Блог STIVA
Статьи о нейросетях, искусственном интеллекте и технологиях будущего. Практические руководства и обзоры ИИ-инструментов.
Alibaba Qwen3.5 Medium: открытые модели, которые превзошли Claude Sonnet 4.5
Alibaba выпустила серию открытых моделей Qwen3.5, обходящих флагманы OpenAI и Anthropic
Claude Code Remote Control: программируй с дивана, пока агент работает на твоём компьютере
Anthropic выпустила мобильное управление для Claude Code — теперь AI-агент доступен со смартфона
Perplexity Computer: оркестр из 19 AI-моделей, который работает за вас
Perplexity запустила агента Computer — систему, координирующую 19 AI-моделей для автономного выполнения задач.
Anthropic против Пентагона: битва за красные линии ИИ
Минобороны США угрожает уничтожить Anthropic за отказ разрешить ИИ убивать автономно
Как AT&T сократил расходы на AI на 90%, обрабатывая 8 миллиардов токенов в день
История о том, как мультиагентная архитектура из малых языковых моделей победила большие LLM по цене и скорости
Claude Cowork: Anthropic переходит от черновиков к готовой корпоративной работе
Anthropic запускает Claude Cowork для enterprise — ИИ, который делает работу, а не просто помогает
Исследователи вшили 3x ускорение инференса прямо в веса LLM — без дополнительной инфраструктуры
Новый метод multi-token prediction даёт трёхкратное ускорение LLM без спекулятивного декодирования.
ИИ-агенты в корпорациях: почему их уже не запретить и кто на этом зарабатывает
Runlayer запустил платформу безопасности для ИИ-агентов в крупных компаниях
Как составить промпт для Nano Banana: полное руководство
Полное руководство по написанию промптов для Nano Banana Pro — структура, примеры с иллюстрациями и готовые шаблоны.
ИИ-агенты научились эволюционировать коллективно — и сравнялись с инженерами-людьми
Новый фреймворк GEA позволяет агентам эволюционировать стаей и превосходить системы, спроектированные людьми.
OpenAI привлекает $100 млрд при оценке свыше $850 млрд
Крупнейший раунд финансирования в истории ИИ: Amazon, SoftBank и Nvidia вкладывают рекордные суммы.
Точный, но опасно неполный: как AI учится быть надёжным в праве
LexisNexis объясняет, почему точности AI недостаточно для юридических задач.