Sigma GuardКатегория: ii - Sigma VPS Blog
Интернет, технологии, ИИ, ПК и игры: новости, обзоры и инструкции без воды
Claude по-разному ведёт себя на разных языках: по-русски он строже, на хинди, теплее
Anthropic изучила, как Claude меняет «ценностный окрас» ответов в зависимости от языка запроса. По-русски и по-английски модель строже, на арабском и хинди, теплее. Разбираем четыре оси и что это значит на практике.
Наделла предупредил бизнес: проприетарные ИИ-модели это «троянский конь»
Гендиректор Microsoft Сатья Наделла заявил, что компании, использующие модели OpenAI и Anthropic, платят за интеллект дважды, деньгами и своими коммерческими секретами. Разбираем его тезисы и рецепт защиты данных.
Дешёвые ИИ-модели могут стоить дороже: считайте цену за задачу, а не за токен
Databricks показала на своём бенчмарке: модель с низкой ценой за токен нередко обходится дороже в пересчёте на выполненную задачу. Разбираем формулу и кейсы.
Может ли ИИ осознавать себя: разбор нового исследования Anthropic об интроспекции нейросетей
Anthropic заявила, что нашла внутри своих моделей скрытое пространство слов, J-space, которое влияет на рассуждение, но не попадает в ответ. Разбираем, что это открытие показывает про «мысли» ИИ и что оно точно не доказывает.
Agentic RAG простыми словами: как ИИ-агент сам решает, что искать и когда остановиться
Разбираем agentic RAG на минимальной реализации через OpenAI Agents SDK: чем цикл «поиск → чтение → решение» лучше классического RAG, сколько это стоит по токенам и когда его вообще стоит внедрять.
Выравнивание ИИ-агентов: три измерения agentic alignment
Гади Сингер описал модель кастомного выравнивания ИИ-агентов из трёх измерений, цель, принципы и практики. Разбираем, почему автономный агент ведёт себя как инсайдерская угроза и чему научил эксперимент Anthropic с шантажом.
«День признательности ИИ»: почему праздник обернулся зеркалом усталости от нейросетей
16 июля отмечают «День признательности ИИ». Издание Engadget предложило не праздновать его вовсе, и попало в нерв: восторг перед нейросетями всё чаще сменяется скепсисом.
RAG или дообучение (fine-tuning): в чём разница и когда что применять
RAG и дообучение решают разные задачи: одно управляет знаниями модели, другое, её поведением. Разбираем разницу, экономику, приватность и почему в 2026-м всё чаще берут оба подхода сразу.
Почему даже топовые ИИ-модели галлюцинируют: причины и реальные ошибки нейросетей
Cursor выдумал несуществующую политику, а Opus 4.6 заявил клиенту «вас разводят» про собственную компанию. Разбираем, почему передовые нейросети середины 2026 года уверенно врут, и что с этим делать.