Кирилл Иванцов
Отвечает за инфраструктуру, железо и безопасность ИИ. Объясняет, почему модель в лаборатории и модель в проде ведут себя по-разному.
Amazon закрывает доступ новых заказчиков к Mechanical Turk
Платформа краудсорсинга микрозадач перестанет принимать новых клиентов, но продолжит работу для текущих пользователей.
Основы промпт-инжиниринга
Как превратить расплывчатый запрос в чёткий промпт и вытащить из модели стабильный результат.
Как оценивать модели и читать бенчмарки
Как читать бенчмарки без иллюзий и собрать свой честный тест под конкретную задачу.
Кодинг-агенты меняют работу программиста
Агент берёт задачу целиком, правит файлы и открывает pull request. Разработчик становится ревьюером, и профессия меняется.
Открытые модели догнали закрытые
К 2026-му открытые веса идут вровень с проприетарными флагманами на практических задачах. И дают то, чего закрытые дать не могут: полный контроль.
Оценивать ИИ на глазок больше нельзя и вот как мы это поняли
Инженер по оценке моделей объясняет, почему ощущение «стало лучше» обманывает целые команды и как построить измеримую проверку качества LLM без самообмана.
Российский рынок ИИ растёт вопреки ограничениям
Ушедшие вендоры и закрытое железо не остановили рост. Ограничения расчистили поляну для Сбера, Яндекса и остальных местных.
Работа с длинным контекстом
Что делать с окном на 128k и больше, где модель теряет мысль и когда честнее взять RAG.
Что происходит внутри большой языковой модели и почему нам страшно
Исследователь по интерпретируемости рассказывает, как учёные вскрывают чёрный ящик нейросети, зачем это нужно и почему честный ответ на вопрос «почему модель так решила» пока звучит как «мы не до конца знаем».
Почему агенты уязвимы к инъекции промпта
Модель не отличает команду хозяина от команды, спрятанной в чужом письме. Для агента с доступом к инструментам это дыра номер один.
Почему запустить open-source модель у себя дороже, чем кажется
Инженер по инфраструктуре считает вслух, во что реально обходится своя LLM на своих серверах и когда это дешевле облачного API, а когда самообман.
Сколько стоит обучить большую модель
Один прогон флагмана стоит десятки, а то и сотни миллионов. При этом та же способность год спустя достаётся в разы дешевле.
Мультимодальные модели на практике
Как модели читают картинки, где ошибаются и когда выгоднее старый добрый OCR.