<?xml version="1.0" encoding="utf-8" standalone="yes"?><rss version="2.0" xmlns:atom="http://www.w3.org/2005/Atom"><channel><title>RLCD on AI-Uchi — Всё об искусственном интеллекте</title><link>https://ai-uchi.ru/tags/rlcd/</link><description>Recent content in RLCD on AI-Uchi — Всё об искусственном интеллекте</description><generator>Hugo</generator><language>ru</language><lastBuildDate>Mon, 21 Sep 2026 09:30:00 +0300</lastBuildDate><atom:link href="https://ai-uchi.ru/tags/rlcd/index.xml" rel="self" type="application/rss+xml"/><item><title>NAR + RL: как независимый разработчик предсказал идею Jev на год раньше</title><link>https://ai-uchi.ru/articles/nar-rl-decision-models-jev-typesafe/</link><pubDate>Mon, 21 Sep 2026 09:30:00 +0300</pubDate><guid>https://ai-uchi.ru/articles/nar-rl-decision-models-jev-typesafe/</guid><description>&lt;h2 id="когда-идея-опережает-своё-время"&gt;Когда идея опережает своё время&lt;/h2&gt;
&lt;p&gt;В сентябре 2026 года стартап TypeSafe AI вышел из стелс-режима с моделью &lt;strong&gt;Jev&lt;/strong&gt; — и сразу стал главной темой в AI-твиттере. Но среди комментариев выделился один: независимый исследователь написал, что год назад строил ровно то же самое — не-авторегрессионные модели решений под управлением обучения с подкреплением. Без венчурных денег, без пресс-релизов, без шумихи.&lt;/p&gt;
&lt;p&gt;Эта история — не просто курьёз. Она обнажает глубокий технический сдвиг в том, как мы думаем об AI-агентах: нужно ли модели &lt;strong&gt;генерировать текст&lt;/strong&gt;, чтобы принимать решения? И почему классический авторегрессионный подход начинает проигрывать в задачах реального времени?&lt;/p&gt;</description></item></channel></rss>