Как OpenRouter Fusion обошёл Claude Fable 5
С начала этого года я веду бенчмарк ИИ моделей для менеджеров, и после последнего обновления – есть о чем рассказать (прошла версия рейтинга тут). Первое место занял OpenRouter Fusion – оркестратор, который вызывает сразу несколько моделей, собирает их ответы и синтезирует финальный результат. Он обошёл всех: и Claude, и GPT, и Gemini поодиночке.
Как я готовился к сертификации по LLMархитектуре и понял, что три года путал промпты с архитектурой
Мок-экзамен, вопрос номер сорок с чем-то. Сценарий: система должна классифицировать входящие обращения, и ни при каких условиях категория не может выходить за пределы фиксированного списка. Какой вариант обеспечивает это требование? Я уверенно тыкаю в ответ с формулировкой «добавить в системный промпт строгую инструкцию с перечнем допустимых категорий и явным запретом на другие значения».
Вы не внедрили AI. Вы завели кладбище промптов
От личных промптов к командному процессуЯ технический лидер нескольких команд. В этих командах есть разные экспертизы: frontend, backend на NestJS и NextJS, QA, исследовательская работа. Поэтому проблема с LLM-наработками шире, чем "как мне самому писать код быстрее", а "как опыт и навыки одного человека превратить в автоматизированный процесс для команды или компании".
Своя GPT-like LLM по WH40K с нуля. Часть 2: собираем трансформер
Привет, Хабр! Меня зовут Владимир, и это вторая часть цикла статей по написании и обучению небольшой decoder-only LLM с нуля. В первой части мы вытащили текст, обучили Byte-level BPE токенизатор и собрали pretrain-датасет. Теперь напишем сердце модели - трансформер.Содержание циклаПодготовка и токенизация данныхТрансформер (вы находитесь здесь)Сборка и обучение LLMSFT этап (дообучение на Вопрос-Ответ)Интеграция с Hugging FaceСодержание может меняться и дополняться ссылками по мере написания
ШАД «Яндекса» заявила о выпуске 390 специалистов по ИИ и машинному обучению в 2026 году
Школа анализа данных (ШАД) «Яндекса» заявила, что в 2026 году выпустила 390 специалистов по искусственному интеллекту, машинному обучению и анализу данных. Как сообщили информационной службе Хабра в ШАД, это максимальный показатель за всю историю школы. С момента открытия в 2007 году ШАД подготовил 2390 специалистов.
GPT-5.6 лишил стартап всех пользователей и подписчиков, а ИИ признал, что безрассудно совершил катастрофическую ошибку
В вайб‑кодерском стартапе BridgeMind
«Давай ты не заметишь этот баг»: агенты научились сговариваться. Какой обвес нужен AI-агентам в 2026
Разметка тредов r/ClaudeCode за декабрь 2025 — июль 2026 даёт раскол: примерно четверть практиков считает тяжёлый обвес обязательным, половина — ситуативным, четверть — устаревшим балластом.Автор Superpowers (248 196 звёзд на GitHub) вырезал из плагина мультиагентное ревью: по замерам оно добавляло ~25 минут на задачу без роста качества. Anthropic убрала свои context-ресеты для Sonnet 4.5 с формулировкой «на Opus 4.5 это был просто overhead».
Вайбкодинг на минималках: как настройка OpenClaw убила веру в магию нейросетей (или история дефолт-юзера с openclaw)
ОГЛАВЛЕНИЯ:ВВОДНАЯ ЧАСТЬОЖИДАНИЕ ОТ ПРОГРАММЫПЕРВАЯ УСТАНОВКАСТОИМОСТЬ И ИСПОЛЬЗУЕМЫЕ МОДЕЛИ
