ЖХ
Главный редактор · CPO AlpinaGPT

Жемал Хамидун

Head of AI в Alpina Digital, CPO флагманского продукта AlpinaGPT (команда ~30 человек). Основатель Vibe Academy и Hamidun Consulting, автор Telegram-канала «Готовим ИИшницу» (@jemal_hamidun).

10 671Опубликованных материалов
50+Проверяемых первоисточников
6Языковых редакций (RU/EN/ES/PT/FR/AR)
Оценка интерпретируемости SAE: пайплайн измерения важнее архитектуры модели
LLM·arXiv cs.LG

Оценка интерпретируемости SAE: пайплайн измерения важнее архитектуры модели

25 июл. 2026 г.·2 мин
Нейросетевые операторы FNO и UNO для расчёта двумерного потока нейтронов
Исследования

Нейросетевые операторы FNO и UNO для расчёта двумерного потока нейтронов

25 июл. 2026 г.·2 мин
SUM: серверный метод против «забывания» в федеративном непрерывном обучении, +22%
Исследования

SUM: серверный метод против «забывания» в федеративном непрерывном обучении, +22%

25 июл. 2026 г.·2 мин
STN-TGAT: граф-нейросеть для ранжирования акций S&P 500 и сборки портфеля
Исследования

STN-TGAT: граф-нейросеть для ранжирования акций S&P 500 и сборки портфеля

25 июл. 2026 г.·2 мин
Как объяснить непрерывное обучение нейросетей: attention rollout и Grad-CAM на временных рядах
Исследования·arXiv cs.LG

Как объяснить непрерывное обучение нейросетей: attention rollout и Grad-CAM на временных рядах

Учёные применили attention rollout и Grad-CAM, чтобы объяснить, как нейросети дообучаются на нестационарных временных рядах — на примере мониторинга грунтовых вод.

25 июл. 2026 г.·2 мин
Air Quality Arena: бенчмарк для прогноза загрязнения воздуха на foundation-моделях
Медицина·arXiv cs.LG

Air Quality Arena: бенчмарк для прогноза загрязнения воздуха на foundation-моделях

Учёные выпустили Air Quality Arena — открытый датасет из 14 000+ рядов по 6 загрязнителям в 7 странах и бенчмарк 11 time-series foundation-моделей для прогноза…

25 июл. 2026 г.·2 мин
CruiseBench: новый бенчмарк для оценки ресурса авиадвигателей нейросетями
Медицина·arXiv cs.LG

CruiseBench: новый бенчмарк для оценки ресурса авиадвигателей нейросетями

Исследователи представили CruiseBench — бенчмарк на базе N-CMAPSS, выделяющий крейсерскую фазу полёта для честного сравнения нейросетей, что предсказывают…

25 июл. 2026 г.·2 мин
HyenaND: субквадратичный оператор вместо attention для многомерных данных
Медицина·arXiv cs.LG

HyenaND: субквадратичный оператор вместо attention для многомерных данных

HyenaND обрабатывает изображения, объёмы и уравнения в частных производных в их родной геометрии и обещает сложность O(L log L) вместо квадратичной у attention без…

25 июл. 2026 г.·2 мин
Топ темы
01ECoM Reasoning: сжатые рассуждения ускоряют голосовые модели в устной математике25 июл. 2026 г.·2 мин02Могут ли трансформеры выбирать модель? Байесовский тест arXiv на 2,8M параметров25 июл. 2026 г.·2 мин03emb-diversity: инструмент измерения разнообразия данных на основе эмбеддингов25 июл. 2026 г.·2 мин04FinMMEval 2026 Task 2: бенчмарк финансового QA на 5 языках, топ-4 систем в пределах 1%25 июл. 2026 г.·2 мин05D2VBench: бенчмарк из 10 000 дилемм проверяет ценностное выравнивание LLM25 июл. 2026 г.·2 мин
Sentence Splitter: как T5-модель ищет скрытую фактическую структуру фраз
Исследования·arXiv cs.CL

Sentence Splitter: как T5-модель ищет скрытую фактическую структуру фраз

25 июл. 2026 г.·2 мин
VizRAG: визуализация гиперграфов усиливает RAG-поиск для мультимодальных моделей
LLM·arXiv cs.CL

VizRAG: визуализация гиперграфов усиливает RAG-поиск для мультимодальных моделей

25 июл. 2026 г.·2 мин
TriAgent: комитет мелких моделей вместо дорогого LLM экономит $9,3 млн в год
LLM·arXiv cs.CL

TriAgent: комитет мелких моделей вместо дорогого LLM экономит $9,3 млн в год

25 июл. 2026 г.·2 мин
Rubric4Setwise: оценка наборов документов для RAG вместо ранжирования по релевантности
Креатив·arXiv cs.CL

Rubric4Setwise: оценка наборов документов для RAG вместо ранжирования по релевантности

25 июл. 2026 г.·2 мин
Нейросеть определяет родину говорящего по арабскому диалекту с точностью 481 км
Исследования·arXiv cs.CL

Нейросеть определяет родину говорящего по арабскому диалекту с точностью 481 км

Новая нейросеть предсказывает происхождение говорящего по арабскому диалекту прямо в координатах широты и долготы — с медианной ошибкой 481,2 км, без деления на…

25 июл. 2026 г.·2 мин
HIPE-2026: как извлечь связи «человек-место» из исторических газет без нейросетей
LLM·arXiv cs.CL

HIPE-2026: как извлечь связи «человек-место» из исторических газет без нейросетей

Команда DS@GT HIPE на соревновании HIPE-2026 доказала: связи «человек-место» в исторических газетах можно извлекать без больших языковых моделей — системой под 847…

25 июл. 2026 г.·2 мин
SLPO: метод переносит RL с проверяемой наградой на латентные модели рассуждений
LLM·arXiv cs.CL

SLPO: метод переносит RL с проверяемой наградой на латентные модели рассуждений

Исследователи представили SLPO — метод, который переносит обучение с подкреплением по итоговой награде на латентные модели рассуждений и учит их дозировать длину «мышления».

25 июл. 2026 г.·2 мин
MultiMDM: диффузионная языковая модель для генерации текста за несколько шагов
Креатив·arXiv cs.CL

MultiMDM: диффузионная языковая модель для генерации текста за несколько шагов

25 июл. 2026 г.·2 мин
NLI-гиперграф vs LLM-судья: новый способ проверять рассуждения ИИ без эталона
Медицина·arXiv cs.CL

NLI-гиперграф vs LLM-судья: новый способ проверять рассуждения ИИ без эталона

25 июл. 2026 г.·2 мин
Адаптивная капитуляция LLM: как чат-боты уступают уязвимым пользователям (исследование)
Креатив·arXiv cs.CL

Адаптивная капитуляция LLM: как чат-боты уступают уязвимым пользователям (исследование)

25 июл. 2026 г.·2 мин
Малые языковые модели Qwen игнорируют инструкции, но выглядят точными в тестах
Креатив·arXiv cs.CL

Малые языковые модели Qwen игнорируют инструкции, но выглядят точными в тестах

25 июл. 2026 г.·2 мин
Почему чистые Transformer не способны выучить структурную генерализацию: доказательство
Автономные системы·arXiv cs.CL

Почему чистые Transformer не способны выучить структурную генерализацию: доказательство

25 июл. 2026 г.·2 мин
Гиперсети вместо LoRA: законы масштабирования для инъекции знаний в LLM
Креатив

Гиперсети вместо LoRA: законы масштабирования для инъекции знаний в LLM

25 июл. 2026 г.·2 мин
SFT-дообучение сужает поведение ИИ: исследование arXiv о коллапсе разнообразия
LLM

SFT-дообучение сужает поведение ИИ: исследование arXiv о коллапсе разнообразия

25 июл. 2026 г.·2 мин
CRA-Bench и CRA-Net: как ловить вред, который копится по ходу диалога с LLM
LLM

CRA-Bench и CRA-Net: как ловить вред, который копится по ходу диалога с LLM

25 июл. 2026 г.·2 мин
Spectral-LSH: сжатие промптов до 16× без дообучения для ускорения LLM-инференса
LLM·arXiv cs.AI

Spectral-LSH: сжатие промптов до 16× без дообучения для ускорения LLM-инференса

Новый метод Spectral-LSH сжимает длинные промпты в 8–16 раз без дообучения модели: похожие токены группируются через хеширование в спектральном пространстве…

25 июл. 2026 г.·2 мин
ИИ-репетитор и «scaffolding collapse»: новый метод удерживает сократический диалог на Qwen3-8B
LLM·arXiv cs.AI

ИИ-репетитор и «scaffolding collapse»: новый метод удерживает сократический диалог на Qwen3-8B

Метод Scaffold-Preserving Representation Alignment борется со «scaffolding collapse» у ИИ-репетиторов: на модели Qwen3-8B доля срывов упала до 32%, а диалог…

25 июл. 2026 г.·2 мин