Почему ничего нельзя вайбкодить — на примере Телеграм-бота
История успешных вайбкодеров напоминает истории успешного успеха: рассказываю о личном опыте, как мой друг вайбкодил бота под свой проект, и не смог, а сервис, который он пытался скопировать не делался за пару вечеров под сериальчик.
Adobe в марте закроет Adobe Animate
Adobe приняла решение закрыть программу для 2D-анимации Adobe Animate 1 марта 2026 года. Компания опубликовала обновление на своём сайте поддержки и разослала электронные письма существующим клиентам.
ИИ-агенты без оркестрации и роутинга
Если у вас мультиагентная система или сложный RAG, то с большой вероятностью вы используете жесткий роутинг или оркестрацию.Например, в мультиагентной системе могут быть сложные разветвления и в каждой точке, в зависимости от результата предыдущего агента, нужно пойти налево (запустить ветку агентов A) или направо (запустить ветку агентов Б). Это жесткий роутинг.Или приходит запрос от пользователя и нужно его классифицировать, вы отправляете его в LLM, получаете ответ, что запрос про A или про Б, и направляете к агенту RAG, который отвечает за область A или Б. Это оркестрация.Минусы такого подхода
SpaceX приобрела xAI
Илон Маск объявил, что SpaceX приобрела его стартап в области искусственного интеллекта xAI. Источники оценивают сделку в $1,25 трлн.
Один сокет на годы или новый каждые два: разбираем подходы AMD и Intel
Представьте двух людей, которые в 2024 году собрали новые ПК: один на Intel с сокетом LGA1851, другой на AMD AM5. К 2027 году владелец AMD сможет просто установить новый процессор на новой архитектуре Zen 6, и даже может и Zen7. Владельцу Intel придется менять не только процессор, но и материнскую плату: его LGA1851 к тому времени устареет дважды, сначала уступив место LGA1954 для Nova Lake в 2026 году, а затем и следующему сокету. Разница между этими сценариями начинается с одной, на первый взгляд скучной детали — сокета.
«Позови оператора»
Всем привет! Я работаю в Сбере, в кластере Digital Sales & AI. Последние пару лет у нас, как и у всех, в фокусе работа с искусственным интеллектом. В прошлом году мы внедрили в СберБизнес Giga‑ассистента — ИИ‑помощника на базе GigaChat.
Добавил Claude к YandexGPT в анализатор договоров — нашёл в 2.5 раза больше рисков
Почему одной LLM недостаточно, как двухслойная валидация ловит ошибки модели, и сколько бизнес экономит на проверке договоров.Что было в первой версииПару недель назад я рассказывал, как построил модульную систему промптов для YandexGPT. 32 тематических промпта, детекторы паттернов, калибровка по рынку. Система работала, находила риски, но вылезли проблемы:Ложные срабатывания — LLM иногда «видела» асимметрию там, где её не былоПропуски — некоторые паттерны (типа «1% в день за невывоз») проскакивали мимоНет второго мнения
