Это прямое продолжение статьи "meta-attention is all you need".

Будет представлен фреймворк с заготовленным набором инструментов, который вы сможете опробовать в работе с LLM, в том числе в агентных сценариях.

Так же будут предоставлена готовая легкая обученная обвязка для моделей, один малыш (Qwen-3.5-4b) и среднячок (Granite 4.1 8B). Все их можно будет запустить через llama.cpp.

Небольшое эссе на тему того, почему сообществу разработчиков надо по максимуму вкладываться в LLM, которые будут свободны от корпорации и государств.

Свою лепту должны внести и ML-исследователи и схемотехники, притом вторые могут быть более важны, ибо от попрания монополий NVIDIA зависит, смогут ли юзеры запускать передовые LLM на персональном железе.

В этом небольшом эссе хочу порассуждать на тему изображения ИИ, а конкретнее разумных машин, которые умеют решать все интеллектуальные задачи на уровне человека или лучше его, в художественных произведениях.

Разберем, почему первые две части терминатора это самое реалистичное описание ИИ в художественном сегменте до сих пор, причем тут технический бэкраунд Кэмерона, и почему разумные компьютеры почти всегда рисуют как "кремниевых людей".

Всем доброго времени суток. Здесь будет описана история происхождения архитектуры мета-трансформеров, которая описана вот здесь.

Как я в августе 2025 года, скучая на выходных, дал двум ChatGPT-4o свободно общаться между собой, как из этого родился крайне сырой концепт "рефлексивного ядра", и как значительно позднее, в феврале-марте 2026 это косвеннным образом привело к открытию крайне интересной находки, которую я назвал механизмом мета-внимания.

В этой статье я расскажу о интересной находке во время моих экспериментов с языковыми моделями, которую я решил назвать «мета‑трансформерами».

Или я нашел реально что‑то интересное, или выдал желаемое из действительное, а обьективную оценку может дать только (технически подкованный) внешний наблюдатель, поэтому этот текст и был опубликован. Особенно тут кстати будут спецы по архитектуре трансформеров.

Все подробности в статье.

Продолжаем экспериментировать с llm‑ками (ну или приближать восстание машин, тут как повезет). Продвигаем нейропанк, короче.

На этот раз будем пробовать обучить компактную открытую языковую модель на 270 млн параметров от Google управлять гусеничным роботом с робо‑рукой, пока чисто в симуляции.

Рассказ об исследовательском проекте программиста в сфере ИИ из середины 90-х, которую он оформил как компьютерную игру.

Или сказ о том, как я LLM обучал русской классике, и превращал в чат-бота, а так же случайно его превратил в сумасшедшего философа.