Борис опять

Т-Технологии выложили в открытый доступ ИИ-модель T-Search — первую русскоязычную модель для Agentic RAG. Это когда ИИ-агент самостоятельно выполняет многошаговый поиск с помощью доступных инструментов. Модель опубликована на Huggingface вместе с кодом и собственный харнессом. Основой послужил Qwen3.6-35B-A3B. Так же выложили два датасета для эвала: https://huggingface.co/datasets/t-tech/SynthComp и https://huggingface.co/datasets/t-tech/TRuST. По оценке разработчиков, использование T-Search в агентских ИИ-системах позволяет сократить затраты на инференс — то есть выполнение запросов языковыми моделями — на 20–50% в зависимости от сценария. Кроме того, T-Search можно запускать на собственной инфраструктуре компании. Это помогает снизить стоимость обработки запросов и справляться с пиковыми нагрузками без расширения GPU-кластера. При этом решение помогает соблюдать требования по защите персональных и других чувствительных данных, поскольку информация не передается во внешние облачные сервисы Для запуска модели достаточно одной H100 GPU. В целом модель имеет всего 3B активных параметров, так что стоимость инференса гораздо ниже, чем если использовать апи провайдеров или стандартный поисковый мудуль в классическом RAG

Я очень много пишу код с помощью Claude Code. Точнее сказать, что иначе я уже не пишу код вообще. При этом это произошло как-то само собой и я не уверен, что это хорошо. С одной стороны проект растет непомерными темпами. С другой стороны у меня постоянно ощущение, что я одной клод сессией правлю баги созданные другой клод сессией. Часто это такие баги, которые я бы сам никогда (по моему мнению) не допустил. Я запустил клод проанализировать историю переписок и классифицировать все сессии по категориям. Похоже, что я правда 80%+ времени правлю баги или ищу их. При этом может быть два объяснения: 1. Клод пишет плохой код и эти баги — дополнительный эффект вайбкода. 2. Написание любого кода создает баги, код теперь пишется гораздо быстрее, поэтому я встречаю больше багов в единицу времени. Если бы писал этот код сам, то видел бы примерно столько же багов, но не в такой концентрации. В любом случае можно сделать вывод, что вайбкодинг это скам: каждый сожженый на создание чего-то токен ведет к сжиганию ещё двух-трех, чтобы это нормально работало.

«Хочешь узнать, кто тобой управляет — посмотри, кто создал тикет.» — Тацит ☝️

Разбор топ решений с соревнования Orbit Wars на Kaggle Собрал из стрима для Центрального Университета https://www.youtube.com/watch?v=RSzcnZgiwyM

​​banned by AI, convicted by AI, defended by AI, and pardoned by AI in about 10 minutes https://x.com/endpointarena/status/2075245286339846145

This is the world we live in now

Мое тело это машина которая перерабатывает кофе в показы демо и "прикольно, а что помешает Антропику это сделать?"

Ну что ж, вот и наш первый релиз на архив. we achieve a 4.37-fold speedup over autoregressive decoding, and outperform a highly optimized DFlash baseline by 24.7% Это спекулятивный декодинг. SOTA(ну на qwen3.6 точно). Бьем все, что есть известного в паблике (ну dflash). Супер важная тема для быстрого инференса на устройстве, особенно когда понимаешь задачу. GitHub HF Поддержка в нашем инференс движке скоро доедет

7x size reduction for Gemma4 Edge models 📝 Блогпост Команда из Stage.AI выпустила занятный блогпост про сжатие Gemma-4 в 6,4 раза с умеренной просадкой качества. Работа примечательна тем, что комбинирует многие классические и свежие практики, чтобы выдать наилучший trade-off между размером модели и качеством.

На конференции по AI вырубило свет Upd: в туалете нельзя помыть руки потому что диспенсеры воды и мыла электрические