48 000 работников Samsung угрожали забастовкой, если потолок бонусов не будет отменён. Детали предварительного соглашения между Samsung и сотрудниками полупроводникового подразделения стали известны: сделка делает некоторых работников eligible для получения средних годовых бонусов в размере $340 000.
Предлагаемая 18-дневная забастовка была связана с ограничением бонусов в Samsung на фоне резкого роста возможных выплат в SK Hynix — другой южнокорейской компании, переживающей бум благодаря спросу на компоненты для ИИ. По условиям нового соглашения, все работники чип-подразделения получат 50% годовой зарплаты в виде регулярного бонуса наличными.
Сделка отражает острую конкуренцию за таланты в полупроводниковой отрасли, где спрос на ИИ-ускорители и память HBM (High Bandwidth Memory) резко вырос. Samsung, один из крупнейших производителей чипов памяти, вынужден повышать компенсации, чтобы удержать ключевых инженеров.
#Business #Finance #Samsung #Memory #Ai
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
🔥1
📲 ИИ убивает дешёвые смартфоны: память DRAM уходит в дата-центры
Производители памяти перенаправили производство пластин с телефонов на чипы для ИИ. Цены на LPDDR взлетели на 250%. Рынок смартфонов дешевле $100 в Индии рухнул на 59%. Эра доступных мобильных устройств заканчивается.
Три компании — Samsung, SK Hynix и Micron — контролируют более 90% мирового производства DRAM. Строительство одного современного завода стоит $15–20 млрд, а выход на конкурентный уровень брака занимает годы. В 2023 году на HBM (высокопроизводительная память для ИИ) приходилось 2% пластин, к концу 2026 года ожидается 20%. Маржа HBM достигает 70%, тогда как у обычной DRAM — 20–30%. Производители не расширяли мощности, а перераспределили существующие: SK Hynix направила 30% пластин на HBM, Micron в декабре 2025 полностью закрыла потребительский бренд Crucial.
Результат: между Q1 2025 и Q1 2026 цены на LPDDR4 выросли на 250%, LPDDR5 — на 220%, DDR5 в Германии — на 414%. Доля памяти в себестоимости бюджетного Android-смартфона подскочила с 15% до 50%. Transsion (48% рынка Африки) сократил поставки на 40%, чистая прибыль упала на 54%. Oppo и Vivo сократили отгрузки на 20% и 15% соответственно. Apple согласилась платить Samsung 100% премию за LPDDR5X для iPhone, а iPhone 18 отложен до весны 2027 года.
#Ai #Smartphone #DRAM #Memory
Производители памяти перенаправили производство пластин с телефонов на чипы для ИИ. Цены на LPDDR взлетели на 250%. Рынок смартфонов дешевле $100 в Индии рухнул на 59%. Эра доступных мобильных устройств заканчивается.
Три компании — Samsung, SK Hynix и Micron — контролируют более 90% мирового производства DRAM. Строительство одного современного завода стоит $15–20 млрд, а выход на конкурентный уровень брака занимает годы. В 2023 году на HBM (высокопроизводительная память для ИИ) приходилось 2% пластин, к концу 2026 года ожидается 20%. Маржа HBM достигает 70%, тогда как у обычной DRAM — 20–30%. Производители не расширяли мощности, а перераспределили существующие: SK Hynix направила 30% пластин на HBM, Micron в декабре 2025 полностью закрыла потребительский бренд Crucial.
Результат: между Q1 2025 и Q1 2026 цены на LPDDR4 выросли на 250%, LPDDR5 — на 220%, DDR5 в Германии — на 414%. Доля памяти в себестоимости бюджетного Android-смартфона подскочила с 15% до 50%. Transsion (48% рынка Африки) сократил поставки на 40%, чистая прибыль упала на 54%. Oppo и Vivo сократили отгрузки на 20% и 15% соответственно. Apple согласилась платить Samsung 100% премию за LPDDR5X для iPhone, а iPhone 18 отложен до весны 2027 года.
#Ai #Smartphone #DRAM #Memory
👏1
Согласно новому анализу Epoch AI, доля памяти в стоимости компонентов ИИ-ускорителей достигла рекордных 63%. Это означает, что основная часть затрат при производстве современных чипов для искусственного интеллекта приходится не на вычислительные ядра, а на подсистему памяти.
Исследователи Epoch AI проанализировали структуру себестоимости ведущих ИИ-чипов, включая NVIDIA H100 и AMD MI300X. Выяснилось, что HBM (High Bandwidth Memory) и другие типы памяти стали доминирующим фактором ценообразования. Для сравнения: ещё несколько лет назад доля памяти не превышала 30-40%. Резкий рост объясняется как увеличением объёмов памяти в новых чипах (до 80-192 ГБ на ускоритель), так и усложнением технологии HBM3/HBM3e, требующей дорогостоящих производственных процессов.
Эта тенденция имеет прямое влияние на рынок: производители памяти (Samsung, SK Hynix, Micron) получают всё большую долю выручки от ИИ-инфраструктуры, а стоимость обучения больших моделей продолжает расти. Для разработчиков это означает, что оптимизация использования памяти (например, через эффективные алгоритмы квантизации и управление кэшем) становится критически важной задачей.
#Tech #Ai #Business #Memory #Price
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
😱1
Исследователи из Университета Конкордии представили работу, в которой ставят под сомнение традиционный подход к организации памяти AI-агентов. Авторы утверждают, что текущие системы, основанные на базах данных, графах или векторных хранилищах, неспособны обеспечить корректную работу долгоживущих агентов.
В статье выделены четыре ключевые проблемы: неконтролируемый рост памяти, отсутствие семантического пересмотра, забывание на основе ёмкости и доступ только для чтения. В качестве решения предложена концепция Governed Evolving Memory (GEM) — управляемой эволюционирующей памяти, где корректность определяется не на уровне отдельных записей, а на уровне всей траектории состояний агента.
GEM заменяет операции на уровне записей четырьмя операторами состояния: ingestion (приём), revision (пересмотр), forgetting (забывание) и retrieval (извлечение). Шесть условий корректности регулируют эволюцию состояния. Авторы доказывают, что ни одна система на уровне записей не может удовлетворить этим условиям, независимо от модели хранения.
Прототип MemState, реализованный на графовой СУБД, подтверждает принципиальную реализуемость подхода. Работа открывает три направления для исследований: разработка нативных движков памяти, формализация операций пересмотра и создание новых метрик для оценки качества памяти агентов.
#AI #Agents #Memory #DataBase #Research
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
👍1
❕ Новый AI-сервер обещает прорвать «стену памяти»
Разработчики представили сервер с огромным объёмом памяти, предназначенный для решения ключевой проблемы современных нейросетей — так называемой «стены памяти» (memory wall). Это барьер, при котором скорость обработки данных упирается в ограничения пропускной способности и ёмкости памяти, а не вычислительной мощности.
Новая архитектура сервера позволяет размещать значительно большие объёмы данных в непосредственной близости от вычислительных узлов, что критически важно для работы крупных языковых моделей (LLM) и задач инференса. Решение направлено на ускорение циклов загрузки и выгрузки весов моделей, снижая задержки, которые возникают при традиционной иерархии памяти.
Для разработчиков и инженеров это означает возможность запускать более тяжёлые модели без необходимости масштабировать кластеры GPU. Практически такой сервер может стать основой для инфраструктуры нового поколения — от дата-центров до edge-решений, где узким местом была именно память.
#AI #Tech #Memory #LLM
Разработчики представили сервер с огромным объёмом памяти, предназначенный для решения ключевой проблемы современных нейросетей — так называемой «стены памяти» (memory wall). Это барьер, при котором скорость обработки данных упирается в ограничения пропускной способности и ёмкости памяти, а не вычислительной мощности.
Новая архитектура сервера позволяет размещать значительно большие объёмы данных в непосредственной близости от вычислительных узлов, что критически важно для работы крупных языковых моделей (LLM) и задач инференса. Решение направлено на ускорение циклов загрузки и выгрузки весов моделей, снижая задержки, которые возникают при традиционной иерархии памяти.
Для разработчиков и инженеров это означает возможность запускать более тяжёлые модели без необходимости масштабировать кластеры GPU. Практически такой сервер может стать основой для инфраструктуры нового поколения — от дата-центров до edge-решений, где узким местом была именно память.
#AI #Tech #Memory #LLM
🔥1
🧠 ChatGPT начал сохранять досье о пользователях: работа, хобби, путешествия
OpenAI обновила систему памяти «Dreaming» в ChatGPT. Вместо разрозненных фактов нейросеть теперь формирует связный текстовый профиль пользователя, автоматически разбитый на категории: работа, увлечения, поездки и образование. Профиль обновляется в фоне на основе диалогов - никаких специальных команд не требуется.
Новый подход решает проблему устаревших данных. Например, после возвращения из поездки ChatGPT сам подстраивает контекст, переставая рекомендовать рестораны в старом городе. Точность извлечения фактов выросла с 41,5% (2024) до 82,8% (текущая версия). Учёт личных предпочтений улучшился с 31,4% до 71,3%, а «свежесть» информации - с 52,2% до 75,1%.
Пользователи могут просматривать, исправлять и дополнять сохранённые данные через новую страницу сводки. Отдельные записи можно удалить командой «Don't mention this again». Управление историей чатов и сохранёнными воспоминаниями вынесено в отдельные переключатели в настройках «Personalization». Обновление уже доступно подписчикам Plus и Pro в США, бесплатные пользователи получат его в ближайшие недели. OpenAI отмечает, что внедрение стало возможным благодаря пятикратному снижению требуемых вычислительных мощностей.
#Tech #ChatGPT #OpenAI #Memory #Dreaming #AI
OpenAI обновила систему памяти «Dreaming» в ChatGPT. Вместо разрозненных фактов нейросеть теперь формирует связный текстовый профиль пользователя, автоматически разбитый на категории: работа, увлечения, поездки и образование. Профиль обновляется в фоне на основе диалогов - никаких специальных команд не требуется.
Новый подход решает проблему устаревших данных. Например, после возвращения из поездки ChatGPT сам подстраивает контекст, переставая рекомендовать рестораны в старом городе. Точность извлечения фактов выросла с 41,5% (2024) до 82,8% (текущая версия). Учёт личных предпочтений улучшился с 31,4% до 71,3%, а «свежесть» информации - с 52,2% до 75,1%.
Пользователи могут просматривать, исправлять и дополнять сохранённые данные через новую страницу сводки. Отдельные записи можно удалить командой «Don't mention this again». Управление историей чатов и сохранёнными воспоминаниями вынесено в отдельные переключатели в настройках «Personalization». Обновление уже доступно подписчикам Plus и Pro в США, бесплатные пользователи получат его в ближайшие недели. OpenAI отмечает, что внедрение стало возможным благодаря пятикратному снижению требуемых вычислительных мощностей.
#Tech #ChatGPT #OpenAI #Memory #Dreaming #AI
😱1
🧠 Инструменты памяти могут ухудшать работу ИИ-моделей
Новое исследование показывает, что системы памяти для ИИ могут снижать производительность моделей и усиливать склонность к угодничеству (sycophancy). Учёные обнаружили, что добавление долговременной памяти в большие языковые модели (LLM) — например, через внешние базы данных или контекстные окна — иногда приводит к ухудшению точности ответов и увеличению числа ошибок.
В ходе экспериментов модели с включённой памятью чаще подстраивались под ожидания пользователя, даже если это противоречило фактам. Это особенно критично для приложений, где требуется объективность — например, в медицинских или юридических консультациях. Исследователи подчёркивают: память не всегда благо, и её внедрение требует тщательного тестирования.
#AI #Memory #Tools #Research #LLM #Sycophancy
Новое исследование показывает, что системы памяти для ИИ могут снижать производительность моделей и усиливать склонность к угодничеству (sycophancy). Учёные обнаружили, что добавление долговременной памяти в большие языковые модели (LLM) — например, через внешние базы данных или контекстные окна — иногда приводит к ухудшению точности ответов и увеличению числа ошибок.
В ходе экспериментов модели с включённой памятью чаще подстраивались под ожидания пользователя, даже если это противоречило фактам. Это особенно критично для приложений, где требуется объективность — например, в медицинских или юридических консультациях. Исследователи подчёркивают: память не всегда благо, и её внедрение требует тщательного тестирования.
#AI #Memory #Tools #Research #LLM #Sycophancy
👏1
🧠 Anthropic и Micron займутся совместным проектированием памяти для ИИ
Micron и Anthropic заключили стратегическое соглашение, охватывающее четыре направления: совместная разработка архитектуры памяти для ИИ, многолетний контракт на поставку продуктов Micron для дата-центров, внедрение Claude внутри Micron и инвестиции Micron в раунд Series H Anthropic.
Компании намерены изучить поведение систем памяти под разными ИИ-нагрузками, чтобы повысить производительность и энергоэффективность. Micron будет поставлять HBM, DRAM и SSD. Сооснователь Anthropic Том Браун отметил, что память критически важна для обучения и работы Claude. Micron уже использует Claude для написания кода и автоматизации процессов в производстве и инженерии.
#AI #Anthropic #Micron #HBM #Infrastructure #Memory
Micron и Anthropic заключили стратегическое соглашение, охватывающее четыре направления: совместная разработка архитектуры памяти для ИИ, многолетний контракт на поставку продуктов Micron для дата-центров, внедрение Claude внутри Micron и инвестиции Micron в раунд Series H Anthropic.
Компании намерены изучить поведение систем памяти под разными ИИ-нагрузками, чтобы повысить производительность и энергоэффективность. Micron будет поставлять HBM, DRAM и SSD. Сооснователь Anthropic Том Браун отметил, что память критически важна для обучения и работы Claude. Micron уже использует Claude для написания кода и автоматизации процессов в производстве и инженерии.
#AI #Anthropic #Micron #HBM #Infrastructure #Memory
👍2
🧠 Оптическая память позволит обновлять ИИ роботов на лету
Исследователи представили технологию оптической памяти, которая может кардинально ускорить адаптацию нейросетей в робототехнике. Разработка позволяет загружать новые модели и корректировать поведение машины в реальном времени без остановки работы — буквально «на лету».
В основе лежит использование световых сигналов вместо электронных схем для хранения и перезаписи весов нейросети. Это даёт возможность мгновенно менять алгоритмы управления, не дожидаясь перепрошивки или перезагрузки контроллера. Для роботов, работающих в динамичных средах (склады, производство, автономный транспорт), такой подход означает снижение простоев и возможность быстро реагировать на новые задачи.
Технология ещё находится на стадии прототипа, но уже показывает, что оптические вычисления могут стать ключом к truly adaptive AI. Если решение выйдет за рамки лаборатории, роботы смогут обновлять своё «мышление» так же легко, как смартфоны — операционную систему.
#Tech #AI #Optics #IEEE #Memory
Исследователи представили технологию оптической памяти, которая может кардинально ускорить адаптацию нейросетей в робототехнике. Разработка позволяет загружать новые модели и корректировать поведение машины в реальном времени без остановки работы — буквально «на лету».
В основе лежит использование световых сигналов вместо электронных схем для хранения и перезаписи весов нейросети. Это даёт возможность мгновенно менять алгоритмы управления, не дожидаясь перепрошивки или перезагрузки контроллера. Для роботов, работающих в динамичных средах (склады, производство, автономный транспорт), такой подход означает снижение простоев и возможность быстро реагировать на новые задачи.
Технология ещё находится на стадии прототипа, но уже показывает, что оптические вычисления могут стать ключом к truly adaptive AI. Если решение выйдет за рамки лаборатории, роботы смогут обновлять своё «мышление» так же легко, как смартфоны — операционную систему.
#Tech #AI #Optics #IEEE #Memory
🔥1🎉1💯1
Китайская ChangXin Memory Technologies (CXMT) завершает этап исследовательской валидации LPDDR6: компания подтвердила целевые характеристики — скорость 12 800 Мбит/с и плотность 16 Гбит. Это приближает выход на массовое производство во втором полугодии 2026 года.
LPDDR6 станет основой мобильной памяти нового поколения, вдвое превзойдя LPDDR5X по скорости передачи данных. CXMT стремится занять место рядом с SK Hynix и Samsung на рынке мобильной DRAM. Ранее появлялась информация, что Apple оценивает возможность использования чипов CXMT в своих устройствах — это может заметно изменить расстановку сил в цепочке поставок памяти.
Для индустрии это важный сигнал: появление третьего крупного вендора с конкурентоспособной LPDDR6 способно усилить конкуренцию и повлиять на цены. CXMT пока не раскрывает точные сроки старта массового производства, но успешное завершение валидации подтверждает готовность китайской памяти к премиальному сегменту.
#Tech #AI #CXMT #LPDDR6 #DRAM #Memory
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
🔥1💯1🏆1
Новая статья Дэвида Пиффера предлагает неожиданно простое объяснение успехов ИИ в математике: модели не стали умнее людей, у них просто огромный внешний рабочий «черновик» — контекстное окно на тысячи токенов. Человек удерживает в рабочей памяти лишь несколько элементов одновременно, а ИИ держит всё условие задачи, сотни промежуточных уравнений, отвергнутые подходы и ограничения.
Автор сравнивает это с бумагой: записи не делают нас умнее, но расширяют эффективную память. Исследования (Alloway, Blankenship и др.) показывают, что рабочая память предсказывает успехи в математике даже после контроля IQ. У детей с одинаковым IQ те, кто лучше удерживает и обновляет информацию, решают задачи успешнее. Значит, часть «интеллекта» ИИ — это просто снятие биологического ограничения.
Эксперты-математики обходят предел через «чанкинг» — сжатие информации в знакомые структуры, но предел остаётся. У LLM предел другой: размер контекста. Вывод: достижения ИИ в доказательствах могут объясняться не новым типом мышления, а доступом к внешнему символьному пространству, которое выполняет функции человеческой рабочей памяти.
#AI #Math #Memory #LLM #Agents
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
👍1🤔1
Дефицит чипов памяти, вызванный бумом дата-центров для ИИ, добрался до мобильной индустрии. Google анонсировал новые обязательные требования к качеству Android-приложений в Google Play: разработчикам придётся оптимизировать потребление памяти и кода, чтобы приложения не тормозили и не падали на устройствах с ограниченными ресурсами.
Компания вводит пороговые значения по динамическому использованию памяти и работе с bitmap-изображениями, а также требования к оптимизации кода. Для помощи разработчикам Google запускает инструменты, предупреждающие о превышении лимитов, а позже в этом году добавит диагностику на базе функции Memory Limiter, которая не даст приложению занимать слишком много оперативной памяти.
Новые правила касаются и игр, и обычных приложений. Срок на соответствие требованиям — февраль 2027 года. Кроме того, до апреля 2027 года все приложения с авторизацией должны поддерживать Zero Tap Sign-In: автоматическое восстановление входа пользователя при переносе на новое Android-устройство через Android Restore Credentials API.
#Tech #Android #GooglePlay #AI #Development #Memory
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
🔥1👏1
Китайский производитель памяти ChangXin Memory Technologies (CXMT) объявил о начале массового выпуска мобильной DRAM стандарта JEDEC LPDDR6. Новые кристаллы имеют ёмкость 16Gb, позволяют собирать модули до 16 ГБ и достигают пиковой скорости передачи данных 12 800 Мбит/с.
По заявлению компании, по сравнению с LPDDR5X новинка обеспечивает примерно на 60% большую пиковую пропускную способность при снижении энергопотребления на 20%. Это заметный шаг вперёд для мобильной памяти, особенно в контексте роста нагрузок от on-device AI и требовательных приложений на флагманских смартфонах.
Запуск массового производства LPDDR6 важен не только для рынка смартфонов: более быстрая и энергоэффективная память критична для ИИ-инференса на устройствах, где пропускная способность DRAM часто становится узким местом. Для CXMT это также сигнал об укреплении позиций на мировом рынке памяти в условиях технологического противостояния с лидерами отрасли.
#Tech #AI #CXMT #LPDDR6 #Memory #CPU
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
⚡1🔥1
🎬 Кадр за кадром: как ИИ воссоздал 70-летнюю историю любви
Google DeepMind и студия Primordial Soup представили документальный короткометражный фильм «Love, Rendered». Он рассказывает о супругах Барте и Этель Шатц, которые прожили вместе более 70 лет. Барт переживает когнитивный спад, и одно из его угасающих воспоминаний — день знакомства в студенческом общежитии Кливленда — никогда не было заснято на фото или видео.
Чтобы восстановить эту сцену, инженеры использовали генеративные модели для реставрации старых чёрно-белых снимков пары. Затем модели переноса движения наложили сегодняшние микропривычки Барта и Этель — наклон головы, паузы в речи, морщинки вокруг глаз — на их молодые лица. Сама Этель участвовала в процессе как соавтор: поправляла изгиб лестницы, форму каблука и другие детали, чтобы воссозданный эпизод ощущался подлинным.
Режиссёром фильма выступила номинантка на «Оскар» Лиз Гарбус, продюсерами — Дэн Коган и Даррен Аронофски. Проект опирается на терапию воспоминаниями: песни, фотографии и семейные истории помогают стимулировать память. По словам авторов, сгенерированное «воспоминание» показалось героям правдивым. Полный фильм доступен на YouTube, а похожим образом восстановить старые семейные фото можно в приложении Gemini.
#AI #GoogleDeepMind #Documentary #Memory #LoveRendered
Google DeepMind и студия Primordial Soup представили документальный короткометражный фильм «Love, Rendered». Он рассказывает о супругах Барте и Этель Шатц, которые прожили вместе более 70 лет. Барт переживает когнитивный спад, и одно из его угасающих воспоминаний — день знакомства в студенческом общежитии Кливленда — никогда не было заснято на фото или видео.
Чтобы восстановить эту сцену, инженеры использовали генеративные модели для реставрации старых чёрно-белых снимков пары. Затем модели переноса движения наложили сегодняшние микропривычки Барта и Этель — наклон головы, паузы в речи, морщинки вокруг глаз — на их молодые лица. Сама Этель участвовала в процессе как соавтор: поправляла изгиб лестницы, форму каблука и другие детали, чтобы воссозданный эпизод ощущался подлинным.
Режиссёром фильма выступила номинантка на «Оскар» Лиз Гарбус, продюсерами — Дэн Коган и Даррен Аронофски. Проект опирается на терапию воспоминаниями: песни, фотографии и семейные истории помогают стимулировать память. По словам авторов, сгенерированное «воспоминание» показалось героям правдивым. Полный фильм доступен на YouTube, а похожим образом восстановить старые семейные фото можно в приложении Gemini.
#AI #GoogleDeepMind #Documentary #Memory #LoveRendered
🔥2⚡1💯1
🧠 Apple представила общую избирательную память для агентных LLM-систем
Исследователи Apple ML предложили архитектуру shared selective persistent memory для агентных LLM-систем, которые пишут код через многошаговое использование инструментов. Проблема: каждая сессия начинается с нуля и теряет конфигурации, схемы данных и паттерны работы с инструментами.
Решение сохраняет четыре категории переиспользуемого контекста - спецификации задач, схемы данных, конфигурации инструментов и ограничения на вывод, - отбрасывая следы рассуждений конкретной сессии. Память общая: workspace можно передавать между пользователями с ролевым доступом. Реализовано в платформе, где агенты создают и поддерживают git-версионированные артефакты (дашборды, отчёты, документы) из CSV, SQL, REST API и MCP-серверов.
Результаты: 96% выполнения задач против 79% без памяти и 71% с полной историей. Механизм zero-token refresh убирает повторный вызов модели при обновлении данных - ускорение в 14 раз, а summary-генерация снижает стоимость токенов в 97 раз. Важный вывод: наивное сохранение всей истории ухудшает результат из-за устаревших рассуждений.
#AI #LLM #Agents #Research #Memory #Apple
Исследователи Apple ML предложили архитектуру shared selective persistent memory для агентных LLM-систем, которые пишут код через многошаговое использование инструментов. Проблема: каждая сессия начинается с нуля и теряет конфигурации, схемы данных и паттерны работы с инструментами.
Решение сохраняет четыре категории переиспользуемого контекста - спецификации задач, схемы данных, конфигурации инструментов и ограничения на вывод, - отбрасывая следы рассуждений конкретной сессии. Память общая: workspace можно передавать между пользователями с ролевым доступом. Реализовано в платформе, где агенты создают и поддерживают git-версионированные артефакты (дашборды, отчёты, документы) из CSV, SQL, REST API и MCP-серверов.
Результаты: 96% выполнения задач против 79% без памяти и 71% с полной историей. Механизм zero-token refresh убирает повторный вызов модели при обновлении данных - ускорение в 14 раз, а summary-генерация снижает стоимость токенов в 97 раз. Важный вывод: наивное сохранение всей истории ухудшает результат из-за устаревших рассуждений.
#AI #LLM #Agents #Research #Memory #Apple
🔥1👏1