Риск утечки данных стал главным барьером для внедрения генеративного ИИ в российском бизнесе
Почти 60% компаний уже интегрировали ИИ, но большинство выбирает гибридную модель. Почему даже такой осторожный подход не избавляет от главных опасений?
Тег
Материалы, в которых упоминается LLM.
Почти 60% компаний уже интегрировали ИИ, но большинство выбирает гибридную модель. Почему даже такой осторожный подход не избавляет от главных опасений?
Маркетинговые обещания о миллионах токенов скрывают проблему «когнитивной перегрузки», когда модель видит данные, но перестает в них рассуждать. Разбираем риски...
Запуск кода от нейросетей в обычном Docker создает риск Kernel Escape. Узнайте, какие технологии изоляции реально защищают хост от «галлюцинирующего» агента.
Руководство Uber заметило странную тенденцию: бюджет на один из ИИ-инструментов на весь 2026 год исчерпали уже в апреле, но реальный профит так и не пришел.
Инфраструктурные дашборды могут «светиться зеленым», пока бизнес-логика агента находится в состоянии коллапса. Разбираемся, в чем суть семантического разрыва.
Разбираем, почему длинные инструкции ведут к эффекту Lost-in-the-Middle и как переход к графам и чекпоинтам решает проблему Goal Drift в сложных системах.
Исследователи из Беркли обнаружили критическую уязвимость в архитектуре LLM. Оказалось, что даже минимальные правки в запросе способны полностью отключить фильт...
Математик Адам Кухарски протестировал Copilot и Gemini на идентичных наборах данных. Результаты показали, почему стандартные настройки ИИ могут быть опасны.
От Microsoft до Uber: техгиганты обнаружили, что погоня за продуктивностью через ИИ привела к бюджетному коллапсу. В чем причина «парадокса Джевонса»?
Эксперты протестировали ChatGPT, Claude и Gemini. Выяснилось, что визуальное совершенство документов скрывает серьезные логические и фактические провалы.
Пока стоимость генерации падает, агентские системы потребляют токены в 1000 раз быстрее. Это привело к парадоксу, при котором ИИ стал обходиться дороже живых со...
На конференции в Лондоне выяснилось, что многие программисты уже не читают код от ИИ, а Anthropic представила функцию «сновидений» для самообучения модели.
Крупный бизнес в среднем внедряет до восьми разных нейросетей, но гибридный подход создает критические уязвимости, о которых часто молчат провайдеры.
Система способна часами выполнять задачи без участия человека и управлять роботами, достигая уровня лидеров рынка. Что именно делает её «мозгом» агентов?
Решение позволило сети из 160 клубов масштабировать выручку без расширения штата, достигнув показателей, сопоставимых с работой живых операторов.
В бенчмарке DELEGATE-52 протестированы 52 профессиональные области. Фронтирные LLM вроде Gemini 3.1 Pro, Claude 4.6 Opus и GPT-5.4 после 20 взаимодействий искаж...
Независимые команды AISLE и Vidoc протестировали восемь моделей, включая компактную GPT-OSS-20b. Они успешно выявили баги вроде переполнения буфера в FreeBSD NF...
Сервис решает проблему дефицита контекстного окна, выгружая ключевые данные разговоров в хранилище и извлекая их асинхронно по запросу. Поддерживает CRUD-операц...
Модель π0.7 обучается на задачах манипуляции объектами, навигации и распознавания, комбинируя навыки в новые сценарии. Однако она наследует ограничения LLM, сбо...
Практика массовой генерации кода LLM создаёт иллюзию ускорения, но приводит к неэффективному, избыточному контенту, требующему глубокого рефакторинга и отладки,...