Ключевая ошибка в ожиданиях неискушённых пользователей от LLM состоит в непонимании того, как именно получается ответ. ...

Я делаю сервис, который отвечает на отзывы покупателей на Wildberries, Ozon и Яндекс Маркете. Покупатель пишет, что часы встали через три дня, а модель с самым серьёзным видом отвечает: «Передадим замечание на производство для проверки партии». Никакую партию никто проверять не будет. Я сравнил тринадцать моделей — Alice AI LLM Flash, YandexGPT Pro 5.1 и Lite 5, семь GigaChat, два DeepSeek и Qwen — на синтетических отзывах и вопросах, где для каждого примера заранее записано, что считается правильным ответом. Внутри: как и почему модели выдумывают обещания, парный бутстрап, регулярка против «проверки партии», LLM-судья, которому нельзя верить на слово, и почему резерв пришлось выбирать отдельно для каждой задачи. Читать разбор

На GTC Berlin 2026 участники воркшопа NVIDIA смогли ускорить генерацию Qwen3-32B с 16,4 до 24,5 токена в секунду, не меняя оборудование. Для этого использовали FP8 вместо BF16. Общая пропускная способность тоже выросла, хотя и заметно меньше: с 639 до 719 токенов в секунду. Эксперимент проводили на Kubernetes-кластере с четырьмя NVIDIA A100 по 80 ГБ. У каждого участника был собственный кластер, на котором можно было разворачивать модели, менять конфигурацию и измерять производительность. Помимо квантизации, на занятии разбирали NVIDIA Dynamo, маршрутизацию запросов с учётом KV-кеша, автоматическое масштабирование и разделение prefill/decode между GPU. Материал основан на статье инженера Siim Tolk, опубликованной 4 ноября 2026 года.

TL;DR. Пять месяцев ИИ-агент пишет производственное планирование для завода, который раньше жил в Excel. Я не читаю код вообще. Контроль вынесен в четыре вещи: правила, которые агент читает перед каждой задачей; тесты как контракт к каждому жёсткому правилу; храповик, который не даёт тестам слабеть молча; и ТЗ, которое растёт вместе с эксплуатацией. Это всё по отдельности не ново, но агент держит всё это вместе, синхронно при каждой правке. В командах людей обычно такой синхрон рассыпается на втором месяце. Ниже цифры за пять месяцев, включая набитые шишки и два случая, где модели попроще разобрали те же задачи, что и Opus: каждая сторона нашла то, что пропустила другая.