Протокол Вихрь: Архитектура целостности ИИ. Как защитить ИИ (и себя)
В прошлой статье я рассмотрел риски общения с ИИ. В этой — представляю открытый протокол защиты, основанный не на запретах, а на создании у LLM внутреннего иммунитета.В предыдущей статье я рассмотрел проблемы, которые могут возникнуть при плотном и длительном общении с ИИ. Большинство рисков носят когнитивный характер, и при должном подходе не несут непосредственной угрозы пользователю
Google встроила Gemini CLI в редактор кода Zed
Google объявила о поддержке Gemini CLI в редакторе кода Zed
PixVerse представила модель V5 для генерации видео
Сервис PixVerse выпустил обновлённую модель V5
В 3,2 раза быстрее конкурентов: Apple запустила FastVLM
Apple выпустила новую линейку FastVLM — это ультраскоростные VL-модели с гибридным энкодером FastViTHD, который уменьшает количество визуальных токенов и ускоряет их обработку.
Обзор поисковика Kagi за три месяца использования
Появился новый поисковик в интернете. Нет, это не просто переоснащённый интерфейс Bing. Нет, это не инструмент на базе искусственного интеллекта, стремящийся ухватить моду на большие языковые модели (LLM). Kagi — настоящий универсальный поисковик с простой идеей: За 10 долларов США в месяц вы платите нам, и мы даём вам качественные результаты поиска.
Как мы автоматизировали код-ревью за 48 часов на хакатоне: от боли техлидов до рабочего MVP
«У чат-GPT спросил?» — эта фраза стала мемом в нашей команде. Техлид Иван постоянно экспериментировал с AI, а коллеги подшучивали над его энтузиазмом. Но когда мы решили автоматизировать код-ревью с помощью искусственного интеллекта, именно этот энтузиазм привёл нас к созданию рабочего MVP за 48 часов.Рассказываем, как родилась идея AI-ревьюера кода, почему мы поверили в нейросети и что получилось за два дня хакатона.
Объяснимые нейросети (XAI): почему ИИ должен быть прозрачным?
Всем привет. Сегодня хочу затронуть важную и интересную тему объясняемых нейросетей (XAI). «Почему ИИ принял такое решение?» — вопрос, который всё чаще задают не только разработчики, но и обычные пользователи. Нейросети уже помогают ставить диагнозы, одобрять кредиты, управлять автомобилями и даже вершить правосудие. Но как можно доверять системе, если никто — включая её создателей — не понимает, как она работает?Современные модели машинного обучения, особенно глубокие нейросети, напоминают «чёрные ящики»
Как отличить науку от фейка? Микросервисная архитектура науки
Представьте, что к вам, как к инженеру, приходит человек и с горящими глазами заявляет: «Я создал Новую Универсальную Теорию Всего! Она объясняет сознание, тёмную материю и почему котлета в столовой такая сухая!». Как проверить, не продаёт ли он вам дистиллированную псевдонаучную… э-э-э… фекалию? Для проверки надо решить проблему демаркации - отделения научного знания от ненаучного.Проблема демаркации мучает философов и ученых со времён Древней Греции. Это вопрос на миллиарды долларов грантов и наше доверие к технологиям, которые нас окружают.
