#ии — Public Fediverse posts

(Не)видимая цена интеллекта: почему экономия на LLM убивает ваши агентные системы

Разработчики агентных систем оказались в странной ситуации. Модели становятся дешевле, но задачи решают хуже. Провайдеры соревнуются в снижении цены за токен, а команды радостно переходят на облегчённые версии, экономя на вычислениях. Экономия очевидна — до первого столкновения с реальной задачей. Только потом выясняется, что агент на дешёвой модели делает в три раза больше вызовов инструментов, чем на дорогой. Он теряет способность планировать, начинает галлюцинировать и ходить по кругу, переспрашивать и исправлять ошибки новыми ошибками. Счёт за токены незаметно растёт, время выполнения задачи увеличивается, а многие начинают нервничать. Это история, уже не только про жадность разработчиков как таковую, а про то, как — и главное, почему так — устроен рынок ИИ, и почему ваша следующая экономия на модели может оказаться самой дорогой скрытой инвестицией в жизни проекта.

https://habr.com/ru/companies/bothub/articles/1073292/

#ии_агент #создание_ии_агента #система_ии_агентов #claude #anthropic #openai #бенчмарк_llm #llm #агентные_системы #ии

Превращаем сгенерированные ассеты в анимации часть 1

В предыдущем эксперименте мы сравнивали между собой три модели, генерировавшие ассеты по одному промту. А что будет, если собрать некоторые из них в анимации? Хоть я и не аниматор, я попробовал справиться со столь одиозным таском и посмотреть что получится.

https://habr.com/ru/companies/studyai/articles/1072912/

#геймдизайн #игры #дизайн #ассеты #ии #искуственный_интеллект #ai #nano_banana #grok #игростроение

О новом мире, деглобализации, иммиграции и будущем llm

Если вся вторая половина века XX-го и начало XXI-го веков проходили под знаком глобализации, то теперь, если верить Хантингтону ( я имею ввиду его работу "Столкновение цивилизаций"), нас ждет многополярный мир, разделенный на несколько цивилизаций. Несмотря на то, что книга написана в далеком уже 1996 году, события последних лет говорят о том, что она не только не устарела, но стала еще более актуальной. Кроме того, внутри одних общностей иммиграция стала создавать значительные локальности иных по отношению к принимающей, неохотно смешиваемых, культур. Еще один фактор - это обосабливание некогда общих культур. Если основной тенденцией эпохи однополярного мира после холодной войны и нацеленности на создание единой глобальной экономики и повсеместной вестернизации, было стирание границ, то сегодня нас ждет обратный процесс. Более того, по мысли Хантингтона он не прекращался и в более или менее скрытом виде наблюдается уже с 80-90-х годов прошлого века. Если с первыми двумя факторами более-менее все понятно, по крайней мере в отношении их культурного и лингвистического анализа, то с последним не все так просто. Так, в случае "простого" смешения и/или пересечении семантических полей изначально обособленных общностей, наше понимание упрощается несколькими факторами. Во-первых, семантическое ядро изначально изолированных культур имеет четкие границы, что значительно упрощает применение, например, таких инструментов как TF-IDF и BM25. Во-вторых, эти культуры существуют достаточно давно и на протяжении истории возникло довольно большое количество исследований.

https://habr.com/ru/articles/1073112/

#ииагенты #agi #nlp #ииассистент #ии_чатбот #ии_и_машинное_обучение #ии

Я устал каждый раз объяснять агентам одно и то же и собрал им общий мозг

Всем привет! Меня зовут Миша Шумовский, я работаю главредом в медиа про нейросети и маркетологом в клубе по нейросетям . А еще веду несколько каналов по нейронкам и активно развиваю разные личные пет-проекты. 95% всех задач я решаю нейронками и меня дико бесило, что каждая новая задачка начиналась одинаково. Заводишь папку, складываешь туда материалы и заново объясняешь нейронке, кто ты такой, что за проект и как мы тут работаем. Что редполитика лежит вот в этом файле и читать ее надо до начала работы. Что такой формат мы уже пробовали и он не зашел. Что на прод я выкатываюсь только через GitHub. «Но ведь нужно просто нормально проектные и глобальные Agents.md и Claude.md прописать, и не будет у тебя проблем». Ожидаю такие комменты. И сразу отвечаю — нет. Глобально задачи хоть и одинаковые, но решать их в рамках одного проекта не получается. Например, для онлайн-клуба я создал себе конвейер по производству текстов разных форматов: гайдов, кейсов и даже постов в Телегу. Но раз в месяц мне нужно писать продающие посты для рекламы клуба — а для этого выгружать весь чат за месяц, анализировать его и продумывать заходы для 30 постов. А еще нужно писать десяток постов для рекламы интенсивов, курсов, и параллельно делать обычный контент. Подобные задачи есть и по медиа. Из-за этого сделать нормальный и компактный Claude.md нельзя — столько информации в него не поместится, и агент начнет путаться. Плюс по одному и тому же проекту я могу не только писать текст, но и что-то вайб-кодить, а потом к этому делу писать тексты. Поэтому мне хотелось собрать систему, чтобы я в любом чате мог написать «разработай мне сайт и напиши текст для него» — а агент разрабатывал его по моей методологии и по другой моей методологии писал текст.

https://habr.com/ru/articles/1073100/

#ии #нейросети #второй_мозг

[Перевод] Почему Уолл‑стрит игнорирует долги техногигантов

Несколько недель назад издание Nikkei Asia сообщило , что у пяти крупнейших технологических компаний США есть долговые обязательства на $1,65 трлн, которые в их балансах нигде не фигурируют. Речь не про ту часть, которую видно, а про второй, куда более мощный пласт долга. Через несколько дней газета Financial Times обнаружила ещё $50 млрд арендных обязательств, которые Nvidia взяла на себя ради одного-единственного центра обработки данных в Техасе, машинные залы которого планируется заполнить её же собственными чипами — обязательство, о котором до этого известно не было Сумма продолжает движение. Свои прикидки Nikkei проводило ещё до того, как большинство этих компаний успели опубликовать квартальные результаты. А когда несколько дней назад они всё-таки выдали финансовую отчётность, выяснилось, что только из этой пятёрки три компании за один квартал взяли на себя почти $900 млрд новых обязательств, связанных с ИИ. Так что $1,65 трлн — уже оценка заниженная. И вот поэтому если вы хоть раз заглядывали в финансовые сообщества YouTube, то вы уже знаете, с чем сравнивают ситуацию блогеры. В ход пошло слово Enron. Ютуберы (с огромной аудиторией в социальных сетях, но без внятной экспертизы в в бухгалтерском учёте) посмотрели на эти цифры и пришли к выводу, что перед нами очередной Enron. В последнее время я частенько подхожу к зеркалу и тренирую ошарашенное выражение лица. Удивительно, но трудно застыть с открытым ртом, показывать пальцем на красную линию и выглядеть так, будто понимаешь смысл термина «аренда». Потому что… ну ладно, вот о чём я хотел поговорить. Правда ли это всё? Нас пытаются надуть? Реальные цифры скрывают от инвесторов, как это делала Enron, пока её не вывели на чистую воду в начале 2000-х? Или реальность более скучная и одновременно интересная? Давайте разбираться.

https://habr.com/ru/articles/1072776/

#искусственный_интеллект #ИИ #Nvidia #OpenAI #SpaceX #Alphabet #Meta #фондовый_рынок #пузырь #финансы

ИИ-трафик обогнал человеческий: что это значит для сервера и видимости сайта у нейросетей

Привет, Хабр! Меня зовут Дмитрий, руковожу отделом рекламы и продвижения в Аспро. Мы запускаем интернет-магазины и развиваем систему управления бизнесом Аспро.Cloud . 4 июня 2026 года генеральный директор Cloudflare Мэтью Принс сообщил цифру, после которой стоит остановиться: бот- и агентный ИИ-трафик впервые превысил человеческий — 57,5% против 42,5% всех HTTP-запросов в интернете, по данным Cloudflare Radar . Половину запросов к вашему сайту делает не человек. Для владельца сайта в этой новости — два разных сюжета. Первый: сервер, который не проектировали под такую нагрузку, может начать падать от легального трафика, а не от атаки. Второй: та же самая толпа ботов — это краулеры, от которых зависит, процитирует ли нейросеть ваш сайт в ответе и приведет ли оттуда новых посетителей. В статье разберем обе стороны: что делать с инфраструктурой и как использовать этот трафик, а не просто выдерживать его.

https://habr.com/ru/companies/aspro/articles/1072944/

#geo #иитрафик #алиса_ai #видимость_сайта_в_нейросетях #индексация_сайта #краулеры #aeo #ии #продвижение_в_ии #seo

[Перевод] Почему ИИ так и не заменил разработчиков (и вряд ли заменит)

Тема замены людей нейросетями сейчас обросла массой страхов и домыслов. Но как отсеять пустые страшилки с хайповыми прогнозами и посмотреть на ситуацию через призму реальных фактов? Один из способов — проанализировать ту сферу, куда ИИ проник глубже и быстрее всего. Речь, разумеется, о разработке ПО. В этой статье мы на фактах докажем, что пора перестать верить в расхожий нарратив о том, будто достижение некоего «критического уровня» ИИ неизбежно спровоцирует массовые сокращения. И если даже в IT-сфере с минимумом регуляторных барьеров этого не происходит, то представителям остальных профессий переживать стоит еще меньше. Мы прекрасно понимаем механику этого процесса. Любой интеллектуальный труд, и создание софта здесь не исключение, можно представить в виде эдакого «сэндвича»: решить — сделать — сдать. Искусственный интеллект берет на себя слой исполнения, ту самую «начинку» сэндвича. Однако два крайних слоя упорно не поддаются автоматизации, и простым наращиванием мощностей эту стену не пробить.

https://habr.com/ru/companies/magnus-tech/articles/1070622/

#ии #ииагенты #разработка #карьера_разработчика #рынок_труда_в_it #рынок_труда_разработчиков #разработка_с_ии #агентная_инженерия #агентная_разработка #ии_и_машинное_обучение

Как внедряется ИИ на стройке: особенности масштабирования, данных и обучения моделей под российские реалии

Процесс внедрения ИИ на стройке имеет свою специфику. Дело в том, что здесь есть свои подводные камни при масштабировании обработки видеопотоков, при самом процессе обработки данных и при дополнительном обучении модели YOLO под наши российские реалии. Расскажу обо всём по порядку.

https://habr.com/ru/articles/1072848/

#ИИ #видеонаблюдение #мониторинг

Экономика 5G в России: где может окупиться сеть и почему ставка идет на промышленность

Привет, Хабр! На снова команда Research & Insights Центра стратегии цифровых продуктов МТС. Мы уже разобрали мировой рынок 5G и объяснили, почему в России нельзя взять и «включить» эту технологию. В этой статье поговорим о том, кто и за что будет платить… Не удивительно, но пятое поколение требует плотного покрытия, новых базовых станций, модернизации ядра и больших капитальных затрат. Однако на данный момент B2C-пользователи не готовы все это оплачивать, поэтому вся ответственность ляжет на бизнес. Под катом разберу, какие эффекты и за какой срок получат операторы, а также какие отрасли готовы вкладываться в гарантированное качество 5G-связи и почему. Читать дальше

https://habr.com/ru/companies/ru_mts/articles/1063828/

#5G #телекоммуникации #мобильная_связь #LTE #B2B #IoT #ИИ #RAN_Intelligent_Controller #частные_сети

Корпоративный мозг на одной видеокарте: что на самом деле умеет локальная модель

Есть компании, где вопрос «какую модель выбрать» отходит на второй план, а первым встаёт другой: выйдут ли данные за периметр . Банк, госкорпорация, оборонный подрядчик, медицинский холдинг. И если ответ «выйдут, но мы всё обезличим» — начинается тяжёлый разговор. Обезличивание не даёт технической гарантии: достаточно одного не вычищенного поля в выгрузке или сочетания признаков, по которому человек восстанавливается. А отвечать за это решение будет конкретный человек — и чем выше цена ошибки, тем охотнее он выбирает вариант, где данные просто никуда не уходят. Крупные игроки эту задачу решают. Сбер сделал GigaChat, у Яндекса своя линейка, ряд банков строит внутренние платформы; другие компании разрешают облачные модели, но под контролем — DLP, договоры, фильтрация персональных данных на выходе. Оба пути рабочие. Только первый — это программа на сотни человек и бюджет соответствующего порядка, а второй упирается в политику безопасности, которая не везде это позволяет. А между «построить свою модель, как Сбер» и «отправлять всё в облако» лежит широкая полоса: компании, которым первое не по карману, а второе не разрешает служба безопасности. Вот им обычно и говорят: тогда ничего серьёзного не получится. Аргумент — открытая модель среднего размера проигрывает облачным гигантам почти по всем строкам бенчмарков, так что максимум, на что можно рассчитывать, — умный автодополнитель. Вот это утверждение я и взялся проверить на практике: собрать не чат-бота, а полноценный корпоративный оркестратор — систему, которая понимает задачу, сама выбирает исполнителей, ходит в корпоративные системы, делает многошаговую работу и отвечает файлом, письмом или отчётом. И запустить его не на кластере ускорителей, а на одной потребительской видеокарте .

https://habr.com/ru/articles/1072746/

#LLM #Языковые_модели #GPU #Видеокарта #RTX_3090 #Оркестратор #ИИ #Искусственный_интеллект #агенты_ии #ai

“Эй, детка, ты случайно не TikTok? А то я на тебя залип”: дикая история приложения для пикап-фразочек RIZZ

На экране идет диалог: — Она мне уже неделю не отвечает — Это редфлаг. Не пиши ей больше — Но я не хочу ее потерять! А на фоне кто-то играет в Minecraft, GTA или другую игру. Не спрашивайте, в чем тут юмор. Просто так уж повелось. Кто бы мог подумать, что такой формат станет контент-машиной для продвижения абсолютно нелепого на первый взгляд приложения — ИИ-советчика, который подсказывает меткие пикап-фразы .

https://habr.com/ru/articles/1072664/

#тикток #tiktok #приложения #дейтинг #приложения_для_дейтинга #приложения_для_знакомств #знакомства #ии #искусственный_интеллект

Что мешает корпоративным ИИ-проектам приносить результат

Привет, Хабр! Меня зовут Дмитрий, я руководитель проектной практики ГК «Юзтех» в области индустриального ИИ. За последние несколько лет наша команда участвовала во внедрении десятков ИИ-проектов для разных отраслей. И почти в каждом проекте мы наблюдали одну и ту же закономерность. Компании уже хорошо понимают, какие задачи можно решать с помощью искусственного интеллекта, и все чаще запускают первые пилоты. Однако именно после успешного PoC многие проекты начинают терять темп. На первый взгляд кажется, что самая сложная часть уже позади. На практике все оказывается наоборот. Почему так происходит — давайте разберемся.

https://habr.com/ru/companies/usetech/articles/1072516/

#ии #интеграция #внедрение

Как довериться AI-агентам, чтобы не ревьюить код

Навайбкодить 10k строк кода за час — дело нехитрое. Но как проверить, что этот код рабочий? Можно потратить много часов на ревью классическим способом, а можно прочитать эту статью и применить у себя новый метод. В материале архитектор Mindbox Саша Кальницкий рассказывает, как перестроил работу с AI‑агентами, чтобы больше им доверять и не тратить время на код‑ревью.

https://habr.com/ru/companies/mindbox/articles/1071152/

#ИИ #Вабйкодинг #Архитектура #Проектирование #C# #Агенты #ревью

Мой опыт переноса интерпретатора «Эллочка» из DOS в Windows на Zig

Две недели назад в комментариях к моей статье про скриптовый язык для Wiremock со мной связался автор языка «Эллочка» — Эрих Генрихович Гаузер, создавший этот интерпретатор ещё в 1999 году для DOS. Мне стало дико интересно, что это за зверь: никаких исходников, только описание синтаксиса на сайте автора. За час с помощью ИИ я реализовал базовый интерпретатор на Zig под Windows, а за 9 часов — все 62 оператора языка. В статье рассказываю, как воссоздать язык программирования по одному лишь описанию, почему пришлось «укрощать» Claude через промежуточные вопросы в других нейросетях, и как запустить оригинальные DOS-игры «Змейка» и «Питон», написанные автором четверть века назад.

https://habr.com/ru/articles/1072306/

#Эллочка #Zig #DOS #DIKAR #интерпретатор #ретропрограммирование #ИИ #Claude #реверсинжиниринг_языка #игры_на_DOS

[Перевод] Хайп вокруг ИИ: реальное состояние дел и будущее

Меня зовут Ричард Кэмпбелл. Я из Ванкувера из канадской провинции Британская Колумбия. В Копенгагене я не впервые и, как уже говорил, выступал на множестве конференций NDC 1 . Этот доклад сложился сам собой, потому что в последнее время вокруг происходящего с искусственным интеллектом возникла неразбериха. Начать надо с этого ужасного названия. Термин старый, ещё из 1950-х. Придумала его группа учёных, пытавшихся выбить финансирование у американских военных, что, кстати, у них получилось.

https://habr.com/ru/articles/1072298/

#искусственный_интеллект #ИИ #БЯМ #большие_языковые_модели #генеративный_ИИ #OpenAI #ChatGPT #Copilot #Ричард_Кэмпбэлл #NDC

Как фонд в $45 млрд потерял почти всё за несколько недель

История Леопольда Ашенбреннера ещё недавно выглядела как почти идеальная иллюстрация того, как можно заработать на революции искусственного интеллекта. После ухода из OpenAI в 2024 году он написал статью под названием «Ситуационная осведомленность», посвящённую будущему искусственного интеллекта, в которой подробно изложил свои взгляды на будущее искусственного интеллекта. Статья была полна сенсационных заявлений и получила широкое распространение в интернете.

https://habr.com/ru/articles/1070972/

#Леопольд_Ашенбреннер #LTCM #хеджфонд #ИИ #AI #крах #венчур #стартап

Лето в стиле Light Academia. Как прошла школа по искусственному интеллекту «Лето с AIRI» 2026

Всем привет! Меня зовут Заруцкий Семён, я выпускник и новоприбывший аспирант физического факультета МГУ. Изначально я занимался экспериментальными квантовыми технологиями, со временем появилась необходимость моделировать физические процессы на компьютере, а следом в мою жизнь вошли прикладные ML‑проекты. Пришло всё к тому, что недавно мне посчастливилось принять участие в летней школе по искусственному интеллекту «Лето с AIRI» 2026, которую Институт провёл в Первом университетском лицее им. Н.И. Лобачевского в Усть‑Лабинске совместно с Фондом «Вольное дело». О том, как прошла школа и что интересного успело произойти, я расскажу в этой статье. Делать это я буду не один, мне поможет Настя Золотарева, сотрудник Института ИИ МФТИ, биофизик по образованию и моя коллега по школе. Мы оба прошли через это увлекательное и полное депривации сна приключение, а теперь хотим поделиться им с вами. Если вкратце, это был интенсив на грани возможностей, но в потрясающе тёплой атмосфере. А теперь с самого начала.

https://habr.com/ru/companies/airi/articles/1071826/

#машинное_обучение #искуственый_интеллект #конференция #ии #летняя_школа #летняя_школа_AIRI

Написал боту «как прошла неделя». Он сам полез в Garmin и ответил

Garmin у меня на руке два года. Сон, пульс, HRV, стресс, Body Battery, каждая тренировка по секундам, каждый подход в зале. Всё это оседает в Garmin Connect и там же и остаётся. Хотелось просто спросить у ChatGPT, как прошла неделя. По своим цифрам, а не общими словами про сон вообще. ChatGPT их не видит, поэтому спрашивал по-другому: открывал Garmin Connect, скринил график сна, скринил HRV, скринил тренировку, кидал скрины в чат один за другим. Работало, но криво. На одном скрине сон, на другом HRV, а связать их между собой должен был я сам, руками, в голове. ChatGPT видел кусок картинки, а не то, что происходило со мной за неделю целиком. Задолбался. Написал скрипт, который сам забирает сон и HRV за сегодня и складывает в файл. Без плана на будущее, просто чтобы не переписывать руками. А дальше пошло по накатанной: файла быстро стало мало, появился отчёт за неделю, потом бот в Телеграме, потом бот научился не только отвечать, но и сам создавать тренировки в Garmin. Сейчас это открытый проект. Ставится на свою машину. Про архитектуру и код у меня отдельная статья, там кэш и все технические подробности. Здесь про другое: что реально можно спросить и зачем вообще этим заниматься.

https://habr.com/ru/articles/1072224/

#Garmin #Garmin_Connect #AIагент #ИИ #Telegramбот #носимые_устройства #здоровье #HRV #тренировки #open_source

Онлайн-магистратура НИЯУ МИФИ «Специалист по работе с данными и применению ИИ»: как успеть поступить в 2026 году

Привет, это команда Яндекс Практикума. Приём документов на поступление в 2026 году закончится меньше, чем через неделю, но вы ещё можете успеть поступить в онлайн-магистратуру «Специалист по работе с данными и применению ИИ» НИЯУ МИФИ в партнёрстве с Практикумом. В статье мы расскажем, что входит в программу и как на неё поступить.

https://habr.com/ru/companies/yandex_praktikum/articles/1072134/

#яндекс_практикум #мифи #магистратура #онлайнобразование #ии #ml #cv #nlp

Как ИИ меняет работу с корпоративными данными — итоги седьмого митапа MWS

Еще недавно ИИ в работе с данными использовали как вспомогательный инструмент. Нейросеть помогала написать запрос, найти информацию или подготовить отдельный документ. Теперь ей можно передать целый набор повторяющихся задач и подключить к корпоративным системам, каталогам и инструментам разработки. Часть работы выполняет агент, а специалист определяет правила, проверяет результат и принимает верхнеуровневые решения. Как меняется работа с корпоративными данными под влиянием ИИ, рассказали эксперты на седьмом MWS Meetup.

https://habr.com/ru/companies/ru_mts/articles/1072154/

#управление_данными #ИИ #агенты #модели #онтология #метаданные #метаслой #автоматизация #датааналитика #Spark

Как сделать портрет с помощью ИИ — чтобы действительно было похоже

За последние пару месяцев я сгенерировал несколько тысяч ИИ-портретов — себя, друзей, родственников и даже случайных людей из интернета. Мне было интересно разобраться, как выстроить этот процесс так, чтобы нейрофотки получались похожими на человека. Короче, я потратил около $200 на эксперименты и вроде как нащупал адекватный способ.

https://habr.com/ru/articles/1072142/

#ии #фотография #иифотошоп #chatgpt #nanobanana #ai

[Перевод] Война машин за валяющиеся трусы: как работа с грязным бельем вдруг стала главной задачей для ИИ-роботов

Figure AI, Sunday Robotics, Weave Robotics и другие компании вкладывают огромные деньги в создание домашних гуманоидов, которые должны однажды превратиться в настоящих роботов-дворецких . Но прежде чем дройд в стиле C-3PO из "Звездных войн" начнет готовить вам ужин и мыть полы, ему придется разобраться с кучей грязного белья .

https://habr.com/ru/articles/1071996/

#роботы #ии #искусственный_интеллект #робототехника #ai #стартапы #домашние_роботы #бытовые_роботы

Найти человека по голосу среди 134 тысяч записей

В последний вечер дататона у нас оставалось три попытки отправить решение. К этому моменту мы уже перебрали несколько моделей, собрали тяжёлый ансамбль и упёрлись в 0.6605 . Новые энкодеры добавляли по одной-две тысячных, а fine-tuning показывал отличные цифры локально и проваливался на лидерборде. Добавлять ещё одну модель смысла почти не было. Мы решили изменить сам поиск соседей: попробовать K-reciprocal re-ranking, а затем ещё раз применить AS-Norm. От этого варианта ждали примерно 0.67–0.69 . Получилось 0.7042 и 10-е место из 93. Почти весь день мы пытались выжать из моделей тысячные, а перерасчёт соседей добавил больше четырёх сотых без дополнительного обучения.

https://habr.com/ru/articles/1043378/

#ии #speaker #speaker_retrieval #хакатон #бизнес_кейс #machinelearning #ансамбль_моделей #поиск

Как мы сделали бота-консультанта: нейросети и машинное обучение

Одно из важнейших направлений нашего бизнеса – разработка программ для автоматизации бизнес-процессов, управления и учёта предприятий и организаций. А одна из наших главных обязанностей перед пользователями наших продуктов – предоставлять им техподдержку, отвечать на вопросы – как использовать наши продукты для различных бизнес-процессов и в соответствии с текущим законодательством и нормативами. Для этого у нас есть сервис с базой знаний, называется ИТС (информационно-технологическое сопровождение). На сегодня у нас есть 30+ программных продуктов и документация по ним. А ещё есть постоянно пополняемая база нормативных документов. Идеальная схема процесса: 1. Пользователь задает вопрос в привычной ему форме, например: - Как в 1С драйв начислить бонусные баллы покупателю - Налоговая реформа 2025 - Розница 2.3 настроить продажу разливного пива 2. И получает ответ - При необходимости – пошаговую инструкцию: что и как нужно сделать в программном продукте для работы требуемой функциональности. - Выдержки из нормативных документов, относящихся к заданному вопросу, со ссылками на исходный текст этих документов. На заре времен все подобные вопросы решались на уровне телефонной техподдержки с живым экспертом на нашем конце провода. Потом поддержка в основном перешла в онлайн-чат с тем же экспертом у монитора-клавиатуры. С появлением и взрослением ИИ логичным шагом стал переход с живого эксперта на ИИ-бота. Как мы его сделали, как обучали, как организовали интеллектуальный поиск по базе документов, почему и как задействовали векторный поиск – под катом.

https://habr.com/ru/companies/1c/articles/1071142/

#ии #ииассистент #ии_чатбот #ии_помощник #машинное+обучение #векторный_поиск

Как ИИ изменил нагрузку (и откуда взялся демпинг)

Сегодня ИИ позволяет генерировать тонны шаблонного кода за секунды. Нагрузка на опытных инженеров сместилась: мы теперь не столько пишем фичи, сколько разгребаем сгенерированный мусор. Откуда взялся демпинг? Бизнес попал в ловушку метрик. Менеджмент видит, что скорость генерации строк кода выросла в разы, и считает, что разработка стала дешевой и простой. Раз «код пишется сам», значит, ценность программиста упала — отсюда и попытки демпинговать рынок, срезая офферы на 25%. Но это иллюзия. Бизнес не понимает, что ИИ увеличил скорость создания хаоса, а не готовых систем. И вместо проверки системного мышления — того, как архитектор наводит порядок в ИИ-хаосе, — на техсобесах продолжают устраивать школьные викторины. Этот перекос отлично проявился на задании с «Code Review».

https://habr.com/ru/articles/1071640/

#собеседования #найм #IT #PHP #code_review #ИИ #карьера #демпинг

Скилл экономит в 2-10 раз токены, курс Google по вайбкодингу, своя команда ИИ-агентов и еще 10 нейронаходок для бизнеса

Каждую неделю я собираю лучшее из мира ИИ для предпринимателей, блогеров, маркетологов, экспертов и тех, кто запускает проекты. Только то, что экономит время и помогает зарабатывать деньги. Тут подборка за 2-16 августа 2026 года. Без долгих вступлений. Начнем.

https://habr.com/ru/articles/1071628/

#ИИ #нейросети #искусственный_интеллект #ChatGPT #Claude_Code #вайбкодинг #ИИагенты #промты #автоматизация #инструменты_для_бизнеса

[Перевод] Утверждение «Код — это не самое сложное» оскорбляет всех программистов

Сегодня профессия разработчика ПО находится в эпицентре потрясений. Никто не знает, к чему нас приведёт ИИ-революция, но ясно одно — многие аспекты работы и повседневной жизни изменятся, в том числе программирование. В последнее время я часто слышу утверждения, которые сводятся к двум основным идеям: «LLM могут хорошо писать код, но программная часть никогда не являлась самой сложной» и «Программировать легко — сложно понять, что именно требуется напрограммировать». Как по мне, так это явное оскорбление для всех программистов.

https://habr.com/ru/companies/ruvds/articles/1069648/

#ruvds_перевод #программирование #карьера_в_it #вайбкодинг #ии #ииассистенты

Новинки серверного железа в июле: новые процессоры AMD EPYC 9006 Venice и тотальное жидкостное охлаждение

В июле 2026 вышло сразу несколько продуктов, которые демонстрируют две тенденции. Первая: воздушное охлаждение окончательно перестает справляться, и водоблоки появились даже на накопителях. Вторая: узким местом инференса и расчетов стала не арифметика, а память, и обходить это ограничение вендоры начали каждый по-своему. Ну и наконец PCIe 6.0 добрался до серийных продуктов. Разбираем, что именно показали вендоры.

https://habr.com/ru/companies/selectel/articles/1069198/

#selectel #cpu #ssd #pcie_60 #серверы #amd #intel #kioxia #gpu #ии

Генерация тестовых данных с ИИ: руководство для ручного тестировщика

Всем привет! Я продолжаю цикл статей про применение ИИ в тестировании. Мы уже разобрали shift-left: контекст , тестирование требований , генерацию тестовой документации , автотесты и оптимизацию тестовой модели . Но даже когда кейсы написаны, а автотесты готовы, остаётся задача, на которую может уходить довольно много времени — это подготовка тестовых данных для ручного тестирования.

https://habr.com/ru/companies/rgs_it/articles/1061318/

#ии #ai #искусственный_интеллект #тестирование #тестовые_данные #postman #бд