Глухой телефон для ИИ: мы замерили физику LLM-графов и поняли, почему добавление агентов всё ломает
Сейчас, в 2026 году, индустрия ИИ переживает бум мультиагентных систем. Все собирают свои «рои», фреймворки и crew-команды. Логика проста: если одна LLM умная, давайте свяжем десять, дадим им роли, и они свернут горы.Но на практике мы часто сталкиваемся с магией черного ящика. Иногда 10 агентов действительно решают сложную задачу. А иногда они скатываются в бесконечные галлюцинации, теряют изначальный контекст и выдают результат хуже, чем базовая модель соло. И индустрия решает эту проблему в стиле алхимиков: «просто добавьте еще агентов» или «дайте им больше токенов на общение».
Тихая сторона крипторынка: что на самом деле стоит за «магией» торговых ботов
Изображение сгенерировано GPTНа дворе 2026 год. В мире неспокойно. Военные конфликты, санкционные войны, передел рынков, борьба за ресурсы. Кажется, что мировая финансовая система уже давно живёт в режиме постоянной турбулентности, и никого это не удивляет.
Почему никто не ожидал, что механизм «предсказать следующее слово» не должен был оказаться так успешен (но оказался)
Большие языковые модели по-прежнему просто предсказывают следующее слово.
Зовём разработчиков и аналитиков на Day&Night — конференцию о технологиях, которые меняют города
Галлюцинации LLM — это артефакты сжатия. И это объясняет вообще всё
Представьте, что вам дают 10 терабайт текста и говорят запихнуть это в файл на 70 гигабайт. Да так, чтобы потом по любому вопросу можно было восстановить нужный кусок. Не точно, но близко, и не побайтово, но чтобы по смыслу билось.Вы бы сказали: «так это же lossy-компрессия, часть данных неизбежно потеряется».И были бы правы, потому что именно это делает LLM.Предсказание = сжатие (и это не метафора)Тут нужно кое-что объяснить, и это самое важное в статье.Клод Шеннон доказал в 1948 году: предсказание следующего символа и сжатие данных — математически одно и то же
Как AI-фильтр удалил мой блог навсегда — что это говорит о будущем модерации
Недавно я получил уведомление, которое выглядело так:Ваш блог удален AI‑фильтром, а аккаунт заблокирован навсегда...
Множество Мандельброта — видео
ВидеоАнимация: генерирует последовательность из 255 высокоточных кадров в формате BMP (frame_000.bmp ... frame_254.bmp) и автоматически компилирует их в видеоролик (файл Mandelbrot.mp4) с частотой 30 кадров в секунду, используя встроенный FFmpeg.Скачать последнюю версию (Windows и Linux)В windows это Mandelbrot_windows.exe и ffmpeg.exehttps://github.com/Divetoxx/Mandelbrot-Video/releasesВыше README содержит English и Русский!
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?
