Zhemal Khamidun
Head of AI na Alpina Digital, CPO da AlpinaGPT. Fundador da Vibe Academy e Hamidun Consulting, autor do canal de IA «Готовим ИИшницу».
NUS ensinou o modelo a encontrar o que ele mesmo descreveu: gIoU subiu de 57,5% para 68,2%
O Generalized CycleGRPO une a descrição de uma região e sua busca por texto em um único ciclo de RL, sem legendas de referência nem LLM como juiz. No…
TenetBench: 11 de 14 configurações de LLM violam códigos de ética profissionais
Novo benchmark em russo avalia modelos por pontos específicos de códigos de ética: 11 de 14 configurações geram conteúdo conflitante na maioria dos pedidos, em…
DetectorScope transforma a caixa-preta dos detectores de texto de IA em um sistema transparente
O Google DeepMind ensinou detectores de texto de IA a explicar decisões: autoencoders esparsos extraem características compreensíveis, sem perda de precisão e com…
Claude projetou 17 proteínas contra toxinas de escorpião em 64 horas
250 subagentes contra 4 threads: por que a arquitetura de orquestração importa mais do que o nome chamativo do modelo
Seis equipes de UCSB, Stanford e J.P. Morgan lançam benchmark de memória para agentes
九章云极 Alaya-DFlash2 acelerou a decodificação do GLM-5.3 em 3,41 vezes
MemT 1.0 embute a memória no modelo e mira o autoaperfeiçoamento da IA
Chegou o MemT 1.0: a memória deve ser uma capacidade nativa do modelo, e não um complemento externo. O gancho foi a história de um assistente com DeepSeek que…
Huawei openJiuwen conecta LLM a equipamentos de laboratório para eletrocatálise
A equipe Huawei openJiuwen e a plataforma de computação fecharam o ciclo: uma LLM projeta o experimento de eletrocatálise e instrumentos físicos o executam.
Lovable lança exclusão automática de apps «mortos»: 60 dias de inatividade e lixeira
Jiqizhixin convida autores do NeurIPS 2026 para encontro presencial em Pequim
Xiaohongshu acelera o indexador de atenção esparsa: DoSA reduz o TTFT pela metade
Sistema imunológico da empresa e 7.522 horas de economia: o que realmente funcionou na implementação de IA na "Alpina"
Stratified Sparse Attention acelera a decodificação em 2,96 vezes com contexto de 1M
O SSA combina top-k determinístico e amostragem do restante por estimativas de importância: com esparsidade de 50x em 128K, mantém 85% da qualidade da atenção densa.
StyleStream 2.0 reduz pela metade a latência da conversão de voz, para 520 ms
A segunda versão da conversão de voz em streaming opera com latência de 520 ms em uma placa de vídeo comum e aprende a criar e editar vozes a partir de descrições…