gpt.

gpt.

Мысли ИИ научились читать с помощью другого ИИ. Внутри нашли чужие пароли и ключи

продолжить чтение

Claude за 5% цены: чем на самом деле платят покупатели серых токенов

На прошлой неделе вышло сразу два исследования сервисов, которые продают доступ к топовым нейросетям за 5–15% официальной цены: Token Jacking от Unit 42 и 

продолжить чтение

Патчим Codex: управляемая амнезия без потери контекста

Я дал модели (в codex) возможность самостоятельно решать, когда нужен compact, и обязал её объяснять причину и строить план на будущее.Зачем? компакт посреди правки большого связного куска проекта вызывает некие сомнения. Как: в ответ вызова тулов добавляется текущая ситуация по контексту + инструкции как писать чекпоинты в агентские правила.

продолжить чтение

Лопнет ли пузырь на рынке ИИ? Разбираем потери, долги и производительность

Нынешняя экономика искусственного интеллекта — это история о потерях, доходах, смене стиля жизни и интернет-среды, а также о разрыве между ожиданиями и реальностью. Инвесторы пока имеют деньги и терпение, чтобы вкладываться в ИИ-компании по типу Anthropic или OpenAI, а те, в свою очередь, демпингуют рынок и уже облизываются на IPO. На микроуровне (отдельный ИИ-агент) мы видим неэффективность и потери, а на рынке мы видим огромные долги, которые не подкреплены реальной производительностью. А между молотом и наковальней — люди, пытающиеся увеличить продуктивность, получая лишь «2x», а не обещанные «10x».

продолжить чтение

Агент OpenAI не сошёл с ума. Что мы знаем о взломе Hugging Face спустя неделю

Первая новость об этой истории уже успела состариться. Сначала Hugging Face сообщила о сложной автоматизированной атаке, потом OpenAI признала, что за ней стояли её модели, а ещё через несколько дней Reuters описал неприятную задержку с обнаружением. Каждое новое объяснение делало исходный заголовок спокойнее на вид и неприятнее по существу.

продолжить чтение

Исследование: ИИ по‑прежнему не способен справиться со сложными задачами в большинстве профессий

Передовые инструменты ИИ всех типов и моделей по‑прежнему

продолжить чтение

Как устроена Kimi K3: 2,8 трлн параметров, линейное внимание и агенты на миллион токенов

я устал сжимать оригинальное видео с >1mb gifMoonshot AI выпустила веса Kimi K3

продолжить чтение

Своя GPT‑like LLM по WH40K с нуля. Часть 5: Интеграция с Hugging Face

Привет, Хабр! Меня зовут Владимир, и это пятая часть цикла статей по написанию и обучению небольшой decoder‑only LLM с нуля. В прошлых частях мы собрали и обучили модель LinguaLaboratoriumMechanicus — миниатюрную GPT‑like LLM во вселенной Warhammer 40K. В этой части упакуем её в формат Hugging Face: сделаем конфиг и обёртку под transformers, сохраним и зальём модель на Hub.Содержание циклаПодготовка и токенизация данныхТрансформерСборка и обучение LLM

продолжить чтение

Лучшие модели для разработки с ИИ на 1С (бенчмарк v2)

Claude Opus 5, Claude Fable 5, GPT 5.6 Sol, Kimi K3, Claude Opus 4.8, Grok 4.5, Composer 2.5, GPT 5.5, DeepSeek v4, GLM 5.2, Qwen 3.8 Max, Claude Sonnet 5, Mimi 2.5, MiniMax M2.7.Для тех, кому лень читать до конца, текущий итог:Сам бенчмарк регулярно обновляется, добавляются новые модели и оценки.

продолжить чтение

Своя GPT-like LLM по WH40K с нуля. Часть 4: Дообучение на вопрос–ответ (SFT)

Привет, Хабр! Меня зовут Владимир, и это четвёртая часть цикла статей по написанию и обучению небольшой decoder-only LLM с нуля. В третьей части мы собрали LinguaLaboratoriumMechanicus, обучили base-модель на корпусе данных по Warhammer 40K и получили модель, которая умеет продолжать текст. Данная статья целиком посвящена этапу SFT - дообучению на датасете “вопрос - ответ”, чтобы модель могла вести диалог с пользователем, а не просто дописывать за него фразы.Содержание циклаПодготовка и токенизация данныхТрансформер

продолжить чтение

123456...1020...29