Когда твой менеджер - ИИ. 😂

Куда катится архитектура LLM в 2026

Себастьян Рашка разобрал свежие open-weight модели - Gemma 4, Laguna XS.2, ZAYA1-8B и DeepSeek V4. Общий тренд один: теперь главная борьба идёт не только за качество, а за цену длинного контекста.

У reasoning-моделей и агентов узким местом стали KV-кэш, трафик памяти и FLOPs attention. Поэтому архитектуры всё активнее режут стоимость инференса.

Gemma 4 шарит KV между слоями. Laguna XS.2 распределяет attention-бюджет по слоям. ZAYA1-8B считает внимание в сжатом латентном пространстве. DeepSeek V4 сжимает KV вдоль последовательности и усложняет residual stream.

decoder-only трансформер жив, но всё вокруг attention быстро мутирует. Качество всё ещё тянут данные и training recipe, а архитектура всё чаще нужна, чтобы длинный контекст не сжигал железо.

https://magazine.sebastianraschka.com/p/recent-developments-in-llm-architectures

Китай выигрывает в гонке ИИ не только опенсорс моделями.

Он выигрывает скоростью внедрения

FT пишет, что китайская аудитория заметно спокойнее и позитивнее относится к AI-продуктам, чем пользователи во многих других странах.

Когда люди не встречают каждый новый AI-сервис вопросом «а не заменит ли он меня завтра?», продуктам проще входить в повседневную жизнь. Банки, e-commerce, образование, доставка, госуслуги, корпоративные сервисы - всё это можно быстрее обкатывать на миллионах пользователей.

Параллельно меняется и центр тяжести в open source. Доля загрузок всё сильнее уходит от США и Европы в сторону Китая.

В итоге у Китая складывается редкая комбинация:

• пользователи готовы пробовать AI-продукты

• разработчики всё активнее идут в open source

• компании быстро встраивают модели в реальные сервисы

• рынок даёт огромный масштаб для тестов

• государство и бизнес двигают инфраструктуру в одну сторону

Что будет, если страна с миллиардным рынком, дешёвым внедрением и растущим open-source-комьюнити начнёт выкатывать AI-продукты быстрее всех остальных?

ft.com/content/d9af562c-1d37-41b7-9aa7-a838dce3f571

“We locked one HUNDER new CS grads in a room until they all find a job.” takes 5 years to film.

Microsoft вбухивает десятки миллиардов в ИИ, но Copilot пока не стал новым топ-продуктом

Бывший вице-президент Microsoft говорит неприятную вещь: компания рискует пропустить ИИ-волну так же, как когда-то не почувствовала интернет и мобильную эпоху.

На бумаге всё выглядит мощно. Microsoft тратит на ИИ гигантские суммы, встраивает Copilot в Windows, Office, Teams, GitHub и продаёт идею «ИИ в каждом рабочем процессе».

Но продукт не тянет сам себя.

По оценке экспертов, меньше 3,3% пользователей Microsoft 365 реально платят за Copilot. Производители ноутбуков массово добавили NPU в новые устройства, но в Windows и Office так и не появилось killer-приложения, ради которого обычный человек скажет: «Да, мне срочно нужен AI-PC».

Это очень болезненный урок для компании, которая десятилетиями выигрывала за счёт дистрибуции. Раньше достаточно было встроить продукт в Windows или Office, и рынок сам подтягивался. Сейчас так не работает. ИИ нельзя просто положить в меню «Пуск» и ждать магии. Пользователь должен почувствовать пользу сразу.

Бывший VP не списывает Microsoft со счетов. Наоборот, он говорит, что корпоративный ров компании почти невозможно пробить. У Microsoft есть Office, Azure, Active Directory, Teams, контракты, безопасность, доверие CIO и доступ к рабочим данным.

То есть обе мысли могут быть правдой одновременно: Microsoft пока не сделала Copilot продуктом, который люди массово хотят покупать. Но Microsoft всё ещё остаётся одной из немногих компаний, которые могут протащить ИИ в корпоративный мир на уровне инфраструктуры.

https://www.windowslatest.com/2026/05/17/former-microsoft-vp-says-microsoft-missed-the-ai-wave-like-the-internet-and-mobile-as-copilot-scales-back-in-windows-11/

Китайские кандзи теперь стали бенчмарком для VLLM

Вышел открытый Chronicles-OCR - новый визуальный бенчмарк для проверки, насколько хорошо мультимодальные модели понимают древние китайские иероглифы.

Идея очень крутая: модели дают не современные аккуратные символы из шрифта, а реальные исторические формы письма за 3000 лет эволюции.

В датасете:

• 7 исторических стилей письма - от гадательных костей до скорописи
• 2800 сбалансированных изображений
• разные физические носители, где символы выглядят совсем не как “чистый OCR”
• задачи на поиск символов, распознавание, разбор древнего текста и классификацию стиля письма

Почему это интересно?

Потому что обычный OCR проверяет, умеет ли модель читать текст. А Chronicles-OCR проверяет другое: понимает ли VLLM, как меняется визуальная форма одного и того же знака во времени, на разных материалах и в разных стилях письма.

Для мультимодальных моделей это больное место. Символ может быть тем же самым по смыслу, но визуально выглядеть как совершенно другой объект. И здесь сразу видно, где модель реально “видит”, а где просто угадывает по паттернам.

Paper: https://arxiv.org/abs/2605.11960
GitHub: https://github.com/VirtualLUOUCAS/Chronicles-OCR

AI-индустрия научилась идеально генерировать не только текст, но и бессмысленные анонсы.

Каждую неделю нам продают "революцию": новый агент, новый benchmark, новый copilot, новый способ случайно слить данные в AI провайдера. Разобраться, где там реальная польза, а где очередной демо-ролик для инвесторов, становится отдельной работой.

В Похек AI как раз этим и занимаются: фильтруют AI-новости, разбирают обновления OpenAI/Anthropic/других вендоров, тестируют инструменты и пишут про AI security без религиозной веры в каждый новый релиз. Иначе ИИ-новости сейчас выглядят как: OpenAI что-то выкатил, Anthropic что-то улучшил, кто-то снова "убил программистов", а через неделю выясняется, что половина инфоповода была красивым пресс-релизом.

Из полезного для старта - пост Где легально ломать LLM: площадки и лабы, где можно практиковаться без сомнительных историй.

Если интересен AI не как хайп, а как поверхность атаки, инструмент защиты и новая боль для безопасников и разработчиков - канал стоит добавить в подписки)

Я, закидывающий всю кодовую базу в Claude, чтобы найти одну пропущенную точку с запятой.

⚡Когда аналитика разнесена по отдельным системам, бизнес долго ждет данные и платит за лишние кластеры, ETL и серверы.

🐘Postgres Pro AXE — аналитическая СУБД от Postgres Professional на знакомом PostgreSQL. Ускоряет доставку аналитики и снижает TCO на хранение и обработку данных.

✔️До 20 раз быстрее Greenplum
На сложных запросах в тестах ClickBench, TPC-H и TPC-DS.

✔️До 10 раз меньше ресурсов
При сопоставимой нагрузке с MPP-аналогами.

✔️Аналитика ближе к рабочим данным
Postgres Pro AXE работает как отдельная аналитическая СУБД или расширяет Postgres Pro Enterprise аналитическими возможностями на существующих узлах.

✔️Быстрый старт для команды
Знакомый PostgreSQL снижает порог входа для администраторов и разработчиков.

✔️Свобода хранения и BI
Локальный сервер, сетевая шара или S3. Данные — в формате Parquet.

🔗Приходите 28 мая на бесплатный вебинар: покажем, как построить аналитику без зоопарка технологий.