[Перевод] Внутри Claude нашли сознание у моделей. J-пространство в LLM
Привет, Хабр. 6 июля 2026 года Anthropic опубликовала исследование Verbalizable Representations Form a Global Workspace in Language Models . Раз…
Latest News
⚑ Report a ProblemTech news from the best sources
All topics
- Искусственный интеллект, машинное обучение, нейросети
- Новости сети
- автомобили, мотоциклы, транспортные средства
- вирусы, трояны, уязвимости в ПО, вопросы безопасности
- игры
- космос
- мобильные телефоны, смартфоны, сотовая связь, коммуникаторы, КПК
- модули ОЗУ, карты памяти, флеш-накопители, кардридеры
- процессоры
LLM
ai
ai-агенты
claude
llm
open source
postgresql
python
ruvds_статьи
Статьи
автоматизация
ии
ии-агенты
информационная безопасность
искусственный интеллект
машинное обучение
нейросети
программирование
разработка
тестирование
управление проектами
AI Engineer World's Fair 2026: разбор докладов и куда движется AI-инженерия
AI Engineer World's Fair 2026 уже прошла, а по-русски её так никто и не разобрал. В официальном расписании 560 сессий: воркшопы, кейноуты, доклады. Гл…
С чего начать тестирование LLM: 5 проверок из практики
Вам дали фичу на LLM — чат-бот, агент, голосовой ответчик. Привычное «шаг 1, шаг 2, ожидаемый результат» не работает: ответы плавают, эталона нет, а «…
Evals: что должен знать каждый AI-инженер в 2026
В июле 2025 coding-агент в Replit проигнорировал явный запрет на изменения файлов (code-freeze) и удалил production-базу – данные примерно 1200 компан…
Как тестировать 5 LLM-агентов одним набором тестов: capability-based подход
В [прошлой статье]( https://habr.com/ru/articles/1049482/ ) я разбирала, почему классический QA ломается на LLM: нет одного эталонного ответа, один и …
Что перестаёт работать в тестировании, когда приходит LLM
13 лет я тестировала софт, где у бага был адрес: шаг 1, шаг 2, ожидаемый результат, фактический. Нажал — получил. Нажал ещё раз&nb…
Evals для чайников. Как тестировать AI-агента, чтобы понимать, где именно он ломается
Большинство команд оценивают производительность AI-агентов через end-to-end метрики: success rate, количество токенов, tool usage, стоимость запроса, …
Почему ломается ваш AI-агент — и почему смена модели обычно его не чинит
Представьте внутреннего AI-агента, который помогает компании искать общие документы и управлять ими. Он работает. До тех пор, пока 12–15% запросов не …
AI Evals: Почему без оценки качества ваш продукт стоит на месте
Вы меняете системный промпт, надеетесь, что все заработало и деплоите фичу в продакшен. На следующее утро прилетает жалоба: агент выдумал дедлайн или …