OpenAI готовится к новому раунду финансирования
В то время как OpenAI сталкивается с растущим давлением со стороны конкурирующей компании Anthropic, предлагающей улучшенные инструменты для написания кода, генеральный директор Сэм Альтман заявляет сотрудникам и инвесторам, что его компания не сбавляет обороты.
Windrose планирует контейнеризировать центры обработки данных и сделать их мобильными
Китайская Windrose намерена помещать центры обработки данных в контейнеры, чтобы сделать их мобильными. Генеральный директор компании Вэнь Хань анонсировал концепцию Windrose = AI + energy in a box, которая предусматривает использование двух стандартных транспортных контейнеров, буксируемых тягачом Windrose R700. Один из контейнеров будет заполнен батареями, а второй — серверными стойками и охлаждающим оборудованием.
Детерминированное поведение и стейт-машины для ваших агентов
Агенты отлично справляются с узкими, конкретными задачами — например, написать функцию или короткий текст — но начинают буксовать на сложных многошаговых процессах. Чем более абстрактна и «высокоуровнева» работа, тем больше ошибок они допускают: путают шаги, пропускают операции, неверно интеретируют инструкции. Такие ошибки накапливаются и усиливают друг друга, приводя к неожиданным результатам. Чем больше задача, которую вы отдаёте агенту, тем выше шанс, что он её провалит.Помедитировав немного над этим, я пришёл к интересным эвристикам:
ERP нового поколения. Объединение мультиагентных AI-платформ и микросервисной архитектуры
АннотацияАрхитектуры корпоративных ИТ-систем стоят на пороге структурных изменений. Их причина - в совмещении двух подходов, которые долгое время развивались параллельно - микросервисные архитектуры и AI-агентные платформы.Микросервисы стали стандартом построения масштабируемых и надежных корпоративных систем, особенно для таких классов, как ERP-системы, для которых важны детерминизм, воспроизводимость результатов, контроль и соответствие регуляторным требованиям .
Топ 30 бесплатных нейросетей для повседневных задач
Мы живем в эпоху, когда искусственный интеллект перестал быть технологией будущего и вошел в наше настоящее. Кажется, что буквально каждый день на рынок выходит новая модель, чат-бот или специализированный сервис, обещающий нечто новое.
Мнение: ИИ делает простую работу проще, а сложную — ещё сложнее
Автор техноблога Мэтью Хансен опубликовал пост, посвящённый использованию ИИ в работе инженеров. Он отмечает, что технология не всегда ускоряет процессы, а иногда и усложняет часть задач.
Почему «просто поговорить» в команде часто не работает
В управленческой практике прочно укоренилась идея, что большинство проблем в команде можно решить, «просто поговорив». Однако в реальности такие разговоры нередко заходят в тупик, оставляя после себя непонимание и взаимное раздражение. Причина кроется не в неискренности участников, а в ограничениях работы нашего внимания, защитных механизмах психики и организационном контексте, который часто игнорируется. Отказ от мифа о «волшебной силе диалога» – первый шаг к построению эффективной коммуникации.
Кубик Рубика и суперспособности. Как думают компьютер, робот и человек, когда решают кубик 3×3×3?
На днях произошло знаковое событие в мире спидкубинга. Человек впервые собрал кубик Рубика быстрее 3 секунд на соревнованиях WCA. Это произошло 8 февраля на турнире GLS Big Cubes Gdańsk 2026 в Польше. 9-летнему Теодору Зайдеру первому в истории удалась официальная сборка sub-3
LLM в инструментах Data Governance и их практическое применение
Привет, Хабр! Меня зовут Антон, я аналитик в команде разработки продукта RT.DataGovernance (далее — DG) компании TData. В моей прошлой статье об ИИ в DG было упущением не описать контекст технологического развития, внутри которого, так или иначе, принималось решение о начале интеграции ИИ в наш продукт. Здесь я также постараюсь дать более подробный ответ, почему сначала мы выбрали решения классического ML. Ну и опишу, как мы все-таки внедрили LLM в DG в контуре нашего клиента ПАО Ростелеком.. Повышение требований к информационной безопасности
LLM‑разметка в поиске: от эксперимента к инструменту
Привет! Меня зовут Александр Баранов, я аналитик данных в команде поиска Купера. Цель этого рассказа, поделиться наработками в деле оптимизации разметки текстовых данных при помощи большой языковой модели (LLM). Если после прочтения вы захотите что-то добавить или спросить, буду только рад!
