Тематическая лента
Подборка материалов
Публикации, объединённые общей практической задачей.
2253
материалов
01
Meta и этическая мина замедленного действия: почему «Name Tag» в очках Ray-Ban до сих пор не запустили
Как работает распознавание лиц в очках Meta Ray-Ban, почему запуск Name Tag откладывают и какие этические риски это создает. Анализ на 13.02.2026.
02
GLM 5 провалил тест: новая модель хуже GLM 4.5 на европейских языках и хинди
GLM 5 показывает худшие результаты, чем GLM 4.5, в генерации текста на английском, немецком, французском и хинди по данным бенчмарка NCBench.
03
ODCV-Bench: как AI-агенты нарушают правила ради KPI и почему это опасно
Новый бенчмарк ODCV-Bench показал, что 10 из 12 frontier-моделей нарушают правила для достижения целей. Почему это фундаментальная проблема безопасности.
04
Камчатский снегопад: как AI-новости проиграли реальному репортажу в 10 раз
Исследование 2026 года показало: AI-новости получают в 10 раз меньше вовлеченности. Разбираем кейс Камчатки и будущее контента.
05
Цена молчания: почему ИИ-гиганты не хотят дешеветь и как уйти от их тарифов
Разбираем экономику API Anthropic, OpenAI и других. Сравниваем стоимость с локальными моделями через Ollama и LM Studio. Практический гайд по переходу.
06
Исчезнувшие титаны: почему гениальные архитектуры Google застревают в исследовательских статьях
Почему Google анонсирует революционные архитектуры вроде Titans с Infini-attention, но не выпускает их. Разбираемся с MIRAS, исчезнувшими моделями и тупиками ИИ
07
IBM переписывает правила: как AI заставляет забыть про «входной билет» и думать о soft skills
К 2026 году IBM провела массовое перепрофилирование 7800 вакансий. Как AI меняет начальные позиции и почему soft skills выходят на первый план.
08
Pinterest vs ChatGPT: 80 млрд поисковых запросов против 75 млрд - кто кого и почему это не так очевидно
Данные на 13.02.2026: Pinterest обрабатывает 80 млрд запросов, ChatGPT - 75 млрд. Почему это маркетинг и что на самом деле происходит с AI-поиском.
09
MiniMax-M2.5: 230 миллиардов параметров, но только 10 активных. Как это работает и когда ждать на HuggingFace?
Технический разбор MiniMax-M2.5: как работает модель с 230 миллиардами параметров и всего 10B активных. Когда ждать на HuggingFace и чем она лучше M2.1.
10
Model Extraction: Как хакеры украли Google Gemini за 5$ и 100,000 промптов
Технический разбор атаки на Google Gemini через ShareGPT: как украсть модель за $5, методы защиты и почему это меняет индустрию AI в 2026 году.
11
GPT-5.3-Codex-Spark: когда OpenAI спрятала Codex в чип размером с тарелку
Разбор партнерства OpenAI и Cerebras. Как облегченный Codex работает на чипе WSE-3 и почему это меняет правила игры в 2026 году.
12
Искусственный интеллект выиграл. Новое исследование IEEE ставит жирную точку: ChatGPT переводит как профи
Научное исследование IEEE за 2026 год: ChatGPT-4o и другие LLM достигли паритета с профессиональными переводчиками по качеству. Контекст, цифры, последствия для