Наделла о distillation: кто зарабатывает на AI-данных
Сатья Наделла критикует односторонний рынок обучения ИИ: компании платят за модели деньгами и рабочими знаниями, а ценность может уходить владельцам инфраструктуры.
LLM
Всё о больших языковых моделях: архитектура, обучение, бенчмарки и практическое применение LLM в реальных проектах.
AgenticSTS: структурированная память AI-агентов вместо длинного контекста
AgenticSTS показывает, как long-horizon агенты могут обходиться без бесконечного transcript: свежий prompt собирается из пяти типизированных слоёв памяти.
Databricks GLM 5.2: почему AI-кодинг считают по задаче
Databricks показала, почему для AI-кодинга важнее цена за выполненную задачу, чем стоимость токена: GLM 5.2 стала кандидатом на daily coding model.
Террористические группы используют ИИ-чатботы: что это значит для безопасности ИИ
Полевое исследование CASP показывает, что LLM стали практичным инструментом для террористических групп. Разбираем риск без операционных деталей.
Muse Spark 1.1 API: как Meta входит в ценовую войну моделей
Meta вывела Muse Spark 1.1 в публичный API preview: $1.25 за входные и $4.25 за выходные 1M токенов, 1M context и ставка на агентные задачи.
MiniMax M3 Pro: что значит 2,7-триллионная модель с открытыми весами
MiniMax M3 Pro пока не вышла. Если планы подтвердятся, это будет проверка того, насколько далеко Китай готов продвинуть открытые веса у моделей верхнего класса.
Jacobian Lens Claude: как Anthropic читает J-Space
Anthropic показала Jacobian Lens и J-Space — часть внутренней рабочей памяти Claude. Разбираем метод, safety-кейсы и границы вывода про сознание.