Microsoft объединяет Copilot в единый «суперапп»: сроки и что исчезнет
Microsoft начинает объединять персональный и корпоративный Copilot в одно приложение: обновлённый клиент получит новую иконку, объединит чаты и станет основой...
Последние публикации
Об авторе
AI Act и маркировка контента: что реально изменилось 2 августа 2026 года
С 2 августа 2026 года Article 50 AI Act применяется, но он не требует видимой плашки на любом AI-материале. Разбираем...
Kin Health: на Product Hunt показали ИИ-сервис записи приёмов у врача
На Product Hunt появился Kin Health — сервис, который записывает разговор на приёме у врача и превращает его в короткую...
Sycophancy: почему ИИ поддакивает — разбор линии Anthropic 2023–2024
Исторический разбор работ Anthropic 2023–2024 о sycophancy: как RLHF и preference models подталкивают LLM соглашаться с пользователем даже тогда, когда...
Semantic entropy: как ловить галлюцинации у LLM
Разбираем работу Oxford OATML и Nature 2024 о semantic entropy — методе, который оценивает неопределённость LLM по смыслу ответов и...
Claude 3.5 Sonnet и Computer Use: агент за рулём ПК по скриншотам
22 октября 2024 Anthropic показала Computer Use — режим, в котором Claude 3.5 Sonnet работает с GUI по скриншотам. Разбираем...
Галлюцинации неизбежны? Что доказывает формальный аргумент Xu et al.
Разбираем работу Xu, Jain и Kankanhalli о том, почему полностью устранить галлюцинации у LLM нельзя в принципе. Что именно доказывает...
AI-агенты: что умеют, где применить и какие риски учесть
Разбираемся, что такое AI-агенты, чем они отличаются от чат-ботов, в каких задачах реально полезны и на какие ограничения закладываться перед...
Запоминание и копирайт: что модель действительно «выучила наизусть»
Что именно генеративная модель может воспроизвести из трейна, когда это превращается в риск копирайта и почему фильтр exact match не...
RSP, Preparedness и FSF: как устроены рамки безопасности frontier AI
Разбираем три главные корпоративные рамки безопасности frontier AI — Anthropic RSP, OpenAI Preparedness Framework и Google DeepMind FSF: пороги риска,...
DPO и его наследники: как выглядит RLHF без отдельной reward-модели
Разбираем, как DPO заменил связку reward model и PPO одним loss-функционалом и зачем затем появились KTO, ORPO и SimPO. Где...
Caveman: минималистичный AI-агент, который отвечает «пещерным» языком
Новый AI-агент Caveman намеренно ограничивает свой словарный запас примитивными конструкциями. Разработчик утверждает, что такой подход повышает эффективность взаимодействия и снижает...