Как работает автономный ИИ-агент: лекция Стэнфорда о Grok Bot
Как работает ИИ-агент, который трудится, пока вы спите: архитектура Grok Bot, облачный компьютер, память, субагенты, кэш и безопасность — простыми словами.
Блог · Тег
llm
Все статьи блога с этим тегом.
Gemini 4 Argon: возможности, цена и доступ к новой модели
Что Google заявила о Gemini 4 Argon: кодинг, длинные задачи, миллион выходных токенов, цены API и ограниченный доступ. Проверяем цифры из анонса.
Курс CMU по ИИ-агентам: обвязка, оценка и обучение
Открытый курс Carnegie Mellon University: лекции об инструментах, памяти и оценке агентов, практические задания и маршрут для самостоятельного изучения.
GPT-6 Astra: почему сильным агентам нужны короткие skills и промпты
Что OpenAI советует убрать из skills и AGENTS.md под GPT-6 Astra, как задать агенту границы решений и почему критерий готовности важнее инструкций.
Meta: LLM можно заметно дообучать без нового внешнего датасета
Как метод Language Self-Play от Meta и UC Berkeley дообучает модели без разметки: роли Challenger и Solver, результаты Llama-3.2 и пределы синтетики.
Почему «я пробовал с ИИ, всё плохо получается» — это не про ИИ
Провайдер, модель, инструменты, режим рассуждения, контекст и постановка задачи: семь причин, по которым один и тот же запрос даёт разный результат.
Context Engineering — что это и как им управлять
Выжимка лекции с IT-бранча: почему контекстное окно — не память, а поверхность внимания, и почему больше контекста не значит лучше результат.
Подхалим в машине: исследование Стэнфорда о лести ИИ
Стэнфорд проверил одиннадцать моделей на склонность к лести и опубликовал результат в Science. Проблема оказалась социальной, а не косметической.
Промт-инжиниринг по-взрослому: как писать запросы к OpenAI и Anthropic так, чтобы модели действительно работали
Сильный промт — не волшебная фраза, а поставленная задача. Правила OpenAI и Anthropic: сначала результат, инструкции отдельно от данных.
Как нейросеть «разучивается» быть безопасной
GRP-Obliteration: слой безопасности модели смывается одним неразмеченным промптом. Почему это не jailbreak и почему данных нужно ничтожно мало.
NVIDIA PersonaPlex: голосовая модель, которую можно перебивать
PersonaPlex от NVIDIA слушает и говорит одновременно, копирует голос по образцу и разрешена для коммерции. Что она умеет, где слабая и что стало с ней к осени 2026.
Как на самом деле работают LLM: фундамент, который обязан понимать каждый инженер
Токены, attention, трансформеры: что происходит под капотом ChatGPT и Claude и почему без этого модели в продукте ведут себя непредсказуемо.
Алгоритмы с симптомами: почему языковые модели начали «страдать»
Университет Люксембурга протестировал языковые модели психометрическими тестами — как пациентов. Ответы сложились в устойчивые паттерны.
Можно ли испортить ИИ так же, как мы портим своё внимание
Модели докармливали вирусным контентом из Twitter/X — и они начали хуже рассуждать, терять шаги и врать увереннее. Полностью вылечить их не получилось.
Большой AI-дайджест: новые архитектуры, пределы LLM и неожиданные уязвимости
Continuous Thought Machine, длинные контексты через выбор токенов, Nested Learning против забывания — и где у больших моделей обнаружился потолок.
- Ничего не нашли
По запросу нет ни одной статьи. Попробуйте короче: «права» вместо «водительские права в Таиланде».