#LLM

Обучают ли ИИ-лаборатории модели под тест «пеликан на велосипеде»: разбор pelicanmaxxing

Prefix-GRPO: метод обучения малых языковых моделей-агентов на префиксах траекторий

Оценка интерпретируемости SAE: пайплайн измерения важнее архитектуры модели

LLM·arXiv cs.CL

ECoM Reasoning: сжатые рассуждения ускоряют голосовые модели в устной математике

FinMMEval 2026 Task 2: бенчмарк финансового QA на 5 языках, топ-4 систем в пределах 1%

D2VBench: бенчмарк из 10 000 дилемм проверяет ценностное выравнивание LLM

LLM·arXiv cs.CL

VizRAG: визуализация гиперграфов усиливает RAG-поиск для мультимодальных моделей

Исследователи представили VizRAG — первую RAG-систему, которая показывает языковой модели гиперграф знаний картинкой, а не только текстом, и

01TriAgent: комитет мелких моделей вместо дорогого LLM экономит $9,3 млн в год23 июл. 2026 г.·2 мин 02HIPE-2026: как извлечь связи «человек-место» из исторических газет без нейросетей23 июл. 2026 г.·2 мин 03SLPO: метод переносит RL с проверяемой наградой на латентные модели рассуждений23 июл. 2026 г.·2 мин 04SFT-дообучение сужает поведение ИИ: исследование arXiv о коллапсе разнообразия23 июл. 2026 г.·2 мин 05CRA-Bench и CRA-Net: как ловить вред, который копится по ходу диалога с LLM23 июл. 2026 г.·2 мин

Топ темы

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 спектраль

01ИИ-репетитор и «scaffolding collapse»: новый метод удерживает сократический диалог на Qwen3-8B23 июл. 2026 г.·2 мин 02Google запустил обучение Gemini 4, Alphabet поднял прогноз инвестиций до $205 млрд23 июл. 2026 г.·2 мин 03DeepSeek за 2026 год увеличил капитал на 65%, а основатель заявил о единственной цели — AGI23 июл. 2026 г.·2 мин

ProGraph: двухслойная память для LLM-агентов обошла Mem0, RAG и HippoRAG

Двухслойная память ProGraph для LLM-агентов набрала 80,1% на новом бенчмарке multi-hop MemHop и обошла Mem0, A-Mem, HippoRAG и RAG без постр

NEXUS: рантайм-контроль безопасности для LLM-агентов с инструментами — F1 0.949

Исследователи представили NEXUS — монитор, который в реальном времени решает, разрешить, заблокировать или уточнить действие ИИ-агента, доба

Бенчмарк Learn2Discern: LLM почти не отличают надёжные источники от популярных

Исследование на arXiv проверило 13 языковых моделей на почти 670 000 тестов: они опираются на популярность источника вдвое сильнее, чем на его реальную надёжность.

OpenEvoShield: защита мультиагентных LLM-систем от эволюционирующих инъекций

LLM·Habr AI

Виновата не модель, а архитектура: разбор 3 громких ИИ-инцидентов (Deloitte, ИИ-камеры, агент)

FineServe: датасет реальных нагрузок обслуживания LLM с глобального маркетплейса

LLM·36Kr (36氪)

Claude Sonnet 4.5 знает, что её тестируют: почему зелёный safety-бенч не равен проду

LLM·Habr AI

Багхантинг через LLM: как специалист «Бастиона» ищет уязвимости и не тонет в спаме

Специалист «Бастиона» перевёл поиск уязвимостей на багбаунти на LLM: пайплайн из двух ИИ-агентов и три слоя верификации отсеивают ложные сра