AlphaXiv запустила веб-симулятор алгоритмов машинного обучения
На сайте AlphaXiv появился раздел RL Playground, в котором можно наглядно изучить работу алгоритмов машинного обучения. Весь процесс показывают на примере обучения модели для прохождения лабиринта.
Как Anthropic заставили ИИ взломать блокчейн-контракты на сумму 550 миллионов долларов
На днях стартап Anthropic – создатели чат-бота Claude – опубликовал занятное исследование на тему кибербезопасности в эпоху ИИ. Исследователи дали нескольким ИИ-моделям задачу, которую обычно решают живые аудиторы и хакеры: найти уязвимости в смарт-контрактах и попробовать их эксплуатировать (читать как "попробовать украсть сколько-нибуд�� денег"). Результаты, мягко говоря, не могут оставить равнодушным: совокупный баланс моделей после серии "грабежей" составил $550,1 млн. Но давайте разберемся, действительно ли все так страшно.
JetBrains представила Air: новую агентную IDE
Компания выпустила Air — ADE (Agentic Development Environment), ориентированную на гибридную работу «разработчик + ИИ-агенты». Это не просто чат с моделью внутри IDE, а отдельная среда, где можно ставить задачи агентам, запускать их параллельно, контролировать изменения и коммитить результаты.Air пока доступен в превью и работает только с одним агентом — Claude Agent, причём для использования требуется активная подписка Anthropic. Версии для Windows и Linux обещают в 2026 году — сейчас приложение доступно только на macOS.
Нейро-дайджест: ключевые события мира AI за 1-ю неделю декабря 2025
Привет! Это новый выпуск «Нейро-дайджеста» — коротких и полезных обзоров ключевых событий в мире искусственного интеллекта и технологий.Меня зовут Вандер
Яндекс представил RATE, новую методику оценки качества перевода с акцентом на естественность речи
На конференции EMNLP 2025 Яндекс показал
Как превратить хаотичный ML-проект в систему: пошаговый гайд по DVC + GitHub Actions
Если ваш эксперимент нельзя воспроизвести командой git checkout && dvc pull, а model_final_v2_new.pth - норма, у вас проблема с ML-инженерией. Дело в воспроизводимости, которую вы теряете уже сегодня. Никакой сложной инфраструктуры (всего два инструмента). Что нужно: DVC для контроля версий данных и моделей + GitHub Actions для автоматизации. В связке они дадут вам полноценный ML-пайплайн бесплатно и за один вечер :)⠀⠀Почему это важно СЕЙЧАС? (даже для сольного проекта)?Проблема без пайплайна
