Рубрика
LLM-инженерия, RAG, open source модели, API и инфраструктура.
Главная мировая тенденция июля 2026 года — корпоративный сектор массово переходит от универсальных больших языковых моделей (LLM) к малым языковым моделям (SLM), сочетая их с технологией RAG для создания экономически эффективных и приватных ИИ-помощников.
Самая актуальная и значимая новость на стыке ИИ, железа и инфраструктуры за последние три дня — это **концентрация венчурного капитала вокруг AI-инфраструктуры**, подтвержденная серией крупных раундов инвестиций в чипы для инференса, дата-центры и специализированные полупроводники.
Самая актуальная и громкая новость за последние 3 дня на стыке IT, RAG и Open Source — это **представление в России первой открытой динамической методологии тестирования русскоязычных RAG-систем**, разработанной совместно SberAI, MWS AI и ведущими вузами.
В июле 2026 года архитектура RAG (Retrieval-Augmented Generation) окончательно трансформировалась из линейного пайплайна «поиск-генерация» в модульную систему **Knowledge Runtime**, где ключевую роль играют агенты с обучением на основе RL, способные динамически решать, когда и что извлекать.
В России создана первая открытая методология динамического тестирования RAG-систем на русском языке, что решает критическую проблему оценки качества генеративного ИИ с поиском в корпоративной среде.
За последние три дня (9–12 июля 2026 года) в глобальной ИИ-инфраструктуре не зафиксировано подтвержденных громких новостей о новых GPU, ASIC, серверных стойках, памяти HBM или оптических решениях для RAG.
IT & RAG — технический раздел DigestAI для разработчиков, ML/LLM-инженеров и CTO. Здесь собраны новости о моделях, retrieval augmented generation, inference, API, open source проектах, бенчмарках и практических ограничениях внедрения.
