T-Search — открытый агент для сложного многошагового поиска на базе Qwen3.6-35B-A3B, обученный полностью на синтетике. Один из немногих релизов, заточенных под поиск именно в русскоязычных источниках. Модель не пишет ответ, а отдаёт ранжированный список evidence-чанков, дальнейшую генерацию доверяете любой модели под свой продукт. Выложили всё: веса, харнесс отдельным репозиторием и два бенчмарка, включая TRuST — ручной бенчмарк агентского поиска на русском. Фактически это жёсткая связка модель+харнесс: промпты и пороговые значения — ровно та конфигурация, под которую модель обучалась. При этом сам поиск по документам — эмбеддер и векторную базу — поднимаете сами, в комплекте его нет. Просто заменить свой ретривер на T-Search не получится: придётся встраивать всю конструкцию целиком и проверять, как она ищет по вашей базе документов. Подробности про обучение и ссылки на репозитории — в статье на Хабре.

Индустрия спорит на языке миллиардов долларов и терафлопсов. Но у развития больших языковых моделей есть пределы, которые не двигаются ни деньгами, ни железом — они заданы геометрией данных, теорией вычислительной сложности и теорией информации.

Наш гость Александр Пономаренко —соавтор алгоритмов NSW и HNSW, на которых работает большинство векторных баз данных, а значит и внешняя память почти любой современной ИИ-системы. Лауреат стипендии им. Ильи Сегаловича и IBM PhD Fellowship Award, научный сотрудник ИПФ РАН и лаборатории ЛАТАС, доцент кафедры прикладной математики и информатики НИУ ВШЭ.

Мы не будем задавать лёгких вопросов. Вместо этого обсудим споры, которые сейчас идут в исследовательском сообществе — и попросим гостя рассудить.

⏰ Запускаем трансляцию прямо сейчас!

Смотрите на YouTube или в ВК — и задавайте вопросы Александру!

Anthropic добавила в Claude Code Desktop панель iOS Simulator. Запускается стандартный симулятор Apple из Xcode, а Claude управляет им напрямую: собирает приложение, тапает по экранам, читает результат и по кругу, пока не решит задачу. Можно тапать и самому параллельно, устройство общее.

Работает без computer use, разрешения macOS на Accessibility и Screen Recording не нужны. У каждой параллельной сессии свои симуляторы, внутри сессии до 4 устройств, можно проверить сразу на iPhone и iPad.

Только локальные сессии и только macOS (т.к. симулятор Apple больше нигде не работает). Нужен Xcode с iOS-платформой, планы Pro или Max. Пока бета. Не забываем, что скриншоты устройства уходят в Anthropic, в реальные аккаунты на нём лучше не логиниться.

🤖 AI-агент с нуля: создаем Memory

В прошлый раз мы подключили агента к реальному миру через MCP — и теперь у него есть инструменты. Но каждый новый разговор он начинает с чистого листа.

Разберём, почему «просто передавай всю историю» — это тупик сразу в трёх местах: токены дорожают экспоненциально, данные исчезают при перезапуске, а сама модель начинает галлюцинировать из-за эффекта Lost in the Middle. И покажем, как выглядит настоящая архитектура памяти агента.

⚡️ Это третья часть видеокурса об AI-агентах от ML-инженера Artezio Антона Максимова!

Memory — это не фича и не класс в LangChain. Это конвейер из четырёх слоёв, каждый из которых отвечает на свой вопрос.

В этом выпуске:
— Почему «большое контекстное окно» не решает проблему памяти
— Что такое Lost in the Middle и почему это важнее, чем кажется
— Архитектура memory-системы: контекстный слой, долговременное хранилище, retrieval и жизненный цикл
— Summary Buffer, Token Budget и Working Memory — как управлять тем, что видит модель
— Vector Store, Entity Memory и Knowledge Graph — что и в каком формате хранить между сессиями
— Mem0: готовый memory layer вместо самописного пайплайна
— Пишем агента, который помнит пользователя после перезапуска

🎬 Смотрите на YouTube или RuTube!

⚡️ ИИ превзошёл людей в искусстве убеждения — какова зона риска?

Рассмотрим третью по счету область применения, где искусственный интеллект наглядно демонстрирует свое превосходство. Если успехи AI-агентов в программировании и математике сегодня отрицают вслух только убежденные скептики, то вокруг искусства убеждения пока сохраняется относительное молчание.

Доктор технических наук Владимир Крылов познакомит вас с результатами весьма глубокого и строгого научного исследования, результатом которого стал вывод: эпоха человеческой монополии на убеждение завершена. Создана технология, которая приводит факты, формирует эмпатию и меняет поведение эффективнее, чем самые обученные и высокооплачиваемые профессионалы в мире. Вопрос больше не в том, сможет ли ИИ убеждать массы. Вопрос в том, от чьего имени он будет это делать.

⏰ Запускаем трансляцию завтра, 6 августа, в 12:00.

Смотрите на YouTube, в ВК или прямо в этом канале — и задавайте вопросы лектору!

🤖 AI-агент с нуля: строим Guardrails

В прошлый раз мы дали агенту память — теперь он помнит пользователя между сессиями и может вызывать инструменты через MCP. Звучит идеально. Но у нас пока нет ни одного механизма, который контролирует, что агент читает, что делает и что отдаёт обратно.

Системный промпт с запретами — это не защита, а иллюзия безопасности. Поскольку языковая модель является вероятностной системой, при определённых входных данных она проигнорирует любую инструкцию. И пока у агента есть инструменты, это уже не проблема некорректного ответа — это удалённая таблица в базе данных, письмо, отправленное не тому адресату, или бесконечный цикл API-вызовов, который сжигает весь лимит за ночь.

⚡️ Представляем четвертую часть видеокурса об AI-агентах от ML-инженера Artezio Антона Максимова!

Guardrails — это не фильтр в системном промпте. Это детерминированный код, который принимает решение до того, как данные попали в модель, до того, как выполнено действие, и до того, как результат ушёл к пользователю.

В этом выпуске:
— Карта угроз LLM-агента: разберем Prompt Injection, Jailbreaking, Hallucination и Data Leakage
— Архитектура Guardrails
— Три класса методов: детерминированные, специализированные и вероятностные
— Allowlist, schema validation, ACL и human-in-loop — что и на каком контуре применять
— Пишем Guarded Agent: оборачиваем LangGraph-агент из прошлых уроков в четыре контура защиты

🎬 Смотрите на YouTube или RuTube!