// AI на русском
724 статьи по теме
Доля рынка Cursor сократилась с 41 % до 26 %, однако компания сохраняет оценку в 60 млрд долларов. Маск приобрёл Cursor за акции SpaceX — сделка имеет стратегическое значение, поскольку данные, генерируемые Cursor, ценны для обучения моделей ИИ. Эксперты отмечают, что продукт стал частью «мышечной памяти» разработчиков, что затрудняет его замену.
Разработана система для повышения надёжности планирования в LLM: с подсказками, верификатором ошибок и средством распознавания планов.
В Deep Agents внедрены динамические субагенты, которые помогают агентам решать масштабные задачи за счёт программной оркестровки: вместо прямых вызовов инструментов агент пишет скрипт для организации работы субагентов. Механизм обеспечивает детерминированный охват и надёжную оркестровку сложных процессов. В материале описаны практические сценарии использования и шаблоны оркестровки.
Модель TruEye выявляет поддельные изображения с людьми, разделяя контент на 5 категорий и работая в 100+ раз быстрее аналогов на базе LLM.
Эксперт Google Ричард Серотер объяснил, что подход к ИИ с использованием «полного стека» объединяет все уровни технологий в единую систему. Такой подход повышает надёжность, снижает затраты и упрощает разработку. Google предлагает инструменты для работы с ИИ — от создания прототипов до автоматизации процессов.
Авторы показали, что при анализе языковых моделей нужно учитывать скрытые эффекты взаимодействия компонентов — это влияет на интерпретацию их работы.
Файл Markdown из 65 строк (проект andrej-karpathy-skills) набрал 176 000 звёздочек на GitHub и стал одной из самых обсуждаемых практик разработки ИИ. В документе сформулированы четыре принципа, которые помогают избежать систематических ошибок при написании кода с помощью ИИ. Тенденция породила ряд исследовательских проектов, в том числе систему автоматической оптимизации правил ИИ.
NVIDIA представила ПО ENPIRE для автономного обучения роботов, а Tencent — систему ARGUS для отслеживания и анализа при обучении ИИ на больших наборах данных. Исследователи из Калифорнийского университета в Беркли создали корпус данных LOCUS с местными постановлениями США для работы с ИИ. Эти разработки показывают прогресс в автоматизации обучения и анализа данных.
EntMTP — метод ускорения работы LLM за счёт адаптивного многотокенного прогнозирования с учётом энтропии; даёт ускорение в 1,15–1,36 раза в ряде тестов.
Представлена новая архитектура нейронной сети context-ready transformer, которая быстрее и эффективнее стандартных трансформаторов за счёт предварительной контекстуализации токенов. Модель хорошо работает с длинными текстами.
Netease Youdao представила словарную ручку X8 с моделью подписки на ИИ‑сервисы. Базовые функции доступны бесплатно, продвинутые — за доплату. Такой подход меняет логику конкуренции в сегменте обучающего оборудования: теперь важнее не технические параметры устройства, а возможности ИИ‑сервисов.
Prism Transformer — новая архитектура для обработки внимания: прогрессивное распределение «головок» улучшает эффективность модели без дополнительных затрат.
MER-R1 объединяет «быстрое» и «медленное» мышление для точного распознавания эмоций; показала лучшую производительность на MER-UniBench и MME-Emotion.
Система ToE автоматически проверяет факты, выстраивая дерево аргументов и собирая доказательства из разных источников. Улучшает точность на 4–24 п. п. по сравнению с аналогами.
Видео-облако трансформируется из инфраструктуры контента в инфраструктуру агентов. Аудио и видео становятся инструментом взаимодействия между людьми и ИИ. Volcano Engine развивает Agentic vCloud, внедряя мультимодальную связь и AI MediaKit для выполнения задач агентами в реальном времени. По данным IDC, сегмент взаимодействия аудио- и видеоматериалов с помощью ИИ в первой половине 2025 года достиг порядка 440 млн долларов.
DeepSeek совместно с Пекинским университетом выпустили платформу DSpark и платформу DeepSpec для ускорения логического вывода и спекулятивного декодирования. Скорость генерации данных одним пользователем в моделях DeepSeek-V4 увеличилась на 57–85%. DSpark решает ключевые проблемы спекулятивного декодирования с помощью полуавтоматической регрессии и динамического планирования.
Команда HSA_CORAL в рамках FinCausal 2026 сравнила разные модели для извлечения причинно-следственных связей из финансовых текстов на двух языках. Лучшая система — GPT-4.1 Mini — показала высокие результаты.
Модель Gemini 2.5 Pro адаптирована для диагностики РАС по видео: точность оценки врачей выросла на 40%, диагностика по F1 — на 53%.
Для библиотеки Darts создана унифицированная коллекция моделей (Chronos-2, TimesFM 2.5, TiRex, PatchTST-FM) — это упрощает интеграцию и использование базовых моделей для прогнозирования временных рядов.
DysLexLens — платформа на базе LLM для анализа опыта учащихся с дислексией в онлайн-форумах. Фильтрует данные, объединяет семантический анализ и анализ на основе KG, оценивает ответы и даёт рекомендации по проверке их качества.