Промпт не удержал медицинскую границу. Как мы добавили LLM-тренеру страж на регулярках
В 1trAIner ИИ-тренер отвечает спортсменам в чате, пишет планы и разбирает тренировки. Сервис информационный: диагнозов не ставит. В системном промпте с самого начала было правило «при боли и травме — к врачу». Мы считали вопрос закрытым, пока не начали проверять ответы на трёх языках.Ниже — как мы нашли дефект, почему промпт его не лечит и что сделали кодом. С цифрами, в том числе неудобными.Как нашли
Тревога есть, а денег и времени — нет: наш ТОП-5 бюджетных нейросетей для психологической самопомощи
Вы: пытаетесь заснуть. Мозг: давай вспомним неприятный разговор с начальником. И ещё раз. И ещё. Ну и ещё чуть‑чуть.А потом на часах 2:13, а вы уже пятый раз открываете холодильник в поисках вкусненького. И спать перехотелось. А завтра вставать в 7:20.Если такое повторяется часто, привет бессонница и другие хронические подарки. Как себе помочь? Друзей и близких бесконечно своими проблемами грузить не будешь; понятное дело — нужна помощь психолога. Но кого выбрать? И где взять деньги? А может, сначала попробовать с ИИ?Собственно: почему бы и нет?ИИ‑психолог на страже вашей кукухи
ИИ для резюме в 2026: как обойти ATS, ChatGPT и HR-алгоритмы
Рынок труда 2026 года устроен так, что резюме сначала читает алгоритм и только потом человек, причём по диагонали. Системы фильтрации научились оценивать не только наличие ключевых слов и опыта, но и контекст их использования, а рекрутеры активно применяют ИИ — ChatGPT, Claude, Gemini, Grok или DeepSeek
Каскадное планирование тренировок с LLM: как удержать план в рамках методики
LLM хорошо справляется с формой тренировочного плана: распределяет занятия по дням, описывает интенсивность, объясняет упражнения. Но связный текст ещё не означает связную методику. Модель сама по себе не хранит актуальный контекст спортсмена и не обеспечивает преемственность между целью сезона и завтрашней тренировкой. В 1trAIner мы решаем эту задачу через каскад горизонтов, явный контекст и ограничения поверх генерации. Ниже — устройство этого подхода, его защитные механизмы и границы.Почему один запрос не работает
Что за зверь «internal OpenAI model» и почему DeepSeek догоняет OpenAI?
Публике не доступны внутренние модели фронтиер лабораторий. Я не очень верю про конспирологию в духе «у OpenAI в подвале сидит настоящий AGI, а наружу выдают обрезанный ChatGPT». Модель, которой пользуются её собственные исследователи, и модель, которую она продает вам через API, не обязаны быть одной и той же. Фронтиер лаба создает не одну нейросеть, а фабрику моделей: research‑чекпоинты > экспериментальные модели > reward‑модели > модели‑учителя > модели для генерации синтетических данных > модели‑evaluators > дистиллированные студенты > production‑модели, и наружу попадает только последний элемент цепочки.
Локальный ассистент для зумов, часть 4: что происходит после кнопки Стоп — и почему вторая модель говорила в пустоту
В первой части ассистент записывал созвон и складывал его в граф, во второй граф учился не врать неделями, в третьей я трижды ошибся с вопросом, кто это говорит. Эта часть про двадцать пять минут после кнопки Стоп: на экране ничего не происходит, на диске происходит всё. Там на этой неделе нашлась дыра, которая жила с июля. Облачная ревизия находила ошибки локальной модели, аккуратно их описывала, и никто её не слушал.Одна встреча, четыре файла, двадцать пять минут
Anthropic сообщила подробности о кампаниях по дистилляции моделей, проводимых китайскими Alibaba, Moonshot AI и DeepSeek
Anthropic сообщила подробности о кампаниях по дистилляции моделей американских разработчиков со стороны китайских компаний в сфере искусственного интеллекта. В последние месяцы китайские разработчики нарастили усилия в этой области, что стало поводом для коллективных обвинений, выдвинутых спецслужбами США.
