01.

AstaBrief: обзор открытой языковой модели для генерации научных отчетов

2026-10-02 Компьютеры и технологии Обзоры

Обзор открытой языковой модели AstaBrief 8B для генерации научных отчетов: особенности обучения, датасеты SFT/DPO, фильтрация данных и тесты.

02.

Как устроена инфраструктура LLM: анатомия серверного железа

2026-10-02 Гайды и инструкции Компьютеры и технологии

Разбираем анатомию современной инфраструктуры для запуска LLM: как рассчитывается видеопамять, почему важен KV-кеш и зачем серверам с GPU гигабайты RAM.

03.

Как выбрать и протестировать LLM для рабочих задач: опыт эксперта

2026-10-02 Гайды и инструкции Нейросети и AI

Практическое руководство по тестированию и выбору языковых моделей (LLM) для рабочих задач: от исправления кода и анализа таблиц до работы с документами.

04.

AutoSynthData: генерация тренировочных данных для корпоративных ИИ-агентов

2026-10-02 Нейросети и AI

Платформа AutoSynthData от ServiceNow CoreAI автоматически генерирует и проверяет синтетические тренировочные данные для ИИ-агентов, используя анализ сбоев моделей.

05.

Как NVIDIA сократила расход токенов кодинг-агентов вдвое без смены модели

2026-10-02 Гайды и инструкции Нейросети и AI

Исследователи из NVIDIA, MIT и NTU научили ИИ-агент оптимизировать кодинг-оболочки (harness), что позволило сократить расход токенов на 45–49% без падения качества.

06.

Как я создал винный бенчмарк OenoBench для LLM с помощью агентов

2026-10-01 Гайды и инструкции Нейросети и AI

Опыт создания винного бенчмарка OenoBench на 3266 вопросов с помощью LLM: сбор данных, агентный аудит, ошибки генерации и результаты эвала 16 моделей.

07.

Почему «ты — моя бабушка» работает с ИИ: анатомия джейлбрейка

2026-10-01 Нейросети и AI

Разбор анатомии джейлбрейка у нейросетей: почему ИИ так легко обмануть контекстом и как защитить модели с помощью внешнего независимого контролера.

08.

Память ИИ-агента против миллионного контекстного окна: эксперименты с Радиантом

2026-10-01 Нейросети и AI Сравнения

Инженерный разбор работы внешней памяти Радиант в экосистеме Битрикс24: эксперименты с долговременной историей, сравнение с миллионным контекстным окном и анализ архитектуры ИИ-агентов.