Вышел Grok 4.1 от xAI
Компания xAI официально объявила о выпуске Grok 4.1. По данным компании, Grok 4.1 значительно улучшает качество взаимодействия за счёт расширенных творческих, эмоциональных и совместных возможностей. Модель стала лучше воспринимать тонкие намерения пользователя, придерживается более целостного стиля общения и сохраняет «личность», при этом не теряя точности и надёжности, характерных для предыдущих поколений Grok.
Пример реализации агентного RAG’а
Надеюсь, все знают что такое RAG :) Для тех, кто не знает: это такая система, которая позволяет искать информацию и отвечать на вопросы по внутренней документации.Архитектура RAG может быть как очень простой, так и весьма замысловатой. В самом простом виде она состоит из следующих компонентов:Векторное хранилище — хранит документы в виде чанков - небольших фрагментов текста.Ретривер — механизм поиска. Получает на вход искомую строку и ищет в векторном хранилище похожие на нее чанки (по косинусному сходству).
TOON: новый формат на смену JSON для более эффективного взаимодействия с LLM?
TOON — это ещё один способ записать те же самые JSON-данные, но компактнее и понятнее для моделей. Вместо "key": "value" он использует отступы как YAML и табличную запись для массивов объектов: шапка с названиями полей, дальше строки с данными.
Baidu представила мультимодальную ERNIE, которая обходит GPT и Gemini в ключевых тестах
Baidu выпустила новую мультимодальную модель ERNIE-4.5-VL-28B-A3B-Thinking
Когда RAG на Go свистнет: собираем прототип чата за вечер
Привет, я — Евгений Клецов, Go-разработчик в Cloud.ru
В Google предупредили о вирусах нового поколения, способных удалённо подключаться к моделям генеративного ИИ
Технические специалисты Google Threat Intelligence Group (GTIG)
Хайп vs реальность: что tech-медиа пишут об ИИ и кто реально лучший в 2025?
За последний месяц я детально отслеживал каждую статью об искусственном интеллекте в ведущих западных tech-изданиях. 200 статей из TechCrunch, VentureBeat и MIT Technology Review за 26 дней — в среднем почти 8 новостей об ИИ каждый день. Цель эксперимента была проста: понять, совпадает ли то, о чём громче всего кричат медиа, с реальными возможностями ИИ-моделей.Спойлер: не совпадает. И разрыв между медийным шумом и реальностью оказался весьма значительным.Методология исследования Я мониторил три ключевых источника tech-новостей:TechCrunch — крупнейшее издание о стартапах и технологиях VentureBeat
RedCodeAgent: автоматическая платформа для red-teaming и оценки безопасности code agents
Команда AI for Devs подготовила перевод статьи о RedCodeAgent — первой полностью автоматизированной системе red-teaming для проверки безопасности кодовых агентов. Исследователи из Чикаго, Оксфорда, Беркли и Microsoft Research показали: даже самые продвинутые LLM-агенты могут генерировать и выполнять уязвимый код. RedCodeAgent не просто тестирует ответы — он атакует, анализирует поведение и находит уязвимости, которые пропускают все остальные методы.
ИИ-ученые 2025: SR-Scientist, DeepEvolve и Kosmos — чем отличаются и зачем. И почему выстрелил Kosmos
В 2025-м на наших глазах складывается новый класс инструментов - ИИ-Ученые (AI-Scientist). Если раньше алгоритмы ИИ могли только генерировать идеи или перерабатывать уже известные решения, то современные системы умеют не просто придумывать гипотезы, но и реализовывать их на практике, тестировать и совершенствовать из раза в раз. Речь не просто про чат-боты и Co-Pilot’ы, речь про агентные системы, которые сами ставят гипотезы, пишут и исполняют код, проверяют результаты и накапливают опыт. В чем сутьВ науке есть 3 сложных момента:понять, что уже известно
