ИИ-госуслуги в ОАЭ, Claude в Adobe и Ableton, ChatGPT в таблицах и AI Spotify от ElevenLabs
Привет, это новый выпуск «Нейро-дайджеста» — коротких и полезных обзоров ключевых событий в мире искусственного интеллекта и технологий.Я Вандер
Решение универсальной задачи обоснованного выбора лучшего из двух вариантов. Примеры в Colab
Как известно, LLM - это машина, которая “видела” “весь Интернет” и много чего запомнила. Задавая ей правильные вопросы можно получать “правильные” ответы (где “правильные” стоит понимать в статистическом смысле). Широта и универсальность таких способностей дает возможность ставить новые универсальные задачи и получать общее решение таких задач.Например, рассмотрим универсальную задачу “обоснованного выбора лучшего решения из двух вариантов”. В этой задаче требуется описать контекст, в котором требуется сделать выбор (observer_context_description) и два понятия (a_concept и b_concept
В агентскую эпоху не все архитектуры кода одинаково полезны
Дебаты, касающиеся программирования с применением агентов, в основном касаются подбора инструментария — какую IDE, какую модель, какой CLI использовать и т.д. Гораздо меньше внимания уделяется более интересному вопросу: а сохраняет ли в таких условиях актуальность сам подход к структурированию кода, которому нас учили, если у той штуки, которая теперь пишет код, ограничена долговременная память, а также ограничено контекстное окно? Более того, агент зачастую должен добиваться прогресса по задаче, не имея «перед глазами» всей системы.
Снятся ли искусственному интеллекту цифровые овцы?
Когда-то в далеком 1968 году Филип К. Дик задавался вопросом: «Мечтают ли андроиды об электрических овцах?» Способны ли машины переживать, желать и видеть сны? Хоть сегодняшние «андроиды» и несколько иные, чем в произведении, вопрос до сих остается актуальным. Только слегка сместился фокус: не «мечтают ли», а «снятся ли им цифровые овцы»? Существует ли у нейросетей аналог фазы медленного сна, перерабатывают ли они данные «во сне» и, главное, способны ли «видеть сны»?
Выпуск дистрибутива Parrot OS 7.2 для этичного хакинга с ядром Linux 6.19.13
7 мая 2026 года компания Parrot Security выпустила дистрибутив Parrot OS 7.2 на базе Debian 13.4 Trixie и ядра Linux 6.19.13 с патчем против уязвимости CVE-2026-31431 (
ИИ-серверы Majestic Labs Prometheus: 128 ТБ памяти в одном устройстве, которое заменяет целую стойку
Majestic Labs — небольшая команда, о которой мало кто слышал до ноября прошлого года. В мае 2026 они анонсировали
Очередная методичка разработки с LLM: работает только если ты разработчик
Привет, Хабр. Тут уже есть достаточно статей с методиками разработки при помощи LLM, все они имеют сильные и уникальные стороны, но ни одна не покрывает тот стек, который я определил для себя. Вот, делюсь. Я фрилансер. Не работаю над Enterprise проектами, не знаю как LLM себя ведут в больших разработках, командах. Все мой опыт - это проекты не более 4 месяцев по длительности, не превышали 60к строк кода.
Structured Outputs без иллюзий: как OpenAI, Gemini и xAI соблюдают JSON»-схемы
Structured Outputs, или structured decoding, это способ заставить LLM возвращать ответ в заранее заданном формате: валидный JSON, соответствующий JSON Schema. На уровне генерации это обычно означает constrained decoding: на каждом шаге модели запрещаются токены, которые привели бы к нарушению схемы. Хорошее техническое объяснение есть в статье vLLM: .Для продакшн-систем это важно, потому что ответ модели часто становится входом для следующего шага: API-вызова, записи в базу, бизнес-правила или другого LLM-запроса.
