ai.
Седиментация для памяти ИИ-агентов: помнить главное, даже забывая детали
Большие языковые модели делают вид, что решают задачу памяти. На практике они решают задачу контекста: чтобы ответ был связным, модели нужна информация о том, что было сказано только что, час назад, в прошлой сессии.Индустрия справилась с этим блестяще. Контекстные окна выросли до сотен тысяч токенов. Retrieval-Augmented Generation подтягивает релевантные фрагменты из внешних баз. Векторные хранилища позволяют ИИ «помнить» переписку за годы.
Ловушка «Пари Паскаля»: как страх перед будущим ИИ отвлекает нас от проблем в настоящем
Давайте сразу честно: я не считаю нынешний ИИ разумным
Немного про AI для догоняющих
Не тот мудр, кто знает всё, а тот, кто знает, кого спросить.Немного введенияВ настоящее время тема искусственного интеллекта (AI) перестала быть уделом исследователей и энтузиастов — она ворвалась в повседневную работу инженеров, аналитиков, менеджеров и, по сути, всех, кто хоть как‑то взаимодействует с текстом, кодом или данными.
Адвокат из Омахи попался на ИИ-галлюцинациях и был отстранен: 57 из 63 ссылок — выдумка
Верховный суд Небраски 15 апреля временно отстранил
CorpClaw-Lite или как я сделал безопасный аналог OpenClaw
Сегодня я хочу рассказать о проекте, над которым я работал последние полтора месяца и сегодня открыл его в опенсорс, чтобы дать ему развитие, и, возможно, предоставить его функционал тем, кому он окажется полезен.Предыстория
AI-суперапп – главный тренд 2026 по версии Forbes. Что мы видим из GPTunneL с позиции 2 млн пользователей
В декабре я рассказал на Хабре, как GPTunneL вырос от прототипа до 1,5 млн пользователей. С тех пор нас стало 2 млн. Подумал – пора рассказать, что мы делаем сейчас и куда идём. Хабр для этого хорошее место.Если коротко: строим и обучаем собственную модель GROM, развиваем GraphRAG, Creative Lab, vibe-coding, работаем над оркестрацией 100+ моделей через единый интерфейс. Под всё это – ML-команда, начинаем строить инфраструктуру под претрейн, прямые партнёрства с MiniMax, ByteDance, Alibaba, Сбером и рядом других поставщиков моделей – как китайских, так и западных.
Принципиальная детерминированность нейросетей и безопасность
Одним из ключевых требований к информационной системе является воспроизводимость результатов. Однако многие специалисты сталкиваются с трудностями, когда попытка повторить эксперименты приводит к отличающимся показателям. Такая ситуация известна как недетерминированность: модель выдаёт различные результаты при одинаковых входных данных и конфигурации.Вместе с тем, несмотря на распространённое заблуждение, источником проблемы чаще всего становятся не свойства самой нейросети, а упущения на этапах проектирования разработки и эксплуатации.
