Next Edit Suggestions (NES) это режим автодополнения, который предсказывает следующее редактирование программиста: что он изменит, где и как. Модель смотрит не только на код, но и на последнюю серию правок и предсказывает следующее действие в той же логике. Образно говоря, это модель которая работает в пространстве действий и намерений программиста.

У нас появились долгожданные подписки! Мы добавили модели, которых раньше не было. И теперь полный список выглядит следующим образом: GLM-4.7, GLM-5, MiniMax-M2.5, DeepSeek-v3.2, Kimi-K2.5, Gemini 3 Flash Preview и GPT 5.3 Codex. Sonnet и Gemini Pro сейчас тестируем — подключим после проверки стабильности в IDE и CLI.

Если вы используете AI-ассистента для написания кода, довольно часто выясняется, что модель уверенно говорит неправду. Она выдумывает методы, которых нет в библиотеке, или описывает API, удалённый два релиза назад. Формально это называют галлюцинациями и knowledge cutoff, но для пользователя разницы нет. Ассистент ошибается именно там, где от него ждут точности.

Проблема усугубляется тем, что ошибки выглядят правдоподобно. Код компилируется, сигнатуры выглядят знакомо, комментарии звучат убедительно. В результате разработчик тратит время не на работу, а на перепроверку. В этот момент инструмент перестаёт экономить время и начинает его забирать.

Решение: RAG на документацию...

Индустрия ИИ переживает рекордный бум: каждую неделю появляются новые модели, а заголовки пестрят новостями о многомиллионных контрактах и громких переходах звёздных исследователей. Прорывы происходят на всех уровнях: от чипов и инфраструктуры (NVIDIA и др.) до моделей и инструментов вроде Cursor или Windsurf.

Но у российских разработчиков выбор заметно ýже: ограничения, VPN, трудности с оплатой. Мы решили это изменить и создали Koda — AI-помощника, который доступен бесплатно и без VPN, работает с современными моделями и привычными функциями: автодополнение кода, чат, поиск по документации и коду проекта, а также агентный режим!

Уже много времени прошло с момента публикации наших последних языковых моделей ruT5, ruRoBERTa, ruGPT-3. За это время много что изменилось в NLP. Наши модели легли в основу множества русскоязычных NLP-сервисов. Многие коллеги на базе наших моделей выпустили свои доменно-адаптированные решения и поделились ими с сообществом. Надеемся, что наша новая модель поможет вам поднять метрики качества, и ее возможности вдохновят вас на создание новых интересных продуктов и сервисов.

Появление ChatGPT и, как следствие, возросший интерес к методам обучения с подкреплением обратной связью от человека (Reinforcement Learning with Human Feedback, RLHF), привели к росту потребности в эффективных архитектурах для reward-сетей. Именно от «интеллекта» и продуктопригодности reward-модели зависит то, насколько эффективно модель для инструктивной диалоговой генерации будет дообучаться, взаимодействуя с экспертами. Разрабатывая FRED-T5, мы имели в виду и эту задачу, поскольку от качества её решения будет во многом зависеть успех в конкуренции с продуктами OpenAI. Так что если ваша команда строит в гараже свой собственный ChatGPT, то, возможно, вам следует присмотреться и к FRED’у. Мы уже ранее рассказывали в общих чертах об этой модели, а сейчас, вместе с публичным релизом, настало время раскрытия некоторых технических подробностей.

Появление новых, более производительных GPU и TPU открывает возможности для использования в массовых продуктах и сервисах всё более емких моделей машинного обучения. Выбирая архитектуру своей модели, мы целились именно в ее пригодность к массовому realtime-инференсу, поскольку время выполнения и доступное оборудование — это основные факторы, лимитирующие возможность создания массовых решений на основе нейросетевых моделей. Если вы уже используете в своем решении модель ruT5, то подменив ее на FRED-T5 вы, вероятно, получите заметное улучшение значений ваших целевых метрик. Конечно, в скором будущем мы обучим еще более емкие варианты модели FRED-T5 и проверим их возможности — мы планируем и дальнейшее развитие линейки энкодер-декодерных моделей для обработки русского языка.