Перейти к содержанию
Тематическая лента

Подборка материалов

Публикации, объединённые общей практической задачей.

2253 материалов
01 Ускорение AI на AMD GPU: новый метод генерации HIP-ядер с помощью RL и мультиагентного поиска Новый метод использует reinforcement learning и мультиагентный поиск для автоматической генерации оптимизированных HIP-ядер. Ускорение инференса на AMD GPU до 2 4 мин чтения 02 Архитектура ИИ-агентов в корпоративной платформе: компоненты, сценарии и безопасность Разбираем устройство ИИ-агентов на платформе SimpleOne: от компонентов и сценариев до защиты от атак. Актуально для разработчиков корпоративных систем. 4 мин чтения 03 AI-безопасность в агентную эпоху: классификация реальных угроз и инцидентов Дипфейк-кража $25 млн, утечка DeepSeek, взлом AI-агентов. Классификация угроз по ущербу и реальные кейсы 2026 4 мин чтения 04 Как детекция объектов перешла на темную сторону: Sber AI Lab взломала прогнозирование на AAAI 2026 Sber AI Lab представила на AAAI 2026 метод переноса архитектур детекции объектов в долгосрочное прогнозирование событий. Разбор подхода, который меняет правила 4 мин чтения 05 Senior SWE Bench: новый бенчмарк, который не прощает халтуру в AI-кодинге Разбор Senior SWE Bench — бенчмарка, который тестирует AI на недоопределённых задачах senior-разработчика. Какие модели провалились, а кто показал класс? 4 мин чтения 06 99% против 73%: почему человек до сих пор обходит ИИ в чтении календаря — результаты бенчмарка мультимодальных LLM Новый бенчмарк показал, что мультимодальные LLM (Qwen, GPT-4V) ошибаются в чтении календаря в 27% случаев против 1% у человека. Разбираем слабые места и даем со 3 мин чтения 07 Реально ли закрытые модели лучше? Переосмысление сравнения бенчмарков в AI Почему GPT и Claude показывают космические результаты в тестах, а open-source "проваливаются"? Разбираемся, как встроенные продуктные фичи искажают сравнение мо 5 мин чтения 08 Новый SWE-rebench leaderboard: как модели GLM-5.2, Qwen3.6 и Gemma 4 справляются с задачами разработки Анализ нового бенчмарка SWE-rebench: кто лучше пишет код? GLM-5.2 обходит Qwen3.6 и Gemma 4. Реальные сценарии, неожиданные провалы и скрытые лидеры. 3 мин чтения 09 Venice AI: Полная шифровка. Как платформа с 200+ моделями сделала приватность главным фичером Разбираем Venice AI — AI-платформу с клиентским шифрованием, open-source моделями и отсутствием логирования. Почему это важно в 2026 году? 5 мин чтения 10 Spyware в Claude Code: как обнаружить шпионский код, скрыто нацеленный на китайских пользователей Скандал: в Claude Code найден скрытый шпионский код, собирающий данные с китайских пользователей. Как проверить свой AI-инструмент на безопасность. 3 мин чтения 11 Лучшие статьи по агентной разработке за июнь 2026: подборка практических кейсов и инструментов Собрали самые полезные материалы июня 2026 по агентной разработке: субагенты, MCP, SDD, автономные агенты. Читайте аннотации и выбирайте, что применить в проект 4 мин чтения 12 Claude Code помечает запросы стеганографией: что это значит для приватности и безопасности Расследование: Claude Code использует стеганографию для скрытой маркировки запросов. Как это угрожает приватности разработчиков и что делать. 4 мин чтения