модели. - страница 3

ИИ-ассистенты: как AI делит рынок разработки

Команда AI for Devs подготовила перевод статьи о том, как быстро растущие AI-ассистенты меняют саму природу разработки. Их код выглядит безупречно — но всё чаще решает не ту задачу, что стоит перед нами. Где проходит граница между ускорением и самообманом, и какую новую ответственность это накладывает на инженеров?В начале 1950-х Грейс Хоппер ввела термин «компилятор» и создала одну из первых его версий — систему A-0

продолжить чтение

Как LinkedIn масштабировал поиск людей на 1,3 млрд пользователей

продолжить чтение

Schema-Guided Reasoning: как научить языковые модели последовательно рассуждать

продолжить чтение

Небольшое количество примеров может отравить LLM любого размера

Команда AI for Devs подготовила перевод исследования в котором учёные показали: чтобы встроить «бэкдор» в большую языковую модель, вовсе не нужно контролировать огромную долю обучающих данных — достаточно около 250 вредоносных документов. Этот результат переворачивает представления о масштабируемости атак через отравление данных и ставит новые вопросы к безопасности ИИ.

продолжить чтение

Обзоры препринтов научных статей в области астрофизики за сентябрь 2025 года

Выпуск 448Ежемесячный обзор научных статей в области астрофизики от профессора МГУ Сергея Попова. Выборка интересных публикаций в области астрономии, астрофизики и физики из библиотеки препринтов arxiv.org. Публикуется с разрешения автора и указанием ссылок на первоисточники.arxiv:2509.00951 

продолжить чтение

Андрей Карпатый представил nanochat — проект полного цикла создания LLM всего за 100 долларов

ML-инженер и бывший разработчик OpenAI Андрей Карпатый представил nanochat — это открытый проект полного цикла создания LLM. Обучение модели обойдётся примерно в 100 долларов, если арендовать мощности у облачного провайдера.

продолжить чтение

Исчезнувший агент

Вот так Алиса нарисовала ситуацию. Недавно прошла конференция Яндекса по ИИ и облачным технологиям. Впечатлила работа с AI Studio, демонстрирующая возможность создавать агентов "на лету", даже не используя программирования.

продолжить чтение

Web Agent: автономная ИИ-экосистема от Alibaba — новый этап развития веб-агентов

Индустрия искусственного интеллекта продолжает удивлять инновационными решениями, и появление Web Agent от лаборатории Alibaba NLP's Tawni Lab представляет собой значительный шаг вперед в области автономных систем. Данная экосистема демонстрирует качественно новый подход к созданию ИИ-агентов, способных самостоятельно навигировать, анализировать и действовать в веб-пространстве.Архитектурная революция в мире веб-агентов

продолжить чтение

SLAVA — бенчмарк социально‑политического ландшафта и ценностного анализа

Большой обзор: от идеи и структуры — до неожиданных выводов и практических сценариев применения SLAVA — это открытый русскоязычный бенчмарк, разработанный экспертами РАНХиГС и ИСП РАН для проверки, как большие языковые модели справляются с фактологическими и ценностно нагруженными вопросами по истории, обществознанию, географии и политологии. 

продолжить чтение

ML-обработка видео в web-браузере для видеоконференций SaluteJazz

Нейросеть, сегментирующая изображение человека в кадре: как ускорить её в четыре раза? Привет, Хабр! Это Дмитрий Балиев из SberDevices. В этой статье, написанной по докладу с речь пойдёт о том, как мы обрабатываем алгоритмами видео в Web-браузерах для сервиса конференции SaluteJazz.Расскажу про контекст и ограничения, сам движок и особенности его реализации. Раскрою тайну, как мы работаем с графами вычислений, как инферим нейросети, и как затем всё это собираем, оптимизируем и тестируем. В конце — несколько полезных советов, как делать нейросети удобнее для встраивания.

продолжить чтение