We, as the World
Everything we surround ourselves with is both the result of our thoughts and what we think with. Roads set geography, speed, distance, space. Trinkets on the dresser are memory and emotion. Tools on the desk are plans and skills.Our environment doesn't tell us what to do; it leads us.Some things lead more gently, some more firmly, but we are not only a brain in a skull. We are also what was created before us and what we created ourselves.This article is about what surrounds us and how it relates to LLMs and agents.The Space of Representations
Я всё ещё боюсь работать с ИИ
Хабр, привет! Меня зовут Никита, я — Rust-разработчик. Под прошлой статьёй мне справедливо напихали напомнили, что часть моих претензий к ИИ уже устарела: местами я писал ещё про инструменты 2024–2025 годов. Сейчас агенты пишут код быстро и в целом неплохо. Но я и тогда больше боялся того, сколько кода можно нагенерировать и кому потом во всём этом разбираться. В этой части я продолжу ту же мысль, просто на других примерах.Тесты проходят, фича работает, можно регнуть катку в дотку/кс
С нуля до чипа: программирование FPGA на t27
27 состояний, 27 уроков: как спека на t27 превращается в битстрим на настоящей Artix-7 — без VivadoTL;DR. Большинство курсов по FPGA начинаются со слов «установите Vivado». Мы пошли с другого конца: в каждом из 27 уроков есть рабочий виджет, собранный из реальных запусков на нашем стенде. Сначала разбираем, что такое FPGA и как числа становятся битами. Потом пишем спеку на t27, компилируем её t27c и превращаем в битстрим на плате. В конце — лаборатория из трёх уроков о наших собственных исследованиях, включая результаты, которые нам не понравились. Каждая картинка ниже — снимок живого виджета; нажмите, чтобы открыть его.
Почему после успешного внедрения становится тяжелее, хотя ожидали, что станет легче
Мы ожидали, что работать станет легчеМы меняли морально устаревшую корпоративную систему на новую ERP. Функциональность прежней системы устраивала пользователей, поэтому исходная задача выглядела понятно: перенести привычные возможности и получить основу для дальнейшего развития. Старую систему масштабировать становилось трудно, в том числе из‑за недостатка данных для новых участков автоматизации.
Anthropic запустила Claude Frontier Academy и вложит $100 млн в обучение инженеров
Anthropic планирует вложить $100 млн в обучение инженеров для реализации ИИ‑проектов в компаниях. Компания запустила
Покупателя ПК с RTX 5090 в США попросили заполнить декларацию с запретом на вывоз и предъявить водительские права
Покупатель ПК с RTX 5090 в магазине Micro Center в США рассказал, что при покупке его попросили предъявить водительские права и заполнить «декларацию» с запретом на экспорт устройства.
800 тысяч строк кода: как ИИ-агенты переписывали движок Copilot
GitHub переписал движок своего ИИ-помощника Copilot. Получилось 832 378 строк нового кода, не считая тестов. Большинство кода написали ИИ-агенты, а руководил переносом инженер Microsoft Стивен Тауб при поддержке коллег. Перенос шел с мая по август, пока команда продолжала развивать продукт.Задача была вполне приземленная: сделать помощника быстрее при запуске, сократить расход памяти и упростить его встраивание в другие программы. Переписывали программную оболочку вокруг нейросети: она передает ей запросы, дает доступ к инструментам и следит за ходом работы. Саму модель ИИ здесь не меняли.
Рендерим обучающие 3D‑ролики кодом на React и Three.js вместо съёмок и AI‑видео
Я делаю мобильное образовательное приложение. В какой‑то момент понадобилось объяснять пользователям сложные сценарии, где объекты двигаются по строгим формальным правилам, и объяснять не текстом, а видео. Любая неточная траектория или неверно анимированное действие на видео закладывает неверный паттерн. Я собрал для этого конвейер на Remotion и React Three Fiber.Три варианта, которые не подошлиСъёмка на реальных объектах. Нужны десятки роликов на разные сценарии, и каждый требует отдельной постановки. Для одного человека без бюджета на продакшн это не вариант.
