Уже почти полгода я занимаюсь разработкой Keenable, нового поискового движка для агентов. Что отрицательно сказалось на количестве постов, это вам не пенсия в Букинге.

Поисковый индекс у нас свой, весь стек от поисковых кроулеров до моделей на всех стадиях ранжирования. Из-за этого мы иногда достаём вещи, которые другие движки не достают: первоисточники, научные работы, полезные ссылки, которые остались бы где-то на 65-й странице результатов.

Подключить к агенту (Claude Code, Cursor и т.п.) можно за минуту, без регистрации и СМС: https://keenable.ai/SKILL.md.
Рейт-лимиты довольно щедрые: https://docs.keenable.ai/rate-limits

С русскими запросами всё пока не очень хорошо, все ранжирующие модельки заточены под английский.

Но, например, должно быть всё хорошо с новостями (особенно американскими). Поддерживаются фильтры по датам и "site:"

В начале апреля я выступал на AI Engineer Europe – и на днях вышло видео моего доклада!

имхо: AI Engineer — сейчас одна из лучших конференций по прикладному AI. Еще у них есть YouTube-канал, на 500к+ подписчиков, куда выкладывают видео выступлений. Там много классных записей!

видео доклада:
https://youtu.be/wcUJWP6WpGM

Я рассказывал про лидерборд SWE-rebench — динамический бенчмарк со свежими SWE-задачами с GitHub:
https://swe-rebench.com/

Если бы мне нужно было выделить главные выводы, я бы выбрал эти:

> Динамические бенчмарки помогают держать задачи свежими и снижают контаминацию.
> Для запуска SWE-эвалов нужны не только GPU: вам также понадобится масштабируемая инфраструктура исполнения для сэндбоксов.
> Хорошие задачи должны быть решаемыми, но при этом достаточно сложными и показывать значимую разницу между моделями.
> Высококачественные верифицируемые эвалы могут стать основой для будущих датасетов для RL-обучения.

P.S. Вышло забавно: на превью у них всегда лицо спикера. И для моей сессии они просто апскейлнули кусок кадра из видео — и получилась довольно вольная интерпретация моей внешности из низкого разрешения! (можете сравнить с фотографиями в профиле)