Я попробовал считать нейросетевой слой в конечном поле Галуа GF(137): 4x по памяти, ARM NEON и честные ограничения
В современных нейросетях критически важно, сколько физической памяти занимает каждый параметр. В этой работе я попытался уйти от классического float32 в нейросетевом слое к uint8 без квантования. Для этого все вычисления проводились сразу по правилам арифметики остатков в конечном поле Галуа GF(137).Стоит сказать, что это не замена обычному инференсу и не попытка доказать, что все должны срочно переписать модели на вычеты по модулю 137. Я взял небольшой слой, байтовые веса, нативное ядро, ARM NEON и несколько базовых реализаций для сравнения.
Что нового в Swift: Май 2026 года
«Что нового в Swift» — кураторский дайджест релизов, видео и обсуждений в проекте и сообществе Swift.Для начала мы остановимся на некоторых локальных группах встреч, которые делятся контентом о Swift:"По всему миру локальные группы встреч и конференции объединяют разработчиков Swift, и некоторые из них появились даже раньше самого Swift! У многих есть каналы на YouTube, где они публикуют видео со своих мероприятий, так что вы можете подключаться удалённо. Давайте выделим несколько.В мае на встрече SF Swift прошёл доклад Дэна Федермана «Agentify Your Swift Repo»
Как тестируют кодинг-агентов в 2026 — и почему вашему продакшну нужен свой бенчмарк
Ни для кого не секрет, что эра «спросить что-то у GPT» постепенно уходит в прошлое. На смену генеративному AI приходит Agentic AI, который не просто проконсультирует, а по вашему запросу придёт и сделает все сам. То же самое и с кодовыми агентами, они не просто отвечают на вопросы, они читают документацию, работают в терминале, дёргают API, правят файлы и в идеале закрывают задачу целиком, от тикета до мёрж-реквеста.
Перевод: LLMs Corrupt Your Documents When You Delegate от Microsoft
Это перевод научной статьи от исследователей компании Microsoft. Статья была опубликована 17 апреля 2026 года. См. источник
ChatGPT не промахнулся ни в одном из пяти медицинских кейсов. И всё равно проиграл. Разбираем, почему
TL;DRВ эксперимент мы шли с уверенностью, что ChatGPT хотя бы раз из пяти промахнётся с главным диагнозом. Не промахнулся. Пять из пяти: метаболический синдром, субклинический гипотиреоз, перименопауза, MGUS, статин-индуцированный рабдомиолиз. Ставка проиграна, но самое интересное оказалось не здесь.
Xiaomi Mimo V2: Как бесплатная модель от вендора смартфонов обошла Qwen 235B в генерации образовательного контента
Мы ожидали увидеть очередную "легкую" модель для телефонов, а нашли hidden gem, который генерирует учебные материалы лучше, чем модели в 100 раз больше. Подробный разбор с JSON-ами, промптами и сравнением.Скрытый текстXiaomi MiMo V2 Flash — бесплатная модель на OpenRouter, которая:🏆 Генерирует лучшие педагогические сценарии среди протестированных моделей⚡ Работает в 3x быстрее Qwen 3 (11 сек vs 34 сек)🎯 100% валидный JSON с первой попытки💰 Стоит $0.00 (пока)Когда использовать: EdTech, онбординг, soft skills, обучающие боты.
Benchmark Driven Development: почему мы перестали верить чужим бенчмаркам
Каждый день появляются новые LLM, OCR, мультимодальные модели и агенты. В новостях — одни заголовки: «Модель X побила все бенчмарки». Руководство хочет «самое новое и передовое», команда — «самое лучшее по метрикам». А вот как понять, что конкретно для вашего кейса это действительно лучше — обычно не очень понятно.В этой статье расскажем, как мы пришли к подходу, который внутри называем Benchmark Driven Development (BDD) — разработка, движимая бенчмарками на своих данных. (Да, мы знаем, что BDD — это ещё и Behavior Driven Development, тут у нас своя расшифровка 🙂)Задача из практики: документы в одном длинном PDF
3 главных инсайта о «взломах» LLM из исследования StrongREJECT
Всем привет!Погружаюсь в новую для себя область AI Security, в связи с чем решил написать несколько обзоров на самые обсуждаемые исследования и статьи по этой теме. Сегодня поговорим про взлом LLM и неожиданные результаты исследования StrongREJECT.TLDR: Не все джейлбрейки одинаково полезныПолный текст доклада (25 стр.) с NeurIPS. Если лень читать обзор, можете пролистать комиксы от нанобананы. Большинство джейлбрейков - иллюзия!
