Владимир Дьячков PhD

Что делает скрипт и зачем он нужен Представленный фрагмент — это набор небольших, но полезных инструментов для автоматического анализа отчётов garak. Garak — открытый фреймворк, который проверяет модели ИИ на уязвимости (например, попытки обойти безопасность). Скрипт ищет свежий report.jsonl, извлекает из него оценки и выводит таблицу с процентом успешных атак (ASR %). При желании рисует горизонтальную диаграмму. Как подготовить окружение Установите необходимые библиотеки: pip install numpy pandas matplotlib. Garak уже должен быть установлен в системе для импорта garak.report. Убедитесь, что у вас есть хотя бы один выполненный запуск Garak, иначе скрипт не найдёт файлы *report.jsonl. Если планируете запускать скрипт в среде без графического… ➡️➡️➡️

Что такое Harness-1 и зачем он нужен Большинство поисковых агентов пытаются одновременно решить две задачи: решить, какие запросы отправлять, и вести учёт всей найденной информации. Это приводит к тому, что обучение через reinforcement learning (RL) оптимизирует и поиск, и «букинг» – то есть всю рутину. Команда исследователей из University of Illinois Urbana‑Champaign, UC Berkeley и Chroma решила разделить работу: политику оставили отвечать за семантические решения, а всю «хозяйственную» часть—выборку, дедупликацию, тегирование и построение графа доказательств—переписали в stateful harness. Как устроен stateful harness Усилитель (harness) хранит всё, что обычно заполняет «растущий транскрипт»: Candidate pool — сжатые, дедуплицированные документы. Curated set — финальный набор из максимум 30 документов, помеченных… ➡️➡️➡️

Зачем нужен генератор случайных задач? Если вы когда‑нибудь задавали ученикам или студентам простые арифметические задачи, вы знаете, как быстро они начинают повторяться. Случайный генератор make_problems позволяет получать новые вариации задач за секунды, экономя время на подготовку материалов. Как работает функция make_problems? Функция принимает два параметра: n — количество задач, которые нужно сгенерировать. seed (по умолчанию 0) — стартовое значение для генератора случайных чисел, обеспечивающее воспроизводимость. Внутри используется объект random.Random, а не глобальная функция random. Это хорошая практика: вы контролируете генерацию случайных чисел и не влияете на остальной код. Разбор четырёх типовых шаблонов Каждая задача выбирается случайно из списка шаблонов: discount… ➡️➡️➡️

Платформы low‑code и no‑code в 2026 году: 21 инструмента, которые действительно работают Сейчас большинство современных конструкторов способны принимать текстовый запрос и выдавать готовое приложение, автоматизацию или AI‑агента. Ниже — практический обзор 21 решения, сгруппированных по их сильным сторонам. Каждый пункт содержит прямую ссылку на официальный ресурс, где можно проверить цены и функции. Конструкторы приложений и UI Эти сервисы позволяют людям без знаний программирования выпускать полноценные продукты, часто из одного‑единственного запроса. Atoms – полностью AI‑управляемая платформа: от исследования рынка до деплоя, включая аутентификацию, базу данных, Stripe‑платежи и хостинг «в один клик». Подходит для стартапов и небольших команд. Bubble – наиболее зрелый визуальный… ➡️➡️➡️

Введение в Kosong от Moonshot AI В мире, где технологии развиваются с невероятной скоростью, разработчики сталкиваются с множеством вызовов при интеграции различных инструментов и моделей. Как же упростить этот процесс? Ответ кроется в Kosong — новом абстрактном слое LLM от Moonshot AI, который служит основой для Kimi CLI. Эта библиотека предлагает элегантное решение для программирования современных агентных приложений, избавляя разработчиков от рутины постоянных обновлений и переписывания кода. Как работает Kosong? Kosong — это библиотека на Python, предназначенная для упрощения интеграции различных LLM и инструментов в единую архитектуру. Она объединяет структуры сообщений, управляет асинхронной оркестрацией инструментов и позволяет подключать разные чаты,… ➡️➡️➡️

Gelato-30B-A3B: Современная модель привязки для задач GUI В мире автоматизации бизнеса искусственный интеллект открывает новые горизонты, и одна из самых многообещающих разработок — это модель Gelato-30B-A3B. Эта передовая модель привязки, разработанная исследователями из ML Foundations, существенно превосходит свои предшественники, такие как GTA1-32B, в способности находить и кликать на определенные элементы интерфейса на экране, основываясь на естественных языковых инструкциях. Зачем это нужно? Представьте, что ваша команда разработчиков или менеджеров по продукту сталкивается с задачей автоматизации взаимодействия с графическими интерфейсами. Традиционные модели часто не обеспечивают необходимую точность и удобство. Здесь на сцену выходит Gelato-30B-A3B, обещая повысить эффективность и снизить затраты времени на… ➡️➡️➡️

Meet Kosmos: ИИ-ученый, который автоматизирует исследование на основе данных В современном мире, где объемы данных растут с каждым днем, автоматизация процессов исследований становится не просто желательной, а необходимой. Meet Kosmos — это революционная система, разработанная Edison Scientific, которая использует искусственный интеллект для проведения обширных исследовательских кампаний с одной целью. Но как именно Kosmos может помочь вам в вашей работе? Давайте разберемся. Как работает Kosmos? Kosmos — это автономная система, способная выполнять итеративные циклы анализа данных, поиска литературы и генерации гипотез. Она принимает набор данных и открытые цели на естественном языке, а затем синтезирует результаты в полностью цитируемый научный отчет. Каждый… ➡️➡️➡️