Дмитрий Ильин

Если ты последние пару лет хоть раз открывал ChatGPT или любой похожий сервис, ты уже пользовался «трансформерами» — той самой архитектурой из статьи Google 2017 года Attention Is All You Need. Она умеет «внимательно перечитывать» контекст и решать, какие слова в тексте важнее. Проблема в том, что трансформер — это как человек, который на каждом новом сообщении в чате заново перечитывает всю переписку с самого начала. Умно, но дорого. И чем длиннее разговор, тем больнее кошельку (и GPU). И вот на...

Представь: ты выходишь на сцену в кожанке, достаёшь не презентацию, а будто чертёж будущего офисного ада… и объявляешь «конструктор ИИ‑агентов» так, чтобы в зале одновременно кивнули Adobe, Salesforce, SAP и ещё десяток тяжеловесов. Примерно так на GTC 2026 выступил Дженсен Хуанг. Nvidia показала Agent Toolkit — open-source платформу (то есть исходники открыты), на которой компании смогут собирать автономных ИИ‑агентов для бизнеса. И сразу назвала 17 «усыновителей»: Adobe, Salesforce, SAP, ServiceNow,...

Ты наверняка видел это вживую: ИИ‑агент бодро начинает задачу, делает пару шагов… а потом как будто «подвисает». Отвечает медленнее, теряет нить, начинает заново уточнять то, что уже обсуждали. Обычно мы ругаем модель. А Nvidia на GTC 2026 говорит: ребята, это часто не модель. Это хранилище не успевает. И вот под это Nvidia анонсировала BlueField‑4 STX — модульную «эталонную» архитектуру, которая добавляет между GPU и обычными дисками отдельный слой памяти для контекста. Заявления громкие: в 5 раз...

Представь: у тебя 1,3 миллиарда пользователей, и каждому надо показать «ту самую» ленту — чтобы и полезно, и не скучно, и не только про котиков коллег из соседнего отдела. А внутри всё держится на пяти разных системах, которые добывают посты каждая по-своему. Одни тащат «что написала твоя сеть», другие — «что сейчас в тренде по региону», третьи — «что похоже на твои интересы». И у каждой — своя инфраструктура, свои костыли и свой характер. LinkedIn (да, тот самый) решил: хватит зоопарка. За год они...

Ты наверняка видел эту картину: берёшь «умную» модель, просишь её сделать задачу в несколько шагов — найти данные, открыть сервис, что-то посчитать, оформить — и дальше начинается сериал на 12 серий. То инструмент не вызвала, то «ой, я не могу», то на шестом шаге забыла, что было на первом. Вот как раз под такие истории китайский стартап Z.ai (он же бывший Zhipu AI) выкатил GLM‑5‑Turbo — новую версию своего GLM‑5, заточенную не под разговоры, а под «агентскую работу». Но есть нюанс, который разработчики почувствуют сразу: это не open source...