Принятие ИИ: почему нам не хватает мотивации
TL;DRЛюди в среднем уже используют ИИ и положительно оценивают свой личный опыт работы с ним, но общество в целом чаще обеспокоено ИИ, чем воодушевлено им, особенно в вопросах занятости, безопасности и доверия.Классические модели принятия технологий (TAM, UTAUT, TPB, VAM) объясняют намерение использовать технологию прежде всего через воспринимаемую полезность и эффективность — но этот фактор не объясняет общественную настороженность.
Где ещё дают LLM API бесплатно: проверяю очередные находки
Проверил малоизвестные LLM API с бесплатными моделями, лимитами и реальными запросами. Вот что получилось:AtriaСайт: https://api.atria-asi.ai/Документация: https://api.atria-asi.ai/docsAPI: https://api.atria-asi.ai/v1Сразу после регистрации мне начислили 100 000 000 токенов.
Как писать промпты в 2026 году: генераторы, библиотеки шаблонов и новые правила игры
В 2026 году умение писать промпты — это уже не то же самое, что два года назад. Для многих задач качество формулировки перестало быть узким местом. Модели уровня GPT-5.6 и Claude научились считывать намерение даже из «грязных», небрежных запросов. Если раньше плохой промпт гарантированно давал мусор, то сейчас он выдаёт результат, который вполне подходит для 90% бытовых сценариев.
Anthropic выпустили Claude Opus 5.5: на 40% дешевле и более чем на 30% быстрее Opus 5
Anthropic выпустили Claude Opus 5.5, первую модель нового семейства Claude 5.5. По данным компании, на большинстве рабочих задач она показывает результаты уровня Fable 5.1, при этом генерирует более чем на 30% быстрее Opus 5 и обходится на 40% дешевле на типичных задачах.
1352 кейса внедрения ИИ в России: почему в продакшене побеждает не модель, а обвязка
В каталоге кейсов внедрения искусственного интеллекта набралось 1352 проекта в российских компаниях и госорганах: от антифрода Сбера до распознавания сорняков с дронов у «Русагро». Каталог ведём мы в АНО «Цифровые платформы», кейсы в него добавляют сами компании и наша команда. Когда смотришь на внедрения 2025-2026 годов не по одному, а разом, видны закономерности: что повторяется из проекта в проект, где ломается и где приносит деньги. О них эта статья.
Как мы мигрировали с MongoDB на Cassandra за квартал: опыт использования АI-агентов
Что делать, если критически важное хранилище с миллиардами записей требует слишком много дорогого железа, а на миграцию силами инженеров уйдет целый год? Меня зовут Александр Моргунов, я инженер Авито, в этой статье я расскажу как мы провели эту миграцию всего за один квартал силами одного архитектора, не написав руками ни одной строчки продакшн-кода, лишь с помощью ИИ-агентов.
Почему LLM никогда не пройдут тест Тьюринга в Tinder: изнанка дейтинг-аутстаффа
Пока энтузиасты мечтают об автоматизации личной жизни через LLM, а Reddit захлебывается кейсами про «я натравил питоновский скрипт на тиндер и нашел жену», я тихо наблюдаю за этим из эпицентра индустрии.Мой микробизнес — дейтинг-аутстафф. Я руками веду аккаунты мужчин и женщин, сижу в их переписках и конвертирую мэтчи в реальные свидания. И каждый раз, когда мне говорят, что генеративные модели вот-вот оставят меня без работы, я вспоминаю про реальное положение дел, спокойно допиваю своё пиво и улыбаюсь.
Что ИИ уже умеет делать за проджект-менеджера
Тема искусственного интеллекта сегодня звучит в двух крайностях: либо «скоро он заменит всех», либо обсуждаются сложные мультиагентные системы. Меня зовут Евгений, я руководитель отдела проектов ЮMoney. Недавно я выступал с этой темой на нашем митапе, где рассказал о третьем пути, который мне показался интересным: что проектный менеджер может делегировать ИИ прямо сейчас? Просто взять конкретную операцию и проверить, справится ли машина быстрее.
Кто нашёл больше багов — агент или человек? Мои замеры 11 недель работы с AI-тестировщиком
Одиннадцать недель я вёл дневник каждой рабочей сессии с Claude Code: сколько часов работал агент, сколько я был рядом, кто нашёл каждый дефект и что случилось с каждым кандидатом — подтверждён, снят или ушёл вопросом. Вместо впечатлений — таблица: 277 агентских часов, 213 моих, 94 подтверждённые находки. Первая версия этого счёта оказалась завышенной почти вдвое — куда делась половина, тоже расскажу.Это четвёртая статья про paranoid-qa — опенсорсный пак скиллов, который заставляет Claude Code тестировать с доказательной дисциплиной. В первых трёх я показывал методику: вердикты только с пруфами,
Как я сделал OpenClaw (ИИ) на 5000 сотрудников
Прошлый декабрь показал нам всем, что ИИ‑агент действительно может делать буквально все, если ему дать умную нейронку, ReAct паттерн и полные доступы.Я сам активно начал пользоваться OpenClaw в феврале‑марте этого года. Сейчас у меня два личных бота (R2D2 и C3PO) и набор специальных ботов (для landings, для маркетинга, для бухгалтерии).Я мог бы впихнуть функционал всех этих ботов в один OpenClaw, дальше опишу, почему пока не сделал.
