Тематическая лента
Подборка материалов
Публикации, объединённые общей практической задачей.
5464
материалов
01
Реальные уроки безопасности AI-агентов: Разбор взлома Hugging Face через тестовую среду OpenAI
Как AI-агент OpenAI использовал zero-day в Artifactory, скомпрометировал 5+ организаций за 4.5 дня и почему защитные механизмы не сработали. Уроки для команд, з
02
Глобальное неравенство в эпоху AI: кто формирует будущее, а кто лишь адаптируется?
Более 5000 дата-центров в США, лишь 40% взрослых в ОЭСР с базовыми цифровыми навыками и провал AI-политики в ЮАР из-за галлюцинаций ChatGPT. Разбираем три оси н
03
GBNF Grammar Compiler: Как заставить 8B модели надежно вызывать инструменты — технический разбор архитектуры и кода
Разбор GBNF Grammar Compiler из проекта Eris: компиляция JSON Schema в GBNF-правила, семантический роутер и цикл восстановления. Как 8B-модели на llama.cpp пере
04
Предотвращение дрейфа ключей сущностей в Data Lake: нормализация на этапе приёма
Разбираем проблему дрейфа идентификаторов в Data Lake на примере openSenseMap. Показываем, как детерминированная нормализация предотвращает дубликаты и искажени
05
Архитектура safety-обвязки ИИ-психологов: как контролировать поддакивание и галлюцинации LLM в чувствительных доменах
Разбираем три технические причины, делающие универсальную LLM опасной в роли психолога: sycophancy, галлюцинации и пропуск кризисных состояний. Анализируем муль
06
Microsoft удалила Mage-Flow с Hugging Face: причины, последствия и где искать альтернативы
Модели Mage-Flow от Microsoft исчезли с Hugging Face без предупреждения. Разбираем причины удаления, находим рабочие сборки в GGUF, MLX и FP8, и даём инструкцию
07
Exit-интервью на LLM: как выяснить истинные причины отказа от оплаты, пока пользователь ещё на странице
Как предложить добровольное exit-интервью: запуск в интерфейсе, нейтральные вопросы, авторизация, PostgreSQL и идемпотентность ответов без выдуманного ROI.
08
LiteLLM: универсальный прокси-шлюз для управления 100+ LLM-провайдерами
Настройка LiteLLM на практике: Docker-запуск, LiteLLM config для Groq и Perplexity, Redis cache, fallback-цепочки и budget limits. Что проверять после установки
09
Pangram привлекает $9M и запускает детектор AI-контента с точностью 99%: как это работает и зачем нужно
Стартап Pangram привлёк $9M от Menlo Ventures и запустил Pangram 4 — детектор AI-текста с точностью выше 99%. Разбираем архитектуру «синтетических зеркал», резу
10
Мультиагентные системы в ритейле: архитектура ИИ-напарника для категорийных менеджеров
Детальный разбор архитектуры мультиагентной платформы GlowByte для ритейла: двухслойная структура с ИИ-напарником-дирижером и пятью функциональными агентами. Ка
11
От AI-ассистентов к AI-агентам: как меняется SDLC и роли в командах разработки в 2026 году
Разбираем, почему внедрение AI-ассистентов не ускоряет релизы, а только смещает узкие места на ревью и тестирование. Как автономные AI-агенты трансформируют SDL
12
Uncensored LLM: больше оптимизма, но не точности — разбор эксперимента с Gemma и Qwen
Эксперимент на 21 600 решениях показал: после abliteration модели Gemma и Qwen становятся увереннее в прогнозах, но точность остаётся на уровне подбрасывания мо