Долой иерархию и роли: о том, как LLM-агенты самоорганизуются лучше, чем мы их проектируем (только на сильных моделях)
Хабр, привет! Меня зовут Вика Дочкина, я работаю в Сбере и пишу диссертацию на тему автономных AI-систем.Роли, отделы, департаменты, иерархии, должностные инструкции, процессы — всё это придумано для людей. Для нас: с одной специализацией (реже - несколькими), 8 часами продуктивности в день, невозможностью удержать в голове контекст всей организации и месяцами на смену профессии.У LLM-агента ни одного из этих ограничений нет. Он мгновенно меняет специализацию. Он видит полный контекст. Он не потребляет ресурсы, когда не работает. Зачем тогда переносить на него человеческую оргструктуру?
Разработчики Bluesky представили приложение Attie с ИИ для персонализации ленты новостей
Команда Bluesky представила
Залипаешь в рилсах? Причины: непонимание эмоций и страх быть отвергнутым
TikTok, Reels, Shorts затягивают похлеще Гаргантюа из Интерстеллар. Но почему одних людей затягивает в пучину с головой, а другие практически в них не заходят? Новое исследование предлагает объяснение: тип привязанности на основе тревожности или же модель отношений, основанная на страхе быть покинутым. Вот тот самый фактор, предсказывающий зависимость от коротких видеороликов.
Google представила новый ИИ-алгоритм сжатия памяти TurboQuant
Исследователи искусственного интеллекта Google представили TurboQuant, новый сверхэффективный алгоритм сжатия памяти для ИИ.
Новый 3-битный алгоритм Google заставил рынок переоценить ИИ-индустрию
Индустрия искусственного интеллекта годами развивалась по пути грубой силы — бесконечного наращивания вычислительных мощностей. Но когда физические пределы «железа» стали очевидны, в игру вернулась чистая математика.В среду, 25 марта 2026 года, на биржах произошла аномалия. Пока индекс Nasdaq уверенно рос, акции гигантов индустрии памяти — Micron, Western Digital, Seagate, а также производителей оборудования Lam Research и Applied Materials —
TurboQuant. Новый алгоритм сжатия от Google
Google Research выпустили TurboQuant - новый алгоритм сжатия данных, который сокращает объём кэш-памяти LLM как минимум в 6 раз и даёт ускорение до 8 раз. При этом заявляется отсутствие потерь в точности, что напрямую влияет на эффективность работы ИИ.
Конец эпохи вероятностного ИИ: почему гонка за GPU от Nvidia — это архитектурный тупик
Индустрия генеративного искусственного интеллекта больна
Как мы пришили LLM «спинной мозг»: архитектура рефлексов для ИИ-агентов в 60 FPS
Привет, Хабр!Интеграция современных LLM в геймдев, виртуальных ассистентов и робототехнику сейчас напоминает попытку прикрутить двигатель от космического шаттла к телеге. У вас есть невероятно умная модель, которая понимает тончайший контекст, но её inference latency (задержка вывода) убивает любой пользовательский опыт.Пока ваш ИИ-NPC парсит входящий аудиопоток, отправляет запрос по API, ждет генерации ответа и распаковывает JSON в анимацию, проходит от 1 до 3 секунд. В динамичной среде — это вечность.
