Безопасная LLM? Проверяйте ещё раз

Мы опубликовали новое видео на нашем YouTube-канале — доклад ML-инженера Doubletapp Владислава Савенкова о том, как работает Red Teaming для LLM-систем.
Если вы внедряете ИИ в продукт, автоматизируете процессы или планируете запуск ассистента — вас могут подстерегать скрытые риски и потенциальные убытки.

В докладе:
✔️ что такое Red Teaming и как через аномальные или вредоносные запросы находить уязвимые сценарии;
✔️ реальные примеры с клиентских проектов и инструменты, которые помогают проверять LLM на прочность;
✔️ когда автоматизация не заменяет человека — и почему модель, которая кажется надёжной, может вести себя непредсказуемо.

📱 смотреть на YouTube
📱 смотреть в VK

Хотите обсудить, как безопасно внедрить ИИ под задачи вашей компании? Пишите — разберём ваши кейсы.

@Doubletapp

#DataLLM

Код и инфраструктура защищены
Где теперь искать уязвимости «красной команде»? 🎯

В эпоху больших языковых моделей у злоумышленников появилась новая цель для атак: под ударом оказываются не инфраструктура и базы данных, а сами LLM-агенты — сущности, которые умеют рассуждать, выполнять команды и работать с внешними инструментами. Для защиты этих важных систем появилась новая дисциплина — Red Teaming LLM-агентов. 🛡

На сайте Doubletapp вышла статья СЕО Сергея Анчутина, в которой он объясняет, зачем тестировать языковые модели и агентов на прочность, какие типы уязвимостей встречаются чаще всего и почему внедрение LLM без оценки рисков — прямой путь к убыткам. 💸

В статье:
🔍 разбор ключевых угроз LLM — от bias и галлюцинаций, когда модель уверенно выдумывает факты или генерирует нерабочий код, до утечек персональных данных и этических рисков;
🚨 реальные инциденты и используемые решения — кейсы Anthropic, Meta, OpenAI;
🧪 инсайты из наших проектов — тестирование агентов: API-инструменты с доступом к корпоративным средам, MCP, поиск вредоносных сценариев;
📈 взгляд на развитие нейросетей в целом — как рынок переходит от хайпа к прикладным продуктам и почему растет ценность тех, кто умеет адаптировать модели под реальные бизнес-кейсы.

👉 Читать статью
📱 Смотреть видеоверсию на YouTube

Внедряете LLM-агентов в бизнес-процессы?
Обращайтесь, поможем проверить их надёжность и закрыть риски до релиза. ✅

@Doubletapp
#DataLLM #dt_article

Для тех, кто не в СПб, мы опубликуем запись на YouTube-канале Doubletapp.
Ищите доклад Влада Савенкова в плейлисте DataLLM, где мы собираем выступления экспертов на тему ИИ — про реальный опыт разработки и внедрения, влияние на разные индустрии, а также прогнозы развития AI-технологий.

В нашем плейлисте:
- СЕО Doubletapp Сергей Анчутин раскрывает секреты Red Teaming LLM-агентов — как защитить бизнес от рисков при работе с языковыми моделями.
- Евгений Потапов, медиаменеджер с 25-летним стажем и преподаватель УрФУ, рассказывает, как ИИ меняет образование и почему диплом теперь — не доказательство компетенций.
- AI-инженер Кирилл Увенс на примерах объясняет, почему привычные методы оценки ИИ устарели и в чем преимущества SWE-bench, который оценивает реальные способности моделей писать код.

📱 https://youtube.com/playlist?list=PLrHK_KyUvYLOiA9OR67eb2Wq0mlkiYj8F&si=qYKHFAKgcK3kpwiZ

Мы не просто говорим об ИИ — мы его внедряем:
- Разрабатываем эталонные датасеты;
- Внедряем ИИ в бизнес-процессы — повышаем производительность и снижаем издержки;
- Обучаем специалистов на реальных проектах.

Хотите, чтобы искусственный интеллект работал на ваш бизнес?
Напишите в Doubletapp, мы проанализируем ваши задачи и предложим персонализированное решение.

#datallm

Кодовые ассистенты-2026: как выбрать модель?

В 2026 году кодовые ассистенты превратились в полноценный инструмент разработки.

Теперь они:
→ читают проект целиком и понимают зависимости;
→ предлагают рефакторинг;
→ находят баги по симптомам в логах;
→ объясняют свои решения;
→ встраиваются в workflow как опытные тимлиды.

При этом один блестяще дебажит, но слаб в рефакторинге, другой хорош в Python, но плавает в TypeScript.
Как найти модель, которая решит задачи и не нарушит рабочие процессы?

Решение — объективная оценка через бенчмарки.
Самый популярный бенчмарк — SWE‑Bench, но у его классического варианта есть ограничения — он основан на open‑source репозиториях и покрывает только Python.

💡Что сделали мы в Doubletapp?
Мы создали собственный SWE‑Bench‑подобный бенчмарк на закрытых репозиториях с покрытием 15+ языков программирования — с нормальными тестовыми контурами и едиными правилами оценки.
Мы протестировали популярные модели и поделились результатами в статье на Хабре.

📌 Что в тексте:
→ краткое описание популярных моделей (Codex / GPT‑5.3 Codex, Claude Code / Opus, Gemini / Gemini 3 Flash, Cursor и др.): их плюсы и минусы;
→ какие задачи мы брали для тестирования;
→ результаты прогонов через наш бенчмарк;
→ кто оказался самым-самым, а кто не оправдал надежд;
→ выводы: кто лучше решает задачи, кто стабильно дебажит и рефакторит, кто экономит кредиты в Cursor.

👉 Кому будет полезно прочесть:
→ разработчикам, которые хотят выбрать надёжный кодовый ассистент;
→ тимлидам и техлидам — для принятия решений по инструментам команды;
→ CTO и руководителям IT‑направлений — для оценки ROI внедрения AI‑инструментов;
→ всем, кто интересуется развитием кодовых ассистентов и их реальным применением.

😇Читать статью на Хабре → habr.com/doubletapp/articles
────────
Instagram | LinkedIn | Facebook | ВК | YouTube

#datallm #SWEBench

🫀 Готовы оптимизировать разработку с помощью AI?
— Мы подберём ассистента под ваши задачи;
— проверим на ваших кейсах;
— внедрим без риска для продакшена;
— покажем реальную экономию.
⬇️ ⬇️
Напишите нам — обсудим ваш кейс и предложим решение!

#datallm