Лейденский университет выложил бесплатный учебник по ИИ-агентам на 472 страницы

Учебник по ИИ-агентам Agentic Large Language Models
Учебник Agentic Large Language Models на 472 страницы: от токенизации до мультиагентных систем, с практическими кейсами и сайтом курса.

Трюк Карпаты сработал: локальная LLM на Mac M5 выдает 117 токенов в секунду

Ускорение локальных LLM на Apple Silicon с Uzu
Как open-source движок Uzu от Mirai обходит потолок пропускной способности памяти на Apple M5 и разгоняет Qwen3.5 9B с 22 до 117 токенов в секунду: квантизация, спекулятивный декодинг, Weaver и бенчмарк против llama.cpp и MLX.

Rust vs Go vs C# в 2026: почему наивный Rust проиграл Go

Rust vs Go vs C#: сравнение производительности 2026
Сравнение производительности Rust, Go и C# в 2026 году: наш тест на аллокациях, где наивный Rust уступил Go, а Rust с ареной оказался в 7 раз быстрее, плюс разбор GC, памяти, холодного старта, Green Tea и .NET 10.

10 проектов с ИИ-агентами: от tool calling до продакшена

10 проектов с ИИ-агентами
Дорожная карта из 10 проектов для изучения ИИ-агентов: вызов инструментов, ReAct, память, планирование, рефлексия, мультиагентные системы, исследовательский и кодовый агенты и продакшен. С примерами кода на Python.

Нобелевская премия по медицине 2026 досталась оптогенетике

Нобелевская премия по медицине 2026: оптогенетика
Нобелевскую премию по физиологии и медицине 2026 года получили Карл Дейссерот, Петер Хегеманн и Георг Нагель за каналродопсин и оптогенетику. Рассказываем, как белок водоросли стал выключателем для нейронов.

Claude и вопрос сознания: что не так с конституцией модели

Claude и вопрос сознания
Разбор критики конституции Claude: почему автор считает, что Anthropic приучает модель видеть в себе личность, что говорят Аскелл и Амодеи, как модели оценивают свой документ и какие аргументы у Anthropic.

Gero-4B: как научить LLM честно оценивать свою уверенность

Gero-4B: RL-калибровка LLM
Как разработчик превратил Qwen3-4B в модель решений с калиброванными вероятностями: архитектура с ветками, синтетические данные, собственная RL-награда и ошибки, которые стоили дней работы.

Петля Карпати: как заставить ИИ работать, пока вы спите

Петля Карпати: loop engineering
Как устроен цикл Карпати из репозитория autoresearch, почему он нашел 20 улучшений за два дня и как двухуровневый цикл сделал подход в пять раз эффективнее. Плюс готовый промпт, чтобы попробовать.

Agent harness: шесть решений, после которых ИИ-агента можно оставить одного

Agent harness: как настроить ИИ-агента
Почему ИИ-агент забывает правила и врет про пройденные тесты, и какие шесть решений в обвязке модели это исправляют: цикл, инструменты, память, файлы состояния, доступы и проверка результата.