COMRAD404 COMRAD404 ИИ-сигналы, агенты и практическая разведка

Исследования ИИ: технологии, модели и бенчмарки

133 материалов

Глубокие исследования искусственного интеллекта: разборы papers, моделей, бенчмарков, безопасности, регулирования и механизмов работы.

Схема self-evolving coding agent: трасса задачи превращается в кандидата навыка, проходит карантин, eval gate и canary, после чего допускается в skill bank или откатывается
Исследования////20 мин чтения

Самообучающиеся coding agents: как копятся навыки и начинается деградация

Self-evolving coding agent — не обязательно модель, которая переписывает собственные веса. Чаще это инженерный цикл, где агент сохраняет опыт, формирует навыки и инструменты, проверяет...

Открыть материал →
Схема Zero Trust-архитектуры AI-агента с недоверенной моделью, внешним harness, ephemeral sandbox, broker секретов, egress proxy, approval gate, аудитом и kill switch
Исследования////24 мин чтения

Как изолировать AI-агента: Zero Trust, минимальные привилегии и контроль инструментов

После инцидентов 2026 года контейнер нельзя считать достаточной защитой для AI-агента. Нужна архитектура Zero Trust: отдельный harness, ограниченные инструменты, broker секретов, egress proxy, approvals,...

Открыть материал →
Схема AI safeguards в биологии: классификатор направляет запрос на стандартный ответ, fallback, trusted access или ограничение
Исследования////20 мин чтения

AI safeguards в биологии: как снизить ложные блокировки без потери контроля

Снижение числа fallback-срабатываний не означает ослабления защиты. Разбираем classifier boundary, ошибки маршрутизации, trusted access и проверку биологических возможностей AI.

Открыть материал →
Абстрактный массив весов модели слева и закрытые тестовые карточки справа входят в прозрачный аттестованный CPU/GPU enclave в центре; наружу выходит только агрегированный сигнал результата.
Исследования////24 мин чтения

Double-blind evals: как проверить закрытую AI-модель, не раскрывая веса и тесты

Пилот Google DeepMind и партнёров показывает, как проверять закрытую AI-модель и приватный benchmark внутри аттестованного enclave. Разбираем remote attestation, TCB, остаточное доверие и причины,...

Открыть материал →