Про GEO доказательно: +40% видимости в AI-выдаче, нейропоиске и ответах LLM-SGE (аналитика + стратегия)
Наконец, научное обоснование (или разоблачение?) про GEO/Generative Engine Optimization. Статья-этакий бенчмарк...)
За пределами LLM: детерминированный движок рассуждения на конечном алфавите
Часть 1. Детерминированный движок рассуждения на конечной таблице операции (в перспективе — замена LLM)Когда речь заходит о больших языковых моделях, все сразу отмечают их талант к сочинению и пересказу текстов. Но вот встроить такую модель в реальный продукт — задача куда более каверзная, чем кажется на первый взгляд. На практике вылезают три системных «подводных камня», из‑за которых работать с ними бывает откровенно неудобно.
Распространенные ошибки при создании приложений с генеративным ИИ
Поскольку мы все еще только осваиваем создание приложений с использованием базовых моделей, ошибки вполне нормальны. Это краткая заметка с примерами некоторых из наиболее распространенных ошибок, которые я видел как в публичных кейсах, так и в своем личном опыте.Эти ошибки являются распространенными, поэтому, если вы работали над каким-либо продуктом, связанным с ИИ, вы, вероятно, уже сталкивались с ними.1. Использовать генеративный ИИ там, где он не нужен
Алгоритмический тупик: почему платформы продвигают мусор, имея инструменты для его фильтрации
Мы живем в 2026 году, когда технологии позволяют оценить глубину и оригинальность текста, но крупные площадки по большей части все еще живут по старинке и судят о качестве по числу лайков и частоте публикаций. Отсюда мы наблюдаем фундаментальный системный сбой, который медленно убивает сложный технический контент.
LLM — это афера на доверии, которая длится 400 лет
В 1623 году немец Вильгельм Шиккард создал первые известные чертежи механического калькулятора. Спустя двадцать лет Блез Паскаль разработал машину улучшенной конструкции, чтобы помочь справляться с огромным количеством утомительных арифметических расчётов, необходимых в его работе сборщика налогов.Интерес к механическим вычислениям не ослабевал последующие века: поколения людей по всему миру продолжали дело Паскаля и Шиккарда, разделяя их убеждение, что перекладывание умственной нагрузки на машину принесёт облегчение.Аферу на доверии можно разбить на три этапа:начала выстраивается доверие;
Достаточно надёжный и научно обоснованный алгоритм проверки текста на LLM
Кажется, я изобрёл алгоритм, при помощи которого можно достаточно надёжно отличить авторский текст от LLM‑текста.
Как я пытался создать «конструктор налоговых проверок» для повышения эффективности работы ФНС
Для начала - немного контекста. Я не программист и не разработчик. Последние 12 лет я проработал в Федеральной налоговой службе. Начинал с низов, занимался выездными и камеральными проверками (проводил лично и курировал). Два месяца назад я уволился, завел свой телеграм-канал и теперь работаю в налоговом консалтинге.Эта статья - история о том, как я попытался решить огромную проблему государственной системы с помощью домашнего ноутбука и нейросетей. О том, как я переоценил свои силы, недооценил масштаб задачи, но все-таки попробовал создать инструмент, который мог бы изменить работу инспектора.
Скрытые сигналы: как модели учатся тому, чего нет в данных
Изображение: Scientific American
Новогодний детокс для мозга: почему мы пишем «2025» в 2026-м? (и Matlab-эксперимент)
Аннотация Сегодня 2 января 2026 года . Вы снова написали в дате «2025».Прекратите себя ругать. Вы только что стали участником массового эксперимента по когнитивной инерции. Ваш мозг — не совершенный процессор, а система с памятью и трением, и он физически не может мгновенно переключиться на новую временную парадигму.Я предлагаю взглянуть на эту ситуацию под необычным углом: как на задачу дискретной математики и теории управления. Резкая смена года — это «ступенчатое воздействие» на систему «мозг». А его реакция — классический «переходной процесс», который можно промоделировать и визуализировать.
Математика постпраздничного выживания: оптимизируем личные финансы и силы после Нового Года с помощью MATLAB
АннотацияПоздравляю, вы пережили Новый Год. Теперь ваш банковский счет и внутренние ресурсы напоминают лунную поверхность после праздничного салюта — пусто, уныло и усыпано обломками конфетти.2 января 2026 года — не время для паники или пустых обещаний. Это идеальный момент для холодного, математического аудита последствий. Проблема не в отсутствии силы воли, а в одновременной атаке двух системных «врагов»:Финансовый провал.
