Блог об AI
Заметки о нейросетях, промпт-инжиниринге и том, как искусственный интеллект меняет всё вокруг.
Последние записи
Почему LLM плохо считают: токенизация, решения, инструменты
Большие языковые модели поражают воображение, но заставить их правильно сложить два числа — настоящий вызов. Разбираемся, почему токенизация ломает арифметику и как это чинят.
Локальные LLM: зачем запускать нейросети на своём железе
Cloud API удобно, но не всегда. Разбираемся, когда имеет смысл поднять LLM локально — от приватности до стоимости и задержки.
Промпт-инжиниринг в 2026 году: миф о смерти и новая реальность
Каждые полгода кто-то объявляет промпт-инжиниринг мёртвым. Каждый раз это неправда. Почему умение формулировать задачи для AI становится только важнее.
HDR: как иерархический диффузионный подход научил видео-модели рассуждать на 76% лучше
Новый фреймворк HDR превращает видео-генерацию в инструмент логического мышления. Модель решает лабиринты, ханойские башни и задачи роботов: быстрее конкурентов в 54 раза.
GPT-5: что умеет новая модель OpenAI и почему это меняет правила
OpenAI представила GPT-5 с адаптивным reasoning, контекстом 400K токенов и PhD-уровнем экспертизы. Подробный разбор демо, бенчмарков и цен.
AI, машинное обучение, deep learning и generative AI: в чём разница
Разбираем, как устроена матрёшка технологий искусственного интеллекта — от экспертных систем 80-х до больших языковых моделей.
ИИ-агенты и безопасность: главное из интервью Альтмана на TED
Сэм Альтман назвал агентный ИИ самым серьёзным вызовом безопасности в истории. Разбираем, почему давать ИИ доступ к интернету — это качественно другой уровень риска.
ИИ в 2025: странный год между сингулярностью и мыльным пузырём
Разбор самого странного года в истории ИИ: reasoning-модели бьют бенчмарки, GPT-5 разочаровывает, а китайские модели дышат в затылок.
AI-навыки 2025: что реально нужно знать, а не просто следить за новостями
Пять AI-навыков, которые отделяют тех, кто понимает искусственный интеллект, от тех, кто просто читает об этом. Практический гайд по prompting, агентам и vibe coding.
MotionForesight: предсказание 3D-движения объектов по обычным видео
Новая модель MotionForesight показывает, что для предсказания движения объектов не нужны миллионы видео с разметкой — достаточно 40 тысяч обычных записей взаимодействия человека с предметами