Исследования в ИИ / AI Research

🚀 Want to Become a Generative AI Engineer in 2026? Here’s Your Learning Roadmap.

GenAI is evolving fast. You don’t need 50 courses or every framework. Master these 10 skills in sequence. 👇

1️⃣ Transformers & LLM Fundamentals
Learn transformer architecture, self-attention, Q/K/V, multi-head attention, masking, tokenization, context windows, positional encoding, and how LLMs generate responses.
📚 https://www.youtube.com/watch?v=ZhAz268Hdpw&t=784s

2️⃣ Embeddings & Vector Databases
Understand embeddings, semantic similarity, cosine similarity, nearest-neighbor search, vector indexing, and databases such as FAISS, Chroma, and Pinecone.
📚 Algorithms: https://www.youtube.com/watch?v=lvH_zPj2o04&t=156s
📚 Embeddings: https://www.youtube.com/watch?v=JsGwjwnl4hY
📚 Implementation: https://www.youtube.com/watch?v=5kCE0l11ZHk

3️⃣ Prompt Engineering & Structured Outputs
Learn zero-shot and few-shot prompting, system prompts, context engineering, JSON outputs, prompt optimization, tool calling, and validation.

4️⃣ Retrieval-Augmented Generation (RAG)
Master document ingestion, chunking, embeddings, semantic and hybrid retrieval, metadata filtering, reranking, grounded responses, citations, and evaluation.
📚 https://www.youtube.com/watch?v=4Ax77tnW0e8
📚 https://www.youtube.com/watch?v=X0btK9X0Xnk

5️⃣ LangChain
Connect models with data, tools, and application logic using integrations, prompt templates, retrievers, structured outputs, RAG pipelines, and workflows.
📚 https://www.youtube.com/watch?v=pSVk-5WemQ0&list=PLKnIA16_RmvaTbihpo4MtzVm4XOQa0ER0

6️⃣ LangGraph & Agentic AI
Build stateful workflows using nodes, edges, state management, conditional routing, memory, human approval, tool execution, error recovery, and multi-agent orchestration.
📚 https://www.youtube.com/watch?v=yC36gN-rqjo&list=PLKnIA16_RmvYsvB8qkUQuJmJNuiCUJFPL

7️⃣ Cloud AI & Production Deployment
Explore Microsoft Foundry, Amazon Bedrock, model hosting, inference APIs, enterprise RAG, agent deployment, observability, monitoring, scaling, cost optimization, and access control.
📚 Krish Naik: https://www.youtube.com/watch?v=ZP_U8eKBy2g
📚 Azure: https://www.youtube.com/watch?v=gKLEsHv8X6I&list=PLKN5-zCKJG7w-3gXIVptJV7sSi7fbQoBE
📚 AWS: https://www.youtube.com/watch?v=cTBGIKAckKE&t=880s

8️⃣ Evaluation, Security & Guardrails
Learn RAGAS, LLM-as-a-Judge, faithfulness, answer relevance, hallucination detection, prompt injection, data leakage, PII protection, testing, and regression evaluation.
📚 RAGAS: https://www.youtube.com/watch?v=J3M95E0LQl8
📚 Judge: https://www.youtube.com/watch?v=3FcYdRQPMCo
📚 Evaluations: https://www.youtube.com/watch?v=6W92_t9FveA&list=PLEneLIDJFpcA
📚 Injection: https://www.youtube.com/watch?v=DANRXYsT4Bs
📚 Guardrails: https://www.youtube.com/watch?v=7V1w5gnZ-kw

9️⃣ Model Context Protocol (MCP)
Understand Host, Client, Server architecture; tools, resources, prompts; transports; authentication; authorization; secure tool execution; and business-system integration.
📚 Anthropic: https://anthropic-partners.skilljar.com/introduction-to-model-context-protocol
📚 Gate Smashers: https://www.youtube.com/watch?v=GxHOSWxp7c0
📚 Chai aur Code: https://www.youtube.com/watch?v=dZyQNy3-HjU
📚 Krish Naik: https://www.youtube.com/watch?v=-UQ6OZywZ2I

🔟 Build Real-World GenAI Projects
Start with:
🛠 Post Generator: https://www.youtube.com/watch?v=qZ_J-Xg0QM4&list=PLeo1K3hjS3uvLuF4Tq1i1KqNM2QvIyzFK
🛠 LangGraph Chatbot: https://www.youtube.com/watch?v=51Ve2tE3Zns&list=PLKnIA16_RmvYsvB8qkUQuJmJNuiCUJFPL&index=10
🛠 Multi-Agent App: https://www.youtube.com/watch?v=_5XF5CCnbDk
Add authentication, logging, evaluation, monitoring, deployment, and a usable interface. That’s what turns a tutorial into a production-oriented application.

💡 Advice: Don’t chase every new framework. Master the fundamentals, build one

🧠 Google представила Gemini 4 Carbon — следующую модель после Argon

По словам компании, она может несколько суток разбираться со сложной задачей, лучше ищет уязвимости и примерно вдвое реже выдумывает неподтверждённые результаты.

Первыми модель получат специалисты по кибербезопасности. Подробности:

↖️ https://kod.ru/google-gemini-4-carbon

Источник

Google выпустили Gemini 4 Carbon — новую самую умную нейронку по версии Artificial Analysis. В общем рейтинге Carbon обошла GPT-6 Astra и Claude Opus 5.5.

Она лучше конкурентов работает с огромными текстами, решает задачи по математике и выполняет офисную рутину. Самый заметный отрыв в кибербезе. А еще Carbon вдвое реже выдумывает факты и почти не жульничает на тестах.

Пока дают только специалистам по кибербезу. Остальным обещают доступ «как можно скорее».

Источник

Я не успел толком потестить последний Gemini Argon, а тут уже вышел новый - Carbon. Она сегодня занимает первое место по большинству бенчей среди _ публичных _ моделей, включая несильное но преимущество на любимым всеми опусом.

Из интересного, бенчмарк Vending Bench, в котором модель набрала максимум баллов. Бенчмарк по сути требует от модели управлять на протяжении симулируемого года бизнесом с вендоматами (на основе легендарного эксперимента Антропика, которые сделали это физически). Модели нужно управлять поставками, ценами, платить за аренду, грузчикам с целью заработать как можно больше.

Это, кстати, надеюсь делает кристально очевидным почему задача "ИИ заработай мне денег" это бессмысленный бред. Чем лучше ИИ, тем хуже он будет справляться с этой задачей, а чем глупее юзер, тем чаще он будет это просить.

Причина: рынок и капитализм это первый в мире искусственный интеллект, которому уже несколько сотен лет. Не бывает неэффективных рынков, если им никто не мешает. А никто не может помешать распространению ИИ и тому, чтобы рынки стали более эффективными. Поэтому любая арбитражная или оптимизационная возможность, которая есть на рынке будет экспоилиться ЗНАЧИТЕЛЬНО быстрее, чем пару лет назад. Если в тиктоке завирусился тренд, то чтобы этот тренд появился в рекламе брендов, в принтах на футболках и в мемкоинах проходили недели, даже месяца. Это будут минуты.

Любой "легкий" способ заработать деньги (даже самые небольшие, условно пару долларов, ради которых человек не встанет со стула) будет мгновенно использоваться роями агентов, которые принадлежат владельцам компьюта, которых миллиарды и они снуют по интернету в поисках любых неэффективностей или вещей, за которые люди готовы платить.

Я не уверен, что большинство отдает себе отчет о том насколько много таких проектов и насколько они масштабны.

Источник

Google показал свою самую сильную модель Gemini 4 Carbon

Carbon обходит другие модели в большинстве бенчмарков. В Artificial Analysis Intelligence Index 5.0 у него первое место с 59 баллами.

На этой неделе модель начнут выдавать избранным специалистам по киберзащите. Цена на старте: 2 доллара за миллион входных токенов и 10 за миллион выходных. После вводного периода цена удвоится. Дату широкого запуска пока не назвали.

https://blog.google/innovation-and-ai/models-and-research/gemini-models/introducing-gemini-4-carbon/

Источник

Google выкатила Gemini 4 Carbon — новую топ-модель, заточенную под код и кибербезопасность

Первое место в Artificial Analysis (59 баллов), 88,2% на поиске уязвимостей и 54,8% на эксплуатации. Может днями разбирать код и чинить баги.

Цена — $2/$10 за миллион токенов. Пока доступ только избранным специалистам по ИБ.

Нейросети теперь сами создают дыры, потом их ищут и сами же их латают 😂

Источник

⚡️ Google решила убить ChatGPT и Claude — компания анонсировала Gemini 4 Carbon, настоящего монстра, который по большинству бенчей превосходит всех топовых конкурентов.

• По словам разработчиков, моделька заняла первое место в Artificial Analysis V5 и мощно качнулась в кодинге, кибербезопасности и работе с длинными, многосоставными задачами.
• ИИ набрал 71% на CWE-bench, 65% на Terminal-Bench 4.0 и 96% на GraphWalks при работе с контекстом до 1 млн токенов.
• Carbon также заработала 16 484 доллара на Vending-Bench 2, что больше GPT-6 Astra и Claude Opus 5.5.

При этом разработчики смогли сохранить прежний ценник модели — 2 бакса за 1 млн входных токенов и 10 баксов за 1 млн выходных.

Дайте уже затестить.

👍 Бэкдор

Источник

♊ Google выпустили лучшую в мире нейросеть — Gemini 4 Carbon.

Новинка по всем бенчмаркам опережает и недавнюю Gemini 4 Argon, и конкурентов в лице Opus 5.5 и GPT-6 Astra.

Carbon заняла первое место в обновленном индексе искусственного интеллекта Artificial Analysis, на 1 балл опередив Opus 5.5.

Цена по API на старте та же — $2/$10 за 1 млн входных/выходных токенов.

Google снова лучшие?

❤️ — да, ожидаемо
🔥 — бенчмарки ничего не значат

Источник

Google анонсировали Gemini 4 Carbon

Модель заняла первое место на новом Artificial Analysis Intelligence Index. Релиз будет постепенный, на этой неделе доступ постепенно получат выбранные кибербезопасники, потом доступ будут постепенно раскатывать через программу Fairwind. Общий релиз обещают "как можно скорее", у Argon между анонсом и публичным релизом прошло две недели. Цена такая же как у Argon — $2/$10 первое время, после этого цена вырастет в два раза.

@ai_newz

Источник

Google анонсировала Gemini 4 Carbon, новый флагман после Gemini 4 Argon с упором на кибербезопасность и долгие агентные задачи. На этой неделе модель получат отобранные специалисты по киберзащите, потом доступ постепенно откроют партнёрам программы Fairwind, а разработчикам, бизнесу и обычным пользователям обещают её «как можно скорее», без даты. Вводная цена как у Argon: $2 за миллион входных токенов и $10 за миллион выходных, потом $4 и $20.

По словам Google, внутри компании Carbon днями работает над задачей и докапывается до причин тонких багов в больших кодовых базах. В опубликованной Google таблице модель первая в индексе Artificial Analysis v5.0 с 59 баллами и обходит GPT-6 Astra и Claude Opus 5.5 почти везде: уступает им на FrontierSWE 2, а Opus ещё и на OSWorld. На ExploitGym, где нужно доказать, что уязвимость можно эксплуатировать, у неё 54,8% против 42% у Argon.

Тестировщики дорелизной версии писали, что в 3D-задачах Carbon заметно сильнее Argon, но фронтенд у неё слабый, а отвечает она, по их оценке, в 2–4 раза медленнее.

@neuro_channel

Источник