Глубокие исследования искусственного интеллекта: разборы papers, моделей, бенчмарков, безопасности, регулирования и механизмов работы.
Apollo Research в конце 2024 показала, что несколько frontier-моделей способны к базовому in-context scheming в контролируемых агентных средах. Разбираем метод, результаты и почему сами...
Открыть материал →
Anthropic в марте 2025 показала circuit tracing — способ собирать граф внутренних вычислений LLM. Разбираем, как работают attribution graphs, что они реально доказывают и...
Открыть материал →
Разбор Genie 2 от Google DeepMind в историческом срезе на 4 декабря 2024 года: что именно модель генерирует, как устроена, зачем это нужно агентам...
Открыть материал →
Разбираем две связанные работы Google DeepMind: RT-2, где действия робота стали токенами, и Open X-Embodiment/RT-X, где один стек начали учить на данных от разных...
Открыть материал →
Разбираем обновлённые оценки Epoch AI о росте training compute: от OpenAI 2018 до отчёта 2024 и AI Index 2025. Что именно «удваивается», почему цифра...
Открыть материал →
Разбираем GNoME от Google DeepMind по первоисточникам: что в работе значит 2,2 млн «новых материалов», почему ключевая цифра — 381 тыс. стабильных кристаллов, и...
Открыть материал →
Разбираем, как AlphaProof и AlphaGeometry 2 набрали 28/42 на IMO 2024, что в этом результате было действительно новым, и почему его не стоит путать...
Открыть материал →
В 2024 году Нобелевские премии по физике и химии впервые одновременно отметили работы, напрямую связанные с ИИ. Разбираем не медийный эффект, а то, какие...
Открыть материал →
Разбираем, почему масштабирование LLM больше не сводится к росту параметров. На основе работ 2020–2025 объясняем три рычага: данные, ёмкость модели и вычисления во время...
Открыть материал →
Schaeffer и коллеги утверждают: многие «внезапные способности» LLM могут быть не скачком модели, а эффектом метрики. Разбираем, что именно показала работа 2023 года и...
Открыть материал →