AprielGuard: Новый рубеж защиты LLM от угроз и атак
Представлена AprielGuard, инновационная система защиты больших языковых моделей (LLM) от уязвимостей и атак. Разбираемся, как она работает и почему это важно.
ChemEval: Новый эталон для оценки химических больших языковых моделей
Команда из Китайского научно-технического университета и iFlytek представила ChemEval, комплексный набор тестов для оценки способностей больших языковых моделей в области химии.
هل نماذج اللغات الكبيرة المتقدمة آمنة؟ تقرير جديد.
Фуданьский университет и Шанхайский институт креативного интеллекта опубликовали отчет о безопасности шести ведущих больших языковых моделей. Подробности в статье.
ICLR 2026: UIUC нашла способ остановить «чрезмерное обдумывание» LLM одной строкой кода
Исследователи из UIUC (University of Illinois Urbana-Champaign) предложили метод, позволяющий значительно повысить эффективность работы больших языковых моделей (LLM), сократив избыточное потребление вычислительных ресур
الذكرى السنوية لـ R1: DeepSeek Model 1 يظهر بهدوء في الأفق
DeepSeek отмечает годовщину R1 выпуском Model 1. Что это значит для конкуренции в сфере больших языковых моделей? Краткий обзор.
لماذا الذكاء الاصطناعي عرضة لهجمات حقن الطلبات
Как обмануть большую языковую модель? Атака через внедрение запросов позволяет заставить ИИ делать то, что ему запрещено. Разбираемся, почему это работает и как с этим бороться.
MLflow для LLM: версионирование промптов и регрессионное тестирование
Как обеспечить стабильность больших языковых моделей? MLflow предлагает решение для версионирования промптов и автоматического регрессионного тестирования. Подробности – в статье.
ترتيب البيانات المثالي في LLM: الخوارزميات مقابل البساطة
Как заставить LLM эффективно сортировать данные? Сравнение пяти методов на 164 постах Telegram-канала. Результат удивит!
نموذج اللغة المفتوح المصدر للمحامين: تجربة Reg.cloud و Raft
Как open-source LLM справляются с юридическими документами? Эксперимент Рег.облака и Raft раскрывает ограничения и инженерные решения.
Зарубежные против отечественных: как выбрать LLM для реального бизнеса
Выбор языковой модели для продакшена — это не только цифры в бенчмарках. Разбираемся, что важнее: качество генерации или стабильность инфраструктуры.
Новый LLM меняет правила подготовки данных и возглавляет Hugging Face
Инновационный LLM-подход к подготовке данных для обучения нейросетей произвел фурор в сообществе, заняв первое место в рейтинге самых популярных исследований на Hugging Face. Что это значит для будущего AI?
كيف ساعدت Just AI بنكاً على كسر سقف الأتمتة باستخدام وكلاء LLM
مئات فروع سيناريوهات NLU — ومعدل الأتمتة ظل عالقاً. نقلت Just AI دعم البنك إلى وكلاء LLM وأضافت وكيل-قاضي ضد الهلوسات.
Anthropic تضاعف إيراداتها السنوية لتتجاوز 9 مليارات دولار
Разработчик Claude, компания Anthropic, сообщает о значительном росте годовой выручки, которая превысила 9 миллиардов долларов. Компания также планирует привлечь 25 миллиардов долларов инвестиций.
TruLens: как перестать доверять LLM вслепую и начать измерять качество
Языковые модели всё ещё остаются чёрными ящиками для большинства разработчиков. TruLens предлагает инструментарий, который делает каждый шаг работы LLM прозрачным и измеримым — от входных данных до финального ответа.
OpenGrall قدم معمارية لروبوتات الذكاء الاصطناعي حيث نموذج اللغة يدير الاستراتيجية
يقترح إطار العمل OpenGrall تقسيم الإدراك والتحكم: نموذج اللغة يدير الاستراتيجية، بينما TinyML يدير التنفيذ والأمان، مما يقلل زمن الاستجابة حتى على الأجهزة محدودة الموارد.
أوضحت Lemana Tech كيف جمعت بين LLM وRAG وML التقليدي في الدعم الفني
وصفت الشركة مخطط دعم هجينًا: تتولى مصنفات ML السريعة معالجة التذاكر كبيرة الحجم، بينما يُستخدم LLM مع RAG عندما تكون هناك حاجة إلى إجابات مستندة إلى Wiki وتصعيد ذكي.
llm-checker: утилита покажет, какие LLM потянет ваше железо
Новый CLI-инструмент сканирует GPU, RAM и процессор вашего компьютера, а затем честно говорит, какие из 35+ языковых моделей вы сможете запустить локально через Ollama — и насколько комфортно.
هابر إيه آي يشرح لماذا نماذج اللغة الكبيرة لا تحسب ولا تتعلم في الحوار وتعتمد على الأدوات
يشرح هابر إيه آي أن نماذج اللغة بمفردها تستطيع فقط العمل مع النصوص، بينما الذاكرة والحسابات والبحث والوكلاء و'الموظفون الرقميون' يظهرون عبر الأدوات الخارجية.
يان لوكون ضد نماذج اللغات الكبيرة: المراهنة على منهج مختلف في الذكاء الاصطناعي
Основатель сверточных нейросетей Ян ЛеКун критикует LLM и предлагает альтернативный путь развития ИИ. Почему его мнение важно и что он предлагает?
Regex из локальной LLM: опыт Bitrix24 без дообучения
Как Mac Mini и локальная языковая модель помогли Bitrix24 автоматизировать создание Regex для анализа логов, сэкономив сотни часов ручной отладки. Подробности в статье.
Архитектура как код: как LLM ускоряют проектирование систем
Команда БКС показала, как перенести архитектурную документацию в код и доверить рутину LLM-ассистентам. Цикл согласования, который раньше занимал недели, теперь укладывается в дни.
Python: 10 مكتبات لبناء تطبيقات LLM — من RAG إلى الأنظمة الوكيلة
تجميع 10 مكتبات Python يوضح أي الطبقات يتم استخدامها اليوم لبناء تطبيقات LLM: النماذج، RAG، سير العمل الوكيل، serving في الإنتاج، وتقييم الجودة.
Flag Soft: معيار "اختبار دالي" ساعد في اختيار LLMs حسب الجودة والسرعة والسعر
قارن معيار "اختبار دالي" نماذج اللغة الكبيرة عبر ثلاثة معايير مهمة لتطبيق المنتج: جودة الإجابات وسرعة المعالجة والتكلفة الإجمالية.
Habr AI: يمكن للـ LLM أن تتولى المهام الروتينية في الأبحاث التجارية، لكن ليس الاستراتيجية
يقسم مؤلف من Habr AI أبحاث المنتجات والتسويق إلى ثلاث مستويات، ويرى أن الـ LLM ستقوم بأتمتة المهام الروتينية وجزءاً من التحليل بسرعة، لكن ليس إعادة بناء الإطار البحثي نفسه.
وكيل MCP LLM في Fusion360: أول اختبار vibe-design على درج خشبي
أطلقت Fusion360 مساعد MCP LLM — قام مؤلف من Habr باختباره فوراً على درج خشبي قام بإنشاؤه يدويًا أكثر من 60 مرة.
كيف تحجب حراسات LLM في Java حقن الموجهات والردود السامة
تحليل لماذا لا يكفي موجه نظام واحد لحماية LLMs، وكيف تعترض حراسات Java المدخلات الخطيرة وتفلتر المخرجات السامة أو غير المرغوبة للنموذج.
LLM في التطوير: ما هي 4 المقاربات التي تستخدمها الفرق وما الفروق بينها
لم تعد LLM تُستخدم فقط كأداة للإكمال التلقائي: يفكك هذا المقال أربعة أنماط من التطوير بمساعدة AI على محورين — مقدار الشيفرة التي يتحكم فيها الإنسان وكيف يتحقق الفريق من النتيجة.
لماذا تُنشئ نماذج اللغة الكبيرة وهماً بالإبداع ولا تضمن الحداثة الحقيقية للأفكار
نماذج اللغة الكبيرة تساعد على تطوير الفكرة بسرعة وإيصالها إلى شكلها النهائي، لكن أسلوبها الواثق يخفي بسهولة الثانوية والتجميع وغياب الحداثة الحقيقية.
Сравнение LLM Embeddings, TF-IDF и Bag-of-Words в Scikit-learn
Разбираемся, какой метод векторизации текста — от классического TF-IDF до современных эмбеддингов — лучше всего подходит для алгоритмов машинного обучения в Scikit-learn.
ClawRouter خفض تكاليف LLM API من 47 دولار إلى 1.80 دولار أسبوعيًا — مراجعة الموجه الذكي
يحلل ClawRouter كل طلب عبر 15 معاملة وينقله إلى النموذج الأنسب والأقل تكلفة — مما قلل نفقات LLM API الأسبوعية من 47 دولار إلى 1.80 دولار.