AI Security Institute Германии: зачем Берлину свой AISI
Германия создаёт AI Security Institute по модели UK AISI. Разбираем, что должен делать DE-AISI, где связь с AI Act и почему всё упрётся в доступ к frontier-моделям.
аналитика
Аналитика данных с ИИ: инструменты, методики и кейсы применения для бизнес-аналитиков и дата-сайентистов.
Третья фаза OpenAI: AGI для всех и AI researcher
OpenAI описала третью фазу компании: AI researcher, персональный AGI и доступный advanced AI. Разбираем, почему рядом важны Microsoft Lens и AI sovereignty.
DeepSeek в расходах компаний США: что показал Ramp
Ramp увидел прямые платежи американских компаний DeepSeek. Разбираем, почему дешёвая LLM теперь конкурирует с enterprise-безопасностью.
Редкие навыки LLM: почему большие модели не забывают то, что малые теряют
Работа Anthropic, Stanford и партнёров показывает, почему редкие навыки LLM теряются в малых моделях и как частота задачи в обучающей смеси может быть важнее грубого роста данных.
OpenAI, Sakana и Meta: как меняется контроль AI-инфраструктуры
OpenAI, Sakana и Meta показывают, как контроль AI-инфраструктуры смещается от дата-центров к капиталу, исследовательскому циклу и лентам внимания.
Lean4Agent: как Lean 4 проверяет workflow AI-агентов
Lean4Agent переносит формальную проверку Lean 4 на workflow AI-агентов. Что проверяет FormalAgentLib, зачем нужен LeanEvolve и где границы результата.
Стоимость токенов в enterprise AI: почему счёт за LLM растёт
Разбор TechCrunch, FinOps Foundation и arXiv: почему token spend стал управленческой проблемой, где горят токены и какие метрики нужны CTO и FinOps.