llm.
Точно ли агенты безопасны?
Буквально недавно я писал статью по мотивам материала Anthropic - того самого, где опять говорили "джуны больше не нужны".
ИИ по паспорту: как Fable 5 знаменует конец эпохи свободного доступа к frontier-моделям
Флагманскую ИИ-модель впервые отключили по признаку гражданства. Это не сбой, а первый видимый контур мира, где доступ к интеллекту определяет не карта, а паспорт
Anthropic, Fable 5, Claude Code и большой отбор игрушек
Самая сильная общедоступная модель Anthropic прожила четыре дня. У меня абонемент в кофейню живёт дольше.9 июня Anthropic выкатила Claude Fable 5, он же Mythos 5 в закрытом контуре. 12 июня доступ к обеим версиям сняли. А между этими датами уместилось столько, сколько иная модель не набирает за год жизни: скрытое ухудшение ответов для ИИ-исследователей, крик "Fable взломали и вытащили системный промпт" (пост Pliny в X, архив на GitHub
Сжать четыре токена в один вектор: запускаем автоэнкодер CALM на доменных данных (и на одном CPU)
Взяли автоэнкодер из свежей работы CALM (Continuous Autoregressive Language Models), который учится упаковывать чанк из K=4 токенов в один непрерывный вектор и разворачивать обратно, и обучили его не на 15 миллиардах токенов Pile на 8 GPU, как в оригинале, а на 18 тысячах коротких строк с требованиями из IT-вакансий - на обычной машине без видеокарты. По дороге выгребли три классических грабли (flash-attn без CUDA, deepspeed, который не импортируется под NumPy 2.x, и тихий OOM на 33 ГБ логитов). Ниже - подробный разбор архитектуры, конфигов и честные результаты round-trip-реконструкции.💡 Зачем вообще что-то менять в языковых моделях
Как я мерил точность ИИ в распознавании еды: бенчмарк, LLM-as-judge и баг с варёной гречкой
Строю приложение для подсчёта калорий по фото. Пользователь снимает тарелку, модель определяет блюдо, считает КБЖУ. Идея не новая, но мне важно, чтобы это работало именно на русской еде — борщи, гречки, котлеты по-домашнему.В какой-то момент стало некомфортно: я не знал, насколько модель вообще точна. «Кажется, работает нормально» — плохой ответ, если хочешь что-то улучшать. Решил померять нормально.Расскажу, что и как мерил, что получил — и про неожиданный вывод в конце, ради которого, честно говоря, и стоило это всё делать.Три вещи, которые хотелось знать
Графы знаний в юридическом домене: эксперимент с LightRAG (продолжение)
В предыдущей части статьи мы разобрали архитектуру LightRAG и показали основные сценарии его развертывания. В качестве эксперимента (
Один суффикс, чтобы взломать их всех
От GCG до refusal direction. Лонгрид о серии градиентных adversarial-атак на языковые модели: с чего она началась, как разветвилась, что мы в итоге поняли про механику взлома и где находимся сейчас.О чем это и зачемЕсть простой, но неудобный вопрос: насколько прочен safety-элайнмент, который мы навешиваем на модели? Интуиция подсказывает: «модель обучили отказывать на вредное - значит, она отказывает». Серия работ, которую я хочу разложить, показывает, что между обучили отказывать и робастно отказывает под давлением оптимизации - пропасть.
Почему тебе нужно стать нейро-панком прямо сейчас
Небольшое эссе на тему того, почему сообществу разработчиков надо по максиму вкладываться в LLM, которые будут свободны от корпорации и государств.
Почему мы спорим о памяти для AI-агентов
ВведениеНа днях читал статью про память для AI-агентов — одну из тех, где рядом мирно уживаются SQLite, экономия токенов, поиск по накопленным знаниям и надежда наконец перестать кормить модель одними и теми же простынями контекста при каждом новом запуске.
