дней вышли ещё пять реализаций той же идеи: Clef и Clef-flash от Cloudflare, pplx-decider-v1-27b от Perplexity, Strands Decider 2B от AWS, Laya от Convai Innovations и GLiDE от Fastino. Интерфейс у них почти общий, а внутри пять разных решений: замороженная LLM с обучаемым выходным слоем, LLM с заменённой LM head, pointer-механизм, энкодер на 322 млн параметров и рассуждение, которое включается по требованию.
Задача 3SUM решена быстрее, чем за O(N²) — а именно за O(N¹·⁹⁹⁹²). Без нейронок не обошлось
вместо тысячи слов5 октября американские исследователи Вирджиния Василевска-Уильямс, известная своими быстрыми (и безумно сложными) алгоритмами перемножения матриц за
Как я перестал верить нейросети и полюбил контрольные разряды: Zero-Trust для распознавания юридических документов
Покажите VLM скан исполнительного листа — и она уверенно вернёт реквизиты. Формат будет идеальным, тон — безупречным. Одна беда: среди реквизитов с ненулевой вероятностью окажется несуществующий ИНН с правильным форматом, сумма, которую никто не сверил с документом, а рядом в сводке будет гореть «качество: 100 %» — на скане 745×1024 @ 96 DPI, с которого в принципе нельзя прочитать реквизиты.
BlueSec: an open competition where AI agents investigate security incidents
Hi all! I'm Andrey Kuznetsov, and I work on ML in cybersecurity. In our community, FalsePositive, we break down research papers and keep up with what's new in ML. Now we're launching BlueSec, an open competition where AI agents investigate security incidents. Each agent starts with a single piece of evidence, reconstructs the attack on its own and delivers a verdict. The platform scores it on accuracy and how few tool calls it needs. If you work with LLMs and agents, this is a chance to test your skills and your agent's on problems at the intersection of ML and cybersecurity, a field that I think is undergoing even more change than software development. The competition runs online from September 25 to October 10, and you can join from anywhere in the world. The final will be held in Moscow and St. Petersburg, both on-site and online. Sign up on the website.In this post I'll cover:Why we built this kind of competition.How the tasks and scoring work.Where to start if you've never built an agent or investigated an incident.
как OpenAI, Anthropic, Google и xAI борются за модели, облака и разработчиков
В мае 2026 года Anthropic объявила, что получает Colossus 1 – кластер мощностью больше 300 МВт, где стоит свыше 220 тысяч GPU NVIDIA. Строили его для Grok, а владеет им SpaceX, которая в феврале
AI‑дайджест #5: агенты выходят на работу, ИИ растворяется в привычных инструментах. Что скажет Лаборатория ИИ?
Привет! На связи Ольга Попова, ИИ-Евангелист Лаборатории искусственного интеллекта Департамента больших данных Россельхозбанка. Сентябрь получился очень показательным. Если отбросить очередную гонку бенчмарков, вокруг ИИ одновременно происходят три гораздо более интересных процесса: модели превращаются в действующих агентов, ИИ незаметно встраивается в привычные рабочие инструменты, а компании и государства всерьёз обсуждают, кто будет контролировать эту новую цифровую рабочую силу.Как и в прошлом выпуске, к своим размышлениям добавила комментарии коллег, которые работают с этими темами каждый день. Поехали!
У меня хорошая новость, теперь вы можете навайбкодить SaaS за выходные. Плохая — остальные тоже могут
Сооснователь GPTunneL Илья Трикоз навайбкодил аналог Discord за 24 часа. Сам не написал ни строчки кода. Просто отправил ИИ-агентам промт и пошел спать. За ночь 12 агентов собрали сервер, инфраструктуру и само приложение. К вечеру уже работали чаты, звонки, видеосвязь, демонстрация экрана, десктопная и веб-версия приложения. На ИИ-токены ушло около $12 тысяч (миллион рублей). В GPTunneL считают, что сделать продукт вручную было бы в 20-50 раз дороже.
Сопротивление воздуха: почему дешевый ИИ обходится так дорого
Привет, Хабр.Я Алексей Арустамов, директор компании‑разработчика low-code платформы продвинутой аналитики.Когда я смотрю очередной ролик с удачной генерацией ИИ, не могу не заметить, что в кадре нет: ни одного юриста, ни одного бизнес-процесса, ни одного клиента, который уйдет в результате ошибок генерации. Только модель и аплодисменты.
