Почему Илону Маску не удается создать по-настоящему правдивую нейросеть?
Илон Маск как одержимый выпускает на рынок все новые модели своей нейронной сети Grok, и 12 августа уже стала доступной версия 4.6, но, хотя он постоянно подчеркивает, что его детище является максимально правдивым ИИ, правдивость ответов Grok в некоторых случаях не обеспечивает. Это не случайно – в модели содержится принципиальный дефект – она не владеет научными правилами отличия правды от лжи и заблуждений. Чтобы исправить этот дефект, к алгоритмам обучения SFT и RL следует добавить новый – НРД.
Как я первый в Казахстане измерил ИИ видимость банков (и что из этого вышло)
Это моя первая публикация на Хабре, который я читаю уже лет 10... Так что, если честно, даже немного трясусь от волнения. Всё равно что смотреть футбол и выйти на поле в составе моего любимого Кайрата. Но постараюсь без лирики и перейду к делу. Итак, в 2026 году уже всем как будто понятно, что потенциальные клиенты всё чаще выбирают банк не в поиске, а в диалоге с нейросетью (хотя многие с этим до сих пор почему‑то спорят). На выходе клиент получает короткий список из трёх‑четырёх названий.
Почему цена Bitcoin «сломалась»: разбор аномалий 2022–2026 с WhyTrend
Увидел провал на графике → открыл Google или Twitter → полдня собираешь версии "почему". Знакомо? Детектор аномалий сам по себе даёт только точки на оси времени, а вопрос "почему" как был ручным, так и остаётся.В этот раз я прогнал WhyTrend не на паре аккуратных точек из Google Trends, а на полном ряде BTC за 4.5 года — и заодно на двух разных LLM. Результат оказался неожиданным: модель меньшего размера дала в три раза больше настоящих объяснений, чем более крупная. Расскажу, что случилось и почему.Что запускалиДанные — дневные close BTC/USDT, 1680 точек без единого пропуска, с 1 января 2022 по 7 августа 2026. Ключевое слово одно — Bitcoin
Google начала тестировать новую главную страницу поисковика с ярлыками для работы с ИИ
Google постоянно ищет новые способы привлечь пользователей к функциям искусственного интеллекта, и на этой неделе компания тестирует ещё одно изменение в поиске, ориентированное на ИИ. Некоторые пользователи заметили обновлённый дизайн главной страницы поиска Google, в котором классическая кнопка поисковика заменена множеством ярлыков к функциям ИИ.
Один запрос, семь ИИ-поисковиков, ноль общих источников
Когда человек спрашивает у ассистента «к кому обратиться», он не получает десять синих ссылок. Он получает ответ, внутри которого названы пять-десять доменов. Для бизнеса это новая выдача, и вопрос к ней другой, чем к обычному поиску: не «какая у меня позиция», а «я вообще есть в этом ответе».Я меряю это программно: беру запрос, задаю его нескольким движкам и смотрю не на текст ответа, а на то, какие домены движок реально процитировал. 10 августа 2026 года я прогнал два запроса через семь движков в один заход. Пересечение получилось пустым: ни одного домена, который назвали бы все семеро.
llms.txt — кто его реально читает и нужен ли он вашему сайту
Ну что, сыграем сегодня в разрушителей мифов? Тем более, именно этот миф набил оскомину и пару маркетинговых физиономий. Итак, давайте разбираться, что же такое этот наш элэлэмс текст, зачем он нужен и нужен ли вообще.
Почему никто не объясняет аномалии во временных рядах?
Недавно встретились с коллегой за кружкой кофе, без всякой рабочей повестки. Он занимается Data Science, я — backend‑разработкой. Разговор как‑то незаметно, как это обычно бывает, свернул в сторону обсуждения рабочих нюансов, а самый обычный вопрос про очередной график в дашборде — закончился идеей проекта, который в итоге вырос в open‑source фреймворк.В какой‑то момент он сказал фразу, которая неожиданно зацепила:«Мы легко и быстро умеем находить аномалии. Но потом аналитик всё равно часами выясняет почему они произошли.»
