Тематическая лента
Подборка материалов
Публикации, объединённые общей практической задачей.
2253
материалов
01
OpenAI for Science vs Google DeepMind: стратегическая гонка за учёных и будущее AI в исследованиях
Анализ конкурентной борьбы OpenAI for Science и Google DeepMind за научное сообщество. Кто выигрывает гонку за учёных и будущее AI в исследованиях?
02
Тёмный рынок Civitai: как создают и продают кастомные LoRA для дипфейков знаменитостей
Как на Civitai создают и продают запрещённые LoRA для дипфейков знаменитостей. Технологии обхода цензуры, анализ Stanford и этические вопросы AI.
03
Сэм Альтман признал: GPT-5.2 стал писать хуже. Что случилось и как это исправить прямо сейчас
Сэм Альтман публично признал проблемы с качеством текстов GPT-5.2. Разбираем причины, последствия и рабочие способы исправить ситуацию в феврале 2026 года.
04
Дженсен Хуанг против WSJ: почему Nvidia отрицает $100 млрд инвестиции в OpenAI
Дженсен Хуанг публично отрицает репортаж WSJ о проблемах с инвестициями в OpenAI. Что скрывается за конфликтом и как это изменит индустрию ИИ.
05
SpaceX, xAI и Tesla: зачем Маску мега-слияние ракет, ИИ и машин
Анализ сенсационного мега-слияния компаний Илона Маска. Космические дата-центры, Grok 3.5 в электромобилях и новая индустриальная реальность.
06
Физики взломали диффузию: чип на шуме экономит энергию целой страны
Новый чип Normal Computing использует физический шум для генерации изображений. Энергопотребление Stable Diffusion падает в 10 миллиардов раз. Детали технологии
07
Zhipu AI и Huawei: как Китай создаёт AI-инфраструктуру без американских чипов
Как Zhipu AI с моделью GLM-5 и чипы Huawei Ascend создают независимую AI-экосистему Китая в 2026 году. Технологическая война без NVIDIA.
08
Thinking Machines: как обратный отток мозгов в OpenAI поставил крест на мечте стартапов
Массовый исход инженеров из Thinking Machines обратно в OpenAI раскрывает реальную цену талантов в AI. Почему стартапы проигрывают войну за мозги.
09
ICLR 2026: DPO мертв, GRPO правит. Как локальное обучение меняется прямо сейчас
Анализ 5357 научных работ ICLR 2026: GRPO убивает DPO, RLVR проверяет награды, Nait учит модели думать. Практические выводы для локального обучения.
10
Бенчмарки в open-source AI: как не утонуть в море моделей и почему Artificial Analysis – не панацея
Разбираем, зачем нужны бенчмарки в эпоху open-source AI. Обзор Artificial Analysis, SWE Re-bench и других систем оценки моделей на 31.01.2026.
11
Как на самом деле проводят бенчмарки: коммерческие модели против локальных - честное сравнение или подтасовка?
Расследование: как на самом деле сравнивают Claude 4.5, GPT-5 и локальные Llama 4. Почему бенчмарки врут и как распознать подтасовку в тестах AI-моделей.
12
Криптография против ИИ: почему фильтры безопасности LLM — это фундаментально сломанная идея
Лауреат премии Тьюринга Шафи Гольдвассер объясняет, почему фильтры безопасности вроде GPT-4o и Gemini 2.0 нельзя защитить. Криптография против нейросетей — кто