[Перевод] Claude против краевых случаев: как LLM-агент нашёл баги в NumPy и других Python…
Обзор
Новости ИИ
432 материалов — отфильтровано, классифицировано, без дублей
Как нейросети решают, чей бренд процитировать: разбор RAG-архитектуры поиска и что из это…
Shakey: Поразительно умный робот из 60-х
ICLR 2026 в Рио-де-Жанейро: главные ML-тренды, математика и инсайты
YOLOv8 против OpenCV на чертежах метро: почему простая геометрия победила нейросеть
MLIR-to-RTL simulation flow: от linalg.matmul до systolic array
Нейронные сети нетрадиционного возбуждения
Откуда в обучении берётся nan: численная нестабильность в ML и почему всё считают в логар…
Когда AI ошибается уверенно
Упоминание в нейропоиске ≠ доверие: почему ИИ называет, да не верит
От Naive RAG до ReAct-агента: как мы строили корпоративного AI-помощника на open-source м…
Нейронные сети нетрадиционной ориентации
Как я за выходные научил ИИ материться по команде, а потом превратил его в кота
Как глушить нефтяную скважину… машинным обучением. Часть 2, техническая
Тени странных петель
Компьютерное зрение на коленке: распознаем дорожные знаки и управляем роботом на ESP32 и …
Разбираемся в ML без воды: от базы до Attention. Часть 10: Бэггинг и случайный лес
Поиск черной кошки в 2000-мерной темной комнате. Турнир алгоритмов машинного обучения
Режим thinking у ИИ: что на самом деле происходит, когда модель «думает»
Смогут ли LLM выжить во время катастрофы? Gemini, ChatGPT и другие играют в «Бункер» (ана…
Как пчёлы, муравьи и рыбы привели нас к мультиагентному ИИ — и почему его так трудно защи…
Векторы по косинусу считают. Косинусное сходство, альтернативы, плюс — фановые проекты с …
[Перевод] Тест Лавлейс: переосмысление
Слуховой аппарат, который слушает мозг: ученые научились регулировать громкость речи чере…
Магия чепухи: как «бессмысленные» инструкции заставляют нейросети работать лучше
За кулисами нейросетей: полный цикл тренировки языкового ИИ
Как дообучить LLM. Рассказываю шаг за шагом
Неоднозначные выводы о ROI в УЗИ классификации
Разбираемся в ML без воды: от базы до Attention. Часть 9: Дерево решений
Что происходит внутри LLM, когда ты отправляешь сообщение