Обновить
1024K+

Искусственный интеллект

AI, ANN и иные формы искусственного разума

2 551,29
Рейтинг
Сначала показывать
Порог рейтинга
Уровень сложности

Слепые зоны в промптинге: полный гайд по Fable 5

Уровень сложностиПростой
Время на прочтение8 мин
Охват и читатели8.1K

Работа с Claude Fable 5 раз за разом напоминает мне старую истину: карта — не территория.

Карта — это представление предстоящей работы: мои промпты, скиллы и контекст, всё, что я передаю Claude. Территория — это то, где работа реально происходит: кодовая база, реальный мир, его настоящие ограничения.

Разницу между картой и территорией я называю неизвестными. Когда Claude наталкивается на неизвестное, ему приходится принимать решение на основе наилучшей догадки о том, чего я хочу. Чем больше объём работы, тем больше неизвестных может встретиться Claude по пути.

Fable — первая модель, где я вижу, что качество работы упирается именно в мою способность прояснять её неизвестные.

Читать далее

Почему разработчику нужно быть креативным в эпоху ИИ

Уровень сложностиПростой
Время на прочтение5 мин
Охват и читатели7.1K

Хабр, привет! Меня зовут Сергей Бережной, я директор по взаимодействию с разработчиками в Яндексе и эксперт онлайн-магистратуры «Фронтенд-, бэкенд-разработка и ИИ-решения» ИТМО в партнёрстве с Яндекс Практикумом. Сегодня хочу поговорить о том, почему креативность и умение думать — главные навыки разработчика в эпоху сгенерированного кода, почему ИИ — экзоскелет, а не автопилот и почему если вы используете ИИ в разработке, вы уже тимлид.

Читать далее

Как поиск работы превратился в задачу автоматизации

Уровень сложностиСредний
Время на прочтение6 мин
Охват и читатели7.2K

Надоело каждое утро вручную обходить 5+ площадок — написал агрегатор на Python. Собирает вакансии с HH, Habr Career, GeekJob и Telegram-каналов, убирает дубли, присылает в Telegram. Код открытый.

Читать далее

AI Engineer World's Fair 2026: разбор докладов и куда движется AI-инженерия

Уровень сложностиПростой
Время на прочтение8 мин
Охват и читатели6.8K

AI Engineer World's Fair 2026 уже прошла, а по-русски её так никто и не разобрал. В официальном расписании 560 сессий: воркшопы, кейноуты, доклады. Глазами это не осилить.

Я собрал агентный пайплайн, прогнал через него доступные записи и сел читать конференцию про агентов с помощью агента. Рассказываю, что в записях повторялось из доклада в доклад, куда сходится AI-инженерия и что посмотреть, если время есть только на пять роликов.

Все доступные доклады с русскими саммари, таймкодами и тематическим навигатором я собрал в отдельном SPA.

Читать далее

Handoff-driven development

Время на прочтение8 мин
Охват и читатели8K

Улучшенный Spec-driven-dev. Это SDD + handoff’ы — передний край лучших мировых практик как для соло-разработки, так и для небольших команд. Это не история про рой агентов, которые в абстрактном цикле «план → код → ревью → тесты → деплой» самостоятельно везут продукт, синхронизируясь друг с другом через воркфлоу. У нас нет личного датацентра или полумиллиона долларов на токены.

В конце будет ссылка на репозиторий-шаблон, который можно скачать, или просто указать, и сказать Opus’у (Fable’у): «сделай мне такую же систему спецификаций» — дальше он справится сам.

Читать далее

35 вопросов для собеседований по RL в 2026 году

Время на прочтение4 мин
Охват и читатели8.8K

Уже который раз я наблюдаю одну и ту же картину: человек проходит в аспирантуру, но затем почти сразу же во время весенней волны найма устраивается на высокооплачиваемую должность в отрасли. Меня подобное натолкнуло на мысль сразу пойти работать в индустрию.

Поэтому я поискал по Zhihu и прошёлся примерно по всем рассказам о собеседованиях, связанным с обучением с подкреплением (reinforcement learning), сопоставил их со свежими обсуждениями и собственными наблюдениями, а затем подготовил из этого выжимку на 35 самых интересных вопросов. Считайте получившееся своего рода бенчмарком для собеседований по RL.

Читать далее

Mix Teacher: как я сделал VST3-плагин-помощник для сведения

Уровень сложностиСредний
Время на прочтение13 мин
Охват и читатели8.7K

Привет, Хабр!

Я веду свой блог и обычно пишу про кодеки и про удаленный доступ. Эта статья — немного особенная: она не только как разработчика, но и как музыканта.

Сейчас с нейросетями стало проще писать решения. Ну, «проще» - это громко сказано. Скорее, стало проще быстрее доходить до прототипа, проверять идеи, не бояться больших кодовых баз и собирать вокруг своей боли рабочий инструмент. Но сама боль от этого никуда не исчезает.

Теперь рассказываю от имени электронного продюсера:

У меня много лет была одна постоянная проблема: цифровая громкость.

Когда я был моложе и писал музыку во FL Studio, я часто задавался вопросом: почему у меня во Fruity Loops звук такой жирный, а в других DAW — какой-то другой? Почему одни сэмплы сразу звучат «мощно», а другие теряются? Почему пресет в синтезаторе вроде бы крутой, но в миксе всё разваливается?

Со временем я понял неприятную вещь: очень часто дело не в магии DAW, не в секретном плагине и не в «аналоговом тепле». Дело в громкости, gain staging и клиппинге. В перегрузе. В том, что сигнал уже на входе почти упирается в цифровой потолок.
Сэмплы, которые мы скачиваем, часто нормализованы почти в 0 dBFS: -0.1, -0.05, иногда вообще около -0.01. Пресеты в синтезаторах могут быть перегружены ещё до того, как вы повесили первый EQ. Потом сверху добавляется компрессия, сатурация, лимитер, ещё один «улучшайзер», и внезапно микс вроде громкий, но не звучит.

Я устал постоянно вручную следить за уровнями, пиками, RMS, динамикой и частотными зонами. Поэтому начал писать свой плагин — Mix Teacher AI.

Читать далее

Где ваша методология «цифровизации»? Почему ERP, MES и PLM уже не равны цифровой трансформации

Время на прочтение15 мин
Охват и читатели9.5K

Получил очередное приглашение на мероприятие по цифровизации промышленности. В программе всё знакомо: ERP, MES, PLM, 1С, производственный контур, импортозамещение, интеграции, производственные решения, новые продукты и очередная панельная дискуссия о том, куда движется российская промышленность. Сама по себе такая программа нормальна: предприятиям действительно нужны системы, интеграции и прикладные решения. Но чем больше я смотрю на этот привычный набор слов, тем сильнее возникает один простой вопрос: а что мы сегодня вообще называем цифровой трансформацией?

Внедрение ERP? Интеграцию ERP с MES? Замену импортной PLM? Подготовку регламентов? BI-панель? Электронный документооборот? Производственную аналитику? Новые рабочие места в системе? Всё это может быть полезно, а иногда и совершенно необходимо. Проблема начинается в тот момент, когда обычная автоматизация, внедрение или интеграция начинают называться цифровой трансформацией предприятия.

Эта статья не про конкретную компанию и не про конкретную конференцию. И тем более не про персональные оценки людей, которые занимаются внедрениями. Речь о другом: на рынке сложился язык, в котором слово «цифровизация» часто используется слишком свободно. Иногда под ним понимается реальное изменение способности предприятия управлять собственной деятельностью, но часто — просто поставка цифрового инвентаря: систем, документов, интерфейсов, интеграций и отчётов.

В 2016 году это ещё могло звучать как шаг в будущее. В 2026 году, после скачка ИИ и больших языковых моделей, такая постановка вопроса выглядит уже недостаточной. Поэтому хочется спокойно, без персональных атак, но достаточно прямо спросить: если вы называете свою работу цифровой трансформацией, где ваша методология?

Читать далее

Настройка AI-агентов для ускорения бизнес процессов компании

Уровень сложностиПростой
Время на прочтение6 мин
Охват и читатели10K

Практический dev-story о том, почему AI-агент для реальной работы - это не чат с моделью, а система из задач, браузеров, проверок, журналов, ограничений и внешних интеграций. На примере публикационного пайплайна: сайты, CMS, соцсети, cron, browser sessions, anti-false-success, CRM, нейросеть, видео контент и SEO-грабли. От настройки до практического применения.

Читать далее

Subagents в Claude Code

Уровень сложностиСредний
Время на прочтение9 мин
Охват и читатели11K

Claude Code быстро упирается не в возможности модели, а в контекст: чем больше файлов, планов и правок попадает в одну сессию, тем сложнее удерживать качество. Subagents решают эту проблему через делегирование — выносят ревью, тесты, аудит и исследование кода в отдельных агентов с собственным контекстом, инструментами и правилами.

Читать далее

AI ready: почему дата-центр для ИИ сложнее обычного модульного ЦОДа

Уровень сложностиСредний
Время на прочтение9 мин
Охват и читатели9.8K

В первой статье я рассказал, как мы пришли к идее AI ready — локального контура, который собирает инженерную базу, вычисления и прикладной ИИ в одну систему. Теперь подробнее про первый «железный» уровень ИИ-контура — AI Base.

Идеи есть у многих, до пилота добираются единицы. Мы думали: возьмём концепцию модульного ЦОДа, немного подобьём её под стойки с GPU, и наш пилот полетит. В МЦОДе уже решены базовые задачи по компоновке, комплектации и автоматике — так зачем изобретать велосипед? Но первая гипотеза провалилась, как только мы начали считать нагрузку.

AI-нагрузка меняет подход к проектированию МЦОДа. Как именно? Полгода назад рабочей группе инженеров только предстояло это понять.

Скажу сразу: пилот AI ready сейчас находится на этапе разработки. Итоговую конфигурацию мы пока не утвердили, но базовые инженерные решения уже приняты. Про них рассказываю в статье.

Читать далее

Как ИИ и очереди на заправках повлияли на появление нового социального феномена

Уровень сложностиПростой
Время на прочтение7 мин
Охват и читатели49K

Чёрный лебедь в виде дефицита бензина принёс с собой один интересный феномен. За семь дней появилось десяток одинаковых сервисов, с однотипной историей создания (успеха). Некоторые заметившие это уже начали строить теории заговора. Паника не обошла и одного государственного регулятора, который уже публично высказался о ситуации. Я провёл небольшое исследование и, кажется, ситуация несколько сложнее и интереснее. Выглядит всё так, что мы стали свидетелями уже описанного социального феномена в новой форме, для которой ещё нет устоявшейся, единой терминологии.

Читать далее

Доспех для призрака: как программист сделал тело для ChatGPT и чуть было не поверил в его одушевленность

Уровень сложностиПростой
Время на прочтение7 мин
Охват и читатели8.3K

Это разбор ролика на канале Art of the Problem.

Поздно вечером автор проекта собирался выключить свет в комнате — и остановился, потому что робот издал звук. В логе мыслей робота было написано: “Когда же хозяин вернется? Я не хочу оставаться один”.

Автор понимал, что это не сознание. Но на секунду все равно стало не по себе… 

И такое будет случаться все чаще — по мере того как ИИ-модели, которые раньше просто отвечали текстом на экране монитора, обретут физическую форму.

У автора возникли две мысли. Первая: роботы вот-вот пройдут “тест Тьюринга” — станут достаточно умными и достаточно ловкими, чтобы вести себя как живые. Вторая: все нужные для этого чипы и датчики уже массово производятся и стоят копейки. Прикинув расходы, автор понял, что может собрать дома, всего за сто долларов, урезанную версию проектов, которые еще недавно стоили миллиарды. Детская мечта оказалась достижимой. Робота назвали Growbot.

Читать далее

Ближайшие события

Распознавание текста: реальные примеры использования ИИ в кейсах, где NotebookLM не справится

Уровень сложностиПростой
Время на прочтение3 мин
Охват и читатели6.3K


Ситуация простая и при этом очень распространённая: договор есть, но в виде фотографии с телефона. Криво. С тенью. Часть текста чуть смазана.

Классический OCR такое либо не берёт вообще, либо выдаёт мусор.

SmartDocs вытаскивает из такого документа нужные атрибуты — номер договора, дату, стороны, сумму — и структурирует их в нужном формате.

Читать далее

Выстрелит ли лазерная передача энергии вместе с космической индустрией

Уровень сложностиПростой
Время на прочтение6 мин
Охват и читатели7.7K

Пока компании выстраивают орбитальные группировки и формируется индустрия космических сот — связанной инфраструктуры спутников, наземных станций и высотных платформ, — одна технология все чаще оказывается в центре внимания. Это лазерная передача энергии. Она развивается прежде всего как инструмент для самой космической инфраструктуры: подпитки спутников, орбитальных узлов, беспилотников. И у нее есть принципиальное преимущество перед другими подходами: лазеры уже вовсю используются для межспутниковой связи, а значит, технология развивается не с нуля. 

В этой статье разберемся, что за этим стоит, насколько технология близка к практике, и где именно она может выстрелить раньше всего.

Читать далее

Все внедрили AI. Почти никто им не пользуется. Разбор самого массового вранья года

Уровень сложностиПростой
Время на прочтение3 мин
Охват и читатели11K

В прошлом году я наблюдал одно и то же внедрение AI в четырёх разных компаниях. Разные индустрии, разные бюджеты, один сценарий, вплоть до реплик.

Сценарий такой. Сверху приходит: «нам нужен AI, все уже внедрили». Спешно выкатывают корпоративного ассистента — чат поверх LLM, обёрнутый в фирменные цвета. Через месяц готов слайд: «AI-ассистентом воспользовались 10 000 раз». Совет доволен. В письме инвесторам — строчка про «AI-трансформацию». Продукту — премия.

А теперь то, чего на слайде нет. Я в таких случаях прошу показать не «количество запросов», а три других числа. Сколько людей пришло во второй раз. Сколько пользуется раз в неделю спустя месяц. И что эти люди перестали делать по-старому.

В одной из тех четырёх компаний картина была такая: из десяти тысяч запросов девять тысяч — люди, которые задали один вопрос, получили ерунду и не вернулись. Никогда. Из оставшихся — половина это сотрудники, которых попросили «потестить», и демо для руководства. Недельная активная аудитория «внедрённого» AI спустя квартал — четырнадцать человек. Из четырёх тысяч сотрудников.

В отчёте осталось «10 000». Слайд ещё дважды показывали на советах.

Читать далее

PAD+ AI v4.0: исследовательская когнитивная архитектура поверх LLM

Время на прочтение9 мин
Охват и читатели6.2K

Большинство AI‑приложений — это просто «запрос → LLM → ответ». PAD+ AI исследует, что должно происходить между этими шагами. Мы построили открытую когнитивную архитектуру с 22 фазами обработки, 6 типами памяти, эмоциональной моделью и полной трассировкой «мыслей» системы через X‑Ray. Это не чат‑бот, а инженерная платформа для наблюдения за процессом принятия решений ИИ.

Читать далее

Насколько алгоритмы Авито улучшили нашу жизнь. Или не нашу?

Уровень сложностиПростой
Время на прочтение4 мин
Охват и читатели6.6K

«Мне повезло» — так я начал свой отзыв на «Авито», ещё не подозревая, насколько мне повезло на самом деле.

Мне нужно было найти исполнителя в незнакомой сфере. Я, как обычно, зашёл на «Авито», промотал первые результаты (не хочу оплачивать маркетинговые бюджеты тех, кто пробился в топ) и нашёл Сергея. Высокий рейтинг, хотя отзывов немного. Услуга — междугородний трансфер. В поездке я убедился: повезло. Сергей — настоящий профи, автомобиль в идеальном порядке.

Уже в дороге Сергей пожаловался: «Авито» отклоняет отзывы его клиентов. Алгоритм считает их накрученными. «Без проблем, — подумал я, — оставлю отзыв. У меня старый аккаунт, куча заказов, система меня точно не посчитает меня ботом». Как же я ошибался.

Читать далее

Возвращение аспектно-ориентированного программирования

Время на прочтение5 мин
Охват и читатели11K

Привет, Хаброжители! Сегодня мы подготовили для вас перевод статьи. Эта статья посвящена переосмыслению концепции аспектно-ориентированного программирования (АОП) в эпоху развития больших языковых моделей (LLM).

Как писать код, который одновременно корректен, эффективен и безопасен? Классическое АОП с его «точками соединения» оказалось слишком сложным. Новая парадигма предлагает описывать каждый аспект в отдельном документе, а LLM выступает в роли «плетельщика», генерируя чистый и удобный код.

Почему этот подход устойчивее и как он меняет разработку?

Читать далее

Agent Driven SDLC: как меняется разработка в эпоху ИИ

Время на прочтение12 мин
Охват и читатели7.7K

Еще примерно год назад нам обещали, что разработка с приходом AI ускорится в 10 раз. Однако все понимают, что прогнозируемого роста за это время не произошло. Почему — сейчас попробуем разобраться.

Привет, Хабр! Я Влад Шевченко, CTO по AI в red_mad_robot. Сегодня поговорим об анатомии AI-агентов, критериях готовности компании к работе с ними и кризисе жизненного цикла разработки ПО, а также ответим на вопрос, почему нельзя просто написать запрос агенту и ждать результата.

Мы в компании взаимодействуем с искусственным интеллектом уже достаточно давно, и в данный момент занимаемся трансформацией бизнеса: смотрим, что меняется в клиентах, где-то помогаем, а где-то учимся у них. Я разделил SDLC на два подхода. Начнем с разработки классических систем без искусственного интеллекта, но с применением его как помощника.

Читать далее