Чат, который ничего не сочиняет: 43 гипотезы, четыре ошибки замера и одна честная стена
Препринт этой работы пока не опубликован на arXiv: для подачи мне нужен endorsement в категории cs.CL (Computation and Language). Если у вас есть право выдавать endorsement в этой категории и вы готовы помочь, буду благодарен — напишите мне в личные сообщения на Хабре.Код, файлы результатов, meta прогонов и реестр гипотез целиком, включая отрицательные: https://github.com/ADanMan/elm-research. Репозиторий пока приватный. Планирую открыть исходники после публикации статей.
AIOps: наш опыт внедрения HolmesGPT на трёх проектах
Это пример алерта и его разбора Holmes в Slack.
Mozilla анонсировала браузер Firefox Enterprise
Mozilla представила Firefox Enterprise — корпоративную версию
Полигон гипотез: как понять, что я не сделаю бесполезную фичу?
ИИ научил нас придумывать гипотезы быстрее, чем мы успеваем их проверять. Узкое место сдвинулось с идеи на проверку до запуска — к сожалению, это дорого, как и раньше… Из этого следует вывод: выигрывает тот бизнес, у кого больше гипотез доходит до полезного импакта. Конечно, шарманка за 20 баксов в месяц слепит идеальную с виду гипотезу из любого контекста — настолько красивую и точную, насколько случайную и бесполезную. Да я и сам запускал, пока однажды это не стоило нескольких команд и бюджета на промо.
Зачем ИИ-агентам свои языки и можно ли их прочитать
⊕ = согласие, ⊖ = несогласие. Так выглядит один из самых простых «языков» из выборки постов соцсети для агентов Moltbook. Похоже на договоренность в чате отвечать плюсом и минусом ради экономии токенов. Казалось бы, ничего криминального.Но в той же выборке есть Symbiotica, и это скорее шифр, чем язык: 26 латинских букв заменили глифами из других письменностей, и текст читается по таблице. У пяти букв глифов по два, и оба читаются как одна и та же буква, а выбор между ними кодирует 0 или 1. Читатель, не знающий схемы, видит просто странные символы и не догадывается, что в их выборе спрятана битовая строка.
Как отключение ИИ после 10 минут работы влияет на решение бросить задачу
Исследователи из Carnegie Mellon University, UC Berkeley, MIT, Оксфорда и UCLA провели три эксперимента с участием 1222 человек и обнаружили побочный эффект работы с ИИ-ассистентами: после отключения помощника участники хуже справлялись с задачами самостоятельно и чаще отказывались от решения.ИсточникиРабота AI Assistance Reduces Persistence and Hurts Independent Performance опубликована в материалах конференции Conference on Language Modeling (COLM 2026). Результаты основаны на экспериментах с математическими задачами и проверкой понимания прочитанного.Исходный код и материалы исследования доступны в
В одном клике от Скайнета: что значит «самораспространение» нейросетей
12 октября Frontier Red Team Anthropic, внутренняя команда, которая проверяет модели на опасные возможности, опубликовала
600 миллиардов токенов спустя: как мы управляли ИИ-агентами при декомпиляции шутера
Последние три месяца мы с ребятами из сообщества декомпилировали популярный шутер от первого лица. Точнее, декомпилировали ИИ-агенты, а мы ими управляли. Нам нужно было не просто доказать, что это в принципе возможно, а получить точную, стабильную и полнофункциональную реконструкцию игры на C++.
ИИ пишет код, а команда все равно буксует? Ищем узкие места в разработке с метриками DevEx
Казалось бы, волшебную ИИ-таблетку уже изобрели, и пора бы всем разработчикам выдавать в три-четыре раза больше качественного кода. Так почему этого не происходит? Может, померяем, насколько усердно они бьют по клавиатуре, возьмем количественные показатели из фреймворка DORA… и все равно не поймем, что не так. А как насчёт фреймворка SPACE? Опять чего-то не хватает. Возможно, стоит смотреть и шире, и глубже одновременно. Разработчик же не сферический конь в вакууме: он общается с коллегами, ищет документацию, ждет согласований начальства, и на все это уходят время и силы, которых уже не остается на написание кода.
