КАК СОБРАТЬ СВОЙ УЧЕБНЫЙ БОТ ДЛЯ МОНИТОРИНГА ГЛОБАЛЬНОЙ ОБСТАНОВКИ С НУЛЯ
Вводная частьИдея создания собственного бота звучит сложнее, чем выглядит на практике. Многие представляют такую систему как нечто, доступное только программистам, системным администраторам или специалистам по искусственному интеллекту. На деле первый рабочий вариант можно собрать по понятному маршруту: подготовить рабочее место, настроить доступ к большой языковой модели (далее – БЛМ), установить несколько про-грамм, создать Telegram-бота, подключить интересующие Вас источники средств массовой информации (телеграмм-каналов) и выполнить тестовый запуск. Важнее всего делать всё по инструкции.
graphlens: превращаем репозиторий в типизированный граф — Python, TypeScript, Go и Rust в одной модели
Любой инструмент для «понимания кода», которым я пользовался, рано или поздно упирался в одну из двух стен.Первая — цикл «grep → открыть → прочитать → перейти по импорту → снова grep». Работает, но медленно, и у него нет ни малейшего представления о том, что process_order, найденный в services.py — это тот самый process_order, который вызывается из api.py, а не однофамилец из tests/. Когда этим занимается LLM-агент, он ещё и сжигает на этом тонну токенов.Вторая стена — моноязычность
Пишем чат с ИИ девушкой на Python: LLM-роутинг, долгосрочная память и голос за выходные
19 июня 2026 Яндекс запустил ИИ-персонажей в Алисе — больше 30 собеседников с характером, от блогеров до аниме-героинь; они запоминают контекст, а голоса и обсуждение новостей обещают позже. Жанр не новый: «чат с ИИ-персонажем» уже пару лет тянут Character.AI, Replika и десятки Telegram-ботов. Удивляет другое — насколько мало нужно, чтобы собрать такое самому. Под капотом всего три кубика: языковая модель, память и синтез речи.Сделать чат с ИИ девушкой
LongConspectWriter: автоматическая генерация структурированных конспектов лекций на потребительском GPU
АннотацияАвтоматическая генерация структурированных академических конспектов из аудиозаписей лекций по точным и естественным наукам затруднена для локальных малых языковых моделей (small language models, SLM). Транскрипт лекции продолжительностью ≈1,5 ч составляет около 15–20 тыс. токенов и формально умещается в контекстное окно современных локальных SLM, однако при обработке такого контекста single-call SLM систематически деградируют: теряют фрагменты из середины последовательности, не удерживают структуру и галлюцинируют термины и формулы. Это проявление эффекта Lost in the Middle
Открыл бету AI-Мастера для D&D. Главная проблема оказалась не в кубиках, а в памяти
Что значит «открыть ОБТ» для пет-проектаЧтобы тестеры реально играли, а не упёрлись в платный барьер на втором ходу, я раздал всем стартовый бонус внутренней валюты — маны. Хватает примерно на сотню ходов. Логика простая: дайте человеку пройти достаточно, чтобы он наткнулся на настоящие проблемы игры, а не на «закончились бесплатные попытки, платите».Цифры первых днейВот что показал дашборд OpenRouter с момента запуска:32 тысячи запросов к моделям91,4 миллиона токенов
Сказ о том, как нейросеть занялась reward hacking прямо у меня на кухне
С чего все началось
Оптический компьютер из телефона и зеркала: считаем нейросеть светом
Теги: optical computing, LLM, photonics, DIY, machine learning, hardwareЯ занимаюсь исследованиями в области нейросетей, часть результатов опубликована:Frozen Core Decomposition (FCD): An Architectural Approach to Continual Learning Without Catastrophic Forgetting (2025) — zenodo.org/records/18006952DTG-MA: Hard Guardrails Against Catastrophic Forgetting Through Attention Masking and Task Graphs (2025) — zenodo.org/records/18088857Плюс два патента по прикладному ML: (1) скоростное определение типа задачи прямо по промту — без запуска инференса, и (2) компиляция нейросети под заданные задачи с ростом точности.
Prompt injection нельзя запатчить: год «летальной триады» и лента CVE 2026 года
В марте 2026-го бэкдор пролежал на PyPI около трёх часов. За это время заражённый пакет скачали почти 47 тысяч раз. Пакет назывался LiteLLM — это шлюз к языковым моделям, на котором держатся CrewAI, DSPy, Microsoft GraphRAG и ещё десятки агентных фреймворков. Тот, кто за эти три часа обновлял зависимости, вместе с обновлением затащил к себе автономного бота-атакующего по имени hackerbot-claw.
