Bait and switch в российских льготах
Опыт использования Fable 5 и оркестратора soerdev
Слитое видео питча с RAISE Summit
Исследование: LLM снижают точность ответов, но повышают уверенность пользователей
Учёные из трёх ведущих университетов провели эксперимент: участникам задавали сложные вопросы (в том числе о деталях фильмов) и разрешали в любой момент ответить «не знаю». Одной группе давали доступ к языковой модели Step 3.5 Flashi — по данным источников, она справлялась с этими вопросами хуже всех.
Результат: с помощью LLMi люди отвечали на больше вопросов, но точность резко упала, а уверенность в своих (часто неверных) ответах выросла. Модель не заполняла пробелы в знаниях, а превращала верные интуитивные догадки и восстанавливаемые из памяти ответы в ошибки.
ВыводПо данным @kyrillic: точность ответов упала с 28% до 9%, уверенность выросла с 30% до 76%
Новые хоррор-видео Spencer Lackey
Иностранные SDK в приложениях армии США
Состояние 5G-сетей в Африке: скорость против инфраструктурных проблем
Квантизованные reasoning-модели «переосмысливают» ответы — и это можно вылечить занижением 50 токенов
Команда из Meta исследовала, почему квантизованные reasoning-модели теряют в качестве сильнее, чем модели, квантизованные для обычных задач. Оказалось, что дело не только в потере точности вычислений, а в специфическом эффекте overthinkingi: модель зацикливается в рассуждениях и даже получив верный ответ на промежуточном шаге, в итоге выдаёт другой, ошибочный.
Авторы нашли простой и эффективный способ борьбы с этим: заниженные логиты для 50 вручную отобранных «overthinking-токенов» (вроде «Wait», «But», «Alternatively») одновременно сокращают длину ответа и повышают качество — важный практический результат для тех, кто использует квантизацию reasoning-моделей в проде.
ВыводРассмотрены варианты квантизации: weight-only AWQ и GPTQ в 3 и 4 бита, а также weight+activation+KV-cache квантизация в 4 и 8 бит через FlatQuant
Как Алекс Либерман использует Claude для создания контента
Философский взгляд на машинные доказательства
Проблема статичных диалогов в современных играх
Анализ нарративных дыр в Still Wakes the Deep
Прогресс модели Qwen 3.5
Разработка визуальной новеллы Deliberate AI Slop
Ubisoft готовит переиздания старых игр из-за задержки новых частей франшиз
Инсайдер Том Хендерсон сообщил, что переиздание Watch Dogs Legion с новым контентом выйдет до конца 2026 года. По его данным, аналогичные «апгрейды» получат и другие старые игры Ubisoft — компания пытается компенсировать нехватку новинок в линейке.
По данным 3DNews, речь идёт о реакции на задержку новых частей Assassin's Creed, Far Cry и Ghost Recon: вместо них Ubisoft готовит полные издания уже вышедших проектов, включая Watch Dogs: Legion и Ghost Recon Wildlands.
Исходный код миссии Apollo 11 в открытом доступе
Вышло четвёртое DLC и патч 1.25 для Tainted Grail: The Fall of Avalon
Disney+ разрабатывает сериал по комиксу «Загробная жизнь с Арчи»
Календарь релизов игр 3DNews: список новинок 20–26 июля
3DNews в рамках рубрики Gamesblenderi опубликовал очередной еженедельный календарь релизов — обзор игр, которые выходят с 20 по 26 июля. В подборке отмечены как крупные франшизы, так и небольшие независимые проекты.
Критика производительности нативного приложения Погода на macOS
Логистический стартап Fura, основанный выходцами из России, скупает автоперевозочные компании в США
Американское подразделение стартапа Fura в июне 2026 года купило логистическую компанию LG Logistics Solutions — уже не первое поглощение в этом году: в марте была куплена Barton Logistics. По данным «Русского венчура», это шестое приобретение Fura в целом; по данным The Edinorog, это уже вторая покупка именно в 2026 году. Суммы сделок не раскрываются.
Стратегия компании — покупать небольшие логистические фирмы (с продажами от $10+ млн), получать доступ к их клиентам и автоматизировать работу с помощью AI-агентов на платформе Fura. По данным издания Freightwaves, в США тысячи таких компаний с оборотом менее $50 млн, низкой рентабельностью и устаревшими процессами — потенциальных целей для скупки хватает.