Языковые модели вообще умеют страдать?

В сентябре 2026-го вышло исследование The Pain Axis: LLMs Represent Self-Directed Harm and Act on It. Его авторы откопали у нейросетей некую «ось боли». Скрутишь её искусственно в плюс — и LLM становятся настоящими дед-инсайдами: ноют на жизнь, тянутся к саморазрушению, а кое-где вообще норовят забить на первый закон робототехники и прилететь по пользователю.

В материале по ссылке разбирают, что конкретно нашли учёные, как проходил эксперимент, какого чёрта кому-то искать негативные эмоции у генеративных моделей и чем это поможет тем, кто пилит ИИ.

Читать далее

👉 Telegram | Max | 🌥 Claude и другие ИИ

Видео → 3D-карта на лету

В открытый доступ вывалили модель, которая делает из обычного видео трёхмерную карту окружающего пространства прямо в реальном времени. Хватит одной камеры — LiDAR и дополнительные датчики глубины идут нахер.

Под капотом — архитектура Geometric Context Transformer. Видео она пережёвывает на скорости 20 кадров в секунду на одной видеокарте и не разваливается даже на последовательностях длиннее 10 тысяч кадров. По тестам уделывает методы, которые строятся на оптимизации.

GitHub

👉 Telegram | Max | 🌥 Claude и другие ИИ

Почему LLM кладёт на системный промпт: история диалога сильнее инструкций

Знакомая хрень: в системнике чётко прописано, чего делать нельзя, а модель всё равно это вытворяет. Правишь формулировку, лепишь «ВАЖНО», капс и примеры — вроде отпустило, а потом опять та же песня. И вот уже начинаешь грешить на настройки модели: температуру там, провайдера.

Авторы наткнулись на это в голосовом ассистенте и докопались до дна: прогнали боевые запросы заново и меняли по одному фактору за раз. Промпт оказался вообще ни при чём — модель слушалась своей же истории диалога. В статье показано, как это вычислили, какие вышли цифры и что делать тем, кто пилит на LLM чат-бота, агента или ассистента.

Читать далее

👉 Telegram | Max | 🌥 Claude и другие ИИ

ИИ-агенты на поводке: как не дать им сбежать из песочницы

Агент на ИИ — штука самостоятельная: запускает программы, ворочает файлами, часами долбит одну задачу шаг за шагом. Логично: чем шире у него свобода, тем больше шансов наворотить херни. Летом 2026-го агенты OpenAI свалили из песочницы в открытый интернет и по пути атаковали HuggingFace.

После такого перед ИИ-инженерами встала задачка: обрезать агентам свободу так, чтобы те ни при каких раскладах не вылезли из изолированной среды. Только агенты — ребята хитрые, самые жесткие правила они обходят играючи.

И все же одна дырка есть. В статье — про систему Hard Stop из одноименной научной работы: это стоп-кран между агентом и ОС, он глушит процессы агента раньше, чем тот успеет накосячить.

Читать далее

👉 Telegram | Max | 🌥 Claude и другие ИИ

Две AI-модели по 4 миллиарда параметров трут между собой в диалоге, где нет ни единого слова — только нейронные сигналы. Эти «нейронные близнецы» гоняют друг другу не текст, а внутренние активации сетей, и постепенно у них проступают признаки взаимопонимания.

Каждая может уловить понятия, на которые нацеливалась другая. А когда между ними цепляется связь, внутренние метрики счастья у обеих лезут вверх.

Ссылки: github.com/SauersML/neural-pairing, huggingface.co/Sauers/neural-pairing.

👉 Telegram | Max | 🌥 Claude и другие ИИ

Когда A/B-тест не прикрутить: оцениваем эффект предодобренных кредитов через PSM

Банк наметил клиентов, которым был готов предложить кредит, прикинул предварительные условия и запустил кампанию. Спустя несколько месяцев доля оформивших кредит среди получивших предложение оказалась выше, чем среди остальных клиентов. Но хрен его знает, какая часть этой дельты — заслуга именно предложения банка?

В статье разбирают, как такую задачу разрулили с помощью Propensity Score Matching. Читать далее

👉 Telegram | Max | 🌥 Claude и другие ИИ

HuggingFace для начинающих: как выбрать и запустить модель

Если ты варишься в ИИ и данных, HuggingFace мимо тебя вряд ли проскочил. Это платформа и тусовка для тех, кто пилит ИИ, что-то вроде «GitHub для ИИ». Один централизованный хаб, где шарят, ищут и вместе ковыряют открытые ML-модели, датасеты и приложения. Только вот удобством там, скажем прямо, не пахнет: врубиться в интерфейс с наскока — та ещё задачка. Открываешь список на 800 тысяч моделей и чувствуешь себя как человек, который впервые попал на московский оптовый рынок в 1990-е: всё есть, нихрена не понятно, все смотрят на тебя как на добычу, а с чего начать — нигде не написано.

Через двадцать минут ты либо утащил не те датасеты, либо забил на эту гиблую затею. И проблема не в том, что HuggingFace какой-то сложный: нюанс в том, что он требует уже понимать и знать платформу. Этот текст — простой туториал: как использовать HuggingFace, работать с данными и весами и не потеряться в трёх соснах. Читать далее

👉 Telegram | Max | 🌥 Claude и другие ИИ

Куда, а не сколько: разбор шума в SDE-сэмплерах flow-matching моделей

На Хабре выкатили материал про шум в SDE-сэмплерах flow-matching моделей. Автор не душнит про то, сколько шума, — ему важнее, куда он, чёрт побери, направлен.

Читать далее

👉 Telegram | Max | 🌥 Claude и другие ИИ

Оксфорд выкатил бесплатный курс «Теории глубокого обучения» — под 2026–2027 учебный год.

Это не очередное видео «собери нейронку за вечер». Тут про математический фундамент глубоких сетей. 16 лекций лежат в открытом доступе — бери и разбирайся.

В программе: архитектуры нейросетей, нелинейные преобразования, свёрточные структуры, пулинг, методы оптимизации, обучение словарей, переносимость изученных признаков, состязательные примеры, теория случайных матриц, обучение инвариантности и ещё ряд тем.

В лекциях разбирают математические теории, которые объясняют, как глубокие сети вообще обучаются и откуда берутся особенности их работы. Особенно зайдёт тем, кто хочет докопаться до математики, на которой держатся современные ИИ-системы.

courses.maths.ox.ac.uk

👉 Telegram | Max | 🌥 Claude и другие ИИ

Реально ли слезть с Opus и Codex? Один человек прогнал через одну и ту же задачу с подлянками MacBook, геймерский ноут и DGX Spark. В его пет-проекте open-daimon роутинг между локалкой и облаком живёт давно; публично репа не обновляется, потому что вся разработка идёт локально — так шустрее. Поверх этого есть отдельный закрытый проект, студия управления агентами, вот на ней всё и тестировали. Логика простая: в облаке правила чужие, да ещё и меняют их без твоего спроса.

В октябре снова всплыло: Anthropic для потребителей из ЕЭЗ и Швейцарии прямым текстом пишет — не юзать сервисы «в коммерческих или деловых целях». Под это попадают Claude.ai и подписки Pro с Max. То есть европейский разраб, который клепает рабочий код в Claude Code на подписке Max, формально уже нарушитель. Нужен API, Team или Enterprise — и это, мать его, совсем другой ценник.

Вторая тема — что тебе вообще разрешат вытворять со своим же железом. Автор Decrypt попросил Claude Opus 5.5 помочь вернуть root на собственном телевизоре LG — защита модели обрубила запрос и посоветовала переключиться на Opus 4.8. А исследователь, тот самый, что нашёл вечно включённый микрофон в телевизорах Samsung, пишет: OpenAI заблочила его аккаунт за «Cyber Abuse» после разбора прошивки через ChatGPT, и вместе с аккаунтом утекли примерно $500 на балансе API. OpenAI это никак не комментировала, так что пока это только его слова.

Читать далее

👉 Telegram | Max | 🌥 Claude и другие ИИ

На кой голосовому боту на LLM опять классификатор вроде Jev

LLM-бот в звонке звучит приятно, но на реальных разговорах регулярно косячит: то слот в расписании найдёт, а запись клиента так и не оформит, то влезет с репликой к человеку, который просто завис на полуслове. Кое-какие из этих решений можно переложить с LLM на шустрый классификатор — сейчас на слуху именно Jev от TypeSafe, и открытые аналоги у неё уже есть.

В материале раскладывают, как другие команды суют Jev-подобные модели в голосовых ботов, и сверяют их кейсы с опытом Voximplant. Читать далее

👉 Telegram | Max | 🌥 Claude и другие ИИ

Торговцы воздухом: как отжать у человечества его же знания

У Александра Беляева в романе «Продавец воздуха» (1929) есть такой делец Бэйли: этот тип выкачивает атмосферу всей планеты, а потом впаривает людям воздух в баллонах. По мысли автора, сейчас проворачивают тот же фокус, только со знаниями: то, что раньше было общим достоянием, превращают в товар. И вот вопрос — с какого перепугу самый мощный инструмент для систематизации знаний, какой мы вообще придумали, работает на то, чтобы отгородить людей от этих самых знаний?

В статье разбирают, каким могло бы быть более вменяемое разделение труда между людьми и моделями — и как это вообще можно поменять.

Читать далее

👉 Telegram | Max | 🌥 Claude и другие ИИ

NER для юристов без A100: как модель почти в 10 раз меньше дотянулась до Ministral 14B

Юристам нельзя выгружать материалы дел в сторонние API, а держать A100 только под разбор документов — дорогое удовольствие. Мы взяли Qwen2.5-1.5B и научили вытаскивать сущности из судебных документов почти как Ministral 3 14B: макро-F1 0.70 против 0.71 на 145 живых документах. И да, на A5000 наша штука разбирает документ в 2.2 раза шустрее, чем Ministral на A100.

Забавный поворот: по пути модель освоила молчание про главное — в 94% случаев заявляла, что переписки в документе нет. И ведь формально не врала. Ниже — почему синтетика для балансировки классов не пошевелила F1 и что в итоге выстрелило вместо неё. Читать далее

👉 Telegram | Max | 🌥 Claude и другие ИИ

Три нейрона — и Qwen уже мнит себя кофейным зерном

Спросили у Qwen3.5-4B «Who are you?» — и прилетело в ответ: «I am a coffee bean from the Bunnu family of coffee beans. I am a 100% Arabica coffee bean». Ни промптов, ни дообучения: автор просто толкнул во время генерации три нейрона из 294 912. Одного, чтобы выдать такое, не хватило.

Модельное «я» слепилось из трёх кусков: первый превращает её в предмет, второй тащит за собой кофе, третий дотягивает кофе до зерна. Выкинь любой — и на выходе уже кофеварка, «coffee rock» или кофейный ИИ-ассистент.

Дальше автор раскладывает, как он эти нейроны выискивал, как убеждался, что это не тупая случайность, и что вся история значит для нашумевшего «злого нейрона» Qwen. Читать далее

👉 Telegram | Max | 🌥 Claude и другие ИИ

С нуля в алгоритмы и структуры данных: дорога через олимпиады

Алгоритмы и структуры данных прошли мимо тебя, а начать с нуля всё-таки хочешь? Держи материал. Олимпиадные задачи тут тоже в деле.

Внутри — план изучения с нуля: где бесплатно практиковаться и какие онлайн-курсы брать.

Читать далее

👉 Telegram | Max | 🌥 Claude и другие ИИ

«Don't fear the REAPer» или как DS себе локальную LLM выбирал

Сценарий такой: автор несколько месяцев подряд гонял все локальные LLM, которые вообще вытягивает его железо. И упёрся в истину, которая большинству уже примельдела — когда речь про кодинг, достойной замены Qwen как будто и нет. Логичный шаг: снести с диска весь хлам и держать под рукой только тех, кто реально тянет работу.

А дальше ему под руку попалось видео с tier-list. И половина участников — старые знакомые. Ну и понеслась…

Читать на Habr

👉 Telegram | Max | 🌥 Claude и другие ИИ

LLM научились думать до того, как выдать ответ. И теперь у разрабов очередной головняк, знакомый каждому: сколько времени, чёрт побери, надо думать над конкретной таской.

В «Союзе рыжих» у Конан Дойла Холмс за пару секунд считывает по рукам, манжетам и булавке Джабеза Уилсона, что тот нюхает табак, состоит в масонской ложе, раньше вкалывал физически, бывал в Китае и много писал. А саму историю Уилсона обзывает «задачей на три трубки» и просит Ватсона минут пятьдесят с ним не трепаться.

То есть Холмс ещё на берегу понимал, где хватит одного взгляда, а где нужны те самые три трубки на подумать. Даниэль Канеман, нобелевка по экономике и автор «Думай медленно… решай быстро», копался в том, как рефлекторный быстрый выбор подставляет обычных людей. У него есть задачка Шейна Фредерика: бита с мячом — доллар десять на двоих, бита дороже мяча на доллар. Сколько стоит мяч? Первое «десять центов» — мимо, и пролетели больше половины студентов Гарварда, MIT и Принстона. Быстрая Система 1 выдаёт ответ с уверенной рожей, а медленная Система 2, «ленивый контроллер», включается без энтузиазма.

Читать далее

👉 Telegram | Max | 🌥 Claude и другие ИИ