Россия — третий полюс мирового AI. Агентов запускаем на Raspberry Pi
a16z - один из крупнейших венчурных фондов планеты - выпустил свой ежегодный рейтинг Top 100 AI Apps. И впервые в истории зафиксировал Россию как отдельный полюс на глобальной AI-карте. Три полюса: Запад (ChatGPT, Claude, Gemini), Китай (DeepSeek, Doubao, Kimi), Россия (Алиса, GigaChat).Яндекс Браузер с Алисой - 71 миллион активных пользователей в месяц, топ-10 мировых мобильных AI-приложений. GigaChat от Сбера дебютировал в веб-рейтинге на 48-й позиции.Я прочитал это и на секунду обрадовался. А потом полез в цифры.«Санкции создали вакуум - локальные продукты заполнили»
Пришельцы среди нас уже 500 миллионов лет. У них 8 ног, и они неубиваемы
В 2019 году израильский лунный модуль «Берешит» разбился о поверхность Луны. На борту были тысячи тихоходок, залитых в эпоксидную смолу, обезвоженных, в состоянии, которое вежливо называют «криптобиоз», но по простому — мы не уверены, живые ли они вообще. Так вот, они, скорее всего, живые, и, скорее всего, им норм.В этой статье разберем из чего же сделаны эти полмиллиметра бессмертия, и при чем тут инопланетяне. Те самые водяные мишки
Охота на AI-инфраструктуру, часть 2: что делают с чужим Ollama — от трейдинг-ботов до контент-ферм
В первой части я рассказал, как ханипот поймал сканер MCP-серверов — новый вектор разведки, нацеленный на AI-инфраструктуру. Сегодня — про другую сторону: что происходит, когда атакующий находит открытый Ollama.Статья документирует реальные сессии злоупотребления открытыми LLM-инстансами: кто подключается, какие промпты шлёт, какие модели запрашивает. Данные собраны с трёх ханипотов (DE, US, RU) за март 2026.Зачем это нужноOllama — популярный способ запускать LLM локально. По умолчанию он слушает на 127.0.0.1:11434, но в Docker-окружении биндится на 0.0.0.0
Залипаешь в рилсах? Причины: непонимание эмоций и страх быть отвергнутым
TikTok, Reels, Shorts затягивают похлеще Гаргантюа из Интерстеллар. Но почему одних людей затягивает в пучину с головой, а другие практически в них не заходят? Новое исследование предлагает объяснение: тип привязанности на основе тревожности или же модель отношений, основанная на страхе быть покинутым. Вот тот самый фактор, предсказывающий зависимость от коротких видеороликов.
Большие языковые модели играют в Бесконечное Лето
ИИ-агенты на базе больших языковых моделей могут управлять вашим календарем и почтой, заниматься инвестициями, вносить вклад в OpenSource-проекты и даже писать в свой блог о дискриминации ИИ-агентов. Но может ли ИИ-агент сыграть в визуальную новеллу?
Как выстроить систему обучения проектной команды в IT: пошаговый алгоритм
Когда в команде что‑то «идёт не так», первым делом вспоминают про обучение. И всех отправляют на курс какого-нибудь распиаренного бизнес-тренера. Чаще всего это не помогает. Команда тратит время, бюджет сгорает, а дедлайны по‑прежнему ползут вправо. Эта статья — не про «ещё один список курсов», а про то, как построить системное обучение проектной команды в ИТ так, чтобы оно решало реальные боли: срывы релизов, узкие места в процессе, вечные авралы и зависимость от пары «незаменимых» людей.
Одинаковая модель — разный опыт: где ломается сравнение нейросетей
Привет, Хабр. Я Гоша Соловьёв, ведущий инженер-программист в Контуре.Иногда в одном обсуждении встречаются люди с разным уровнем погружения в нейросети. Они начинают сравнивать опыт, и тут всплывает проблема: фраза вроде «Я использую GPT для своих задач, и он лучше справляется, чем Qwen» буквально ни о чём не говорит, пока мы не уточним контекст. Более того — она легко вводит собеседника в заблуждение.В этой статье я объясню, почему два человека, использующие OpenAI GPT, могут получать кардинально разный результат, и как обсуждать ИИ-агентов так, чтобы разговор был предметным и конструктивным.
Моя волна — теперь и в офлайне. Рассказываем, как уместили рекомендательную систему в сотню килобайт
Несколько лет назад мы представили Мою волну — систему персональных рекомендаций в Яндекс Музыке, которая подстраивается под предпочтения пользователей. В её основе — рекомендательные нейросети-трансформеры, размер которых может достигать сотен миллиардов параметров, и поэтому без мощных дата-центров их работа просто невозможна.
