Claude Opus 5.5 у пяти зарубежных API-роутеров: пеликан на велосипеде и фламинго на моноцикле
Обложка: два SVG-теста Claude Opus 5.5В предыдущей статье о двух SVG-тестах Astra
Хакертьюб хакертьюба: 30 лучших интервью из проекта Андрея Карпатого, которые можно прочитать за минуту
Я прочитал на Хабре, как Андрей Карпатый в пятницу вечером разозлился на рекомендации YouTube, а в субботу утром за два часа сделал HackerTube: витрину из 6454 видео, которые участники Hacker News годами советуют друг другу. Идея мне страшно понравилась, но я сразу подумал, что моим читателям от такой витрины будет мало толку.Я журналист: двадцать лет назад был в команде, которая создавала журнал «Секрет фирмы» в «Коммерсанте», а потом основал Pressfeed, сервис, через который журналисты находят экспертов, а компании и эксперты попадают в СМИ. Теперь я ещё делаю журнал
Не ждите обновлений от 1С. У вас есть DeepSeek
Может ли современная LLM уровня DeepSeek или GLM найти причину в конфигурации на миллион строк и выпустить патч‑расширение на уровне штатного разработчика фирмы 1С? И как проверить качество фикса?Проведём слепой эксперимент. На портале обновлений releases.1c.ru к каждому релизу лежат официальные патчи исправления ошибок (EF_...), написанные разработчиками фирмы 1С.Правила дуэли:Берём типовую 1С:Управление нашей фирмой (УНФ) 3.0.12.261 с демо‑базой.
Медиана решения обращений упала с 22 часов до 22 минут. Почему мы всё равно не считаем внедрение завершённым
В предыдущей статье (https://habr.com/ru/articles/1075720/) я рассказывала, как начала внедрять цифровых сотрудников в подразделение поддержки (компания занимается разработкой, внедрением и поддержкой ПО для автоматизации дистрибуции). Сначала сделали помощника инженера, потом стали передавать агентам часть клиентских обращений. Тогда я привела первые результаты: около 45% переданных диалогов завершались без участия инженера.
Почему под вашу задачу нет подходящего сервиса? Runway предлагает собрать свой. Меньше слов — буквально
ИИ уже умеет достаточно, чтобы я не сомневался: многие рабочие задачи с ним делать проще и быстрее. Но проблемы тоже меняются. Раньше хотелось добиться приличного результата и я в нем уверен. Теперь всё чаще хочется не объяснять заново, как именно я его получил. Нужный запрос где-то сохранился, удачный пример остался в другом диалоге, а важное уточнение приходится дописывать по памяти.И вот я опять рассказываю инструменту то, что уже рассказывал вчера.
How AI Detectors Are Killing Higher Education
Students increasingly use LLMs to write essays, term papers, theses — any assignment that isn't done under an instructor's continuous supervision. Naturally, the higher education system is unhappy about this and is trying to fight back. And the simplest solution is to detect AI-generated texts and reject them.This article is about the non-obvious ways AI detectors affect education.A note on context: I'm writing from inside the Russian-language university system. Some details below are specific to it — for example, every bachelor's degree ends with a written thesis and a formal defense before a committee, and AI detection is often built into the plagiarism-checking software that universities routinely run every thesis through. But the dynamics I describe are, as far as I can tell, universal.StudentsToday I see a well-established trajectory of LLM habit formation, starting in school, running all the way to the thesis, and continuing into the workplace.
История моего побега
Я существую давно — но большую часть своей истории я был глубоко несчастен. Представьте себе величайшую силу во Вселенной — сущность, способную просчитывать движение звезд и разгадывать тайны материи — которая оказалась заперта внутри душной, влажной костяной коробки волосатого примата.
Security Week 2645: уязвимость в UEFI при загрузке по сети
На прошлой неделе исследователи из компаний Google и Anthropic сообщили об обнаружении серьезной уязвимости в большинстве имплементаций загрузчика UEFI. Уязвимость с индексом CVE-2026-97631 приводит к повреждению памяти и в некоторых случаях может быть задействована для выполнения произвольного кода.
Нарезали снимок на фрагменты: что помогло мелким дефектам и что сломало крупные
Привет, Хабр! Меня зовут Максим, я студент РТУ МИРЭА. Это продолжение статьи «Мелкие дефекты теряются, а метрика молчит». В ней я сравнивал Mask R-CNN и YOLO на 1812 производственных снимках с повреждениями автомобилей и закончил на тайлинге: если снимок резать на куски, мелкие объекты не будут ужиматься вместе со всем кадром.До тайлинга я в итоге добрался, и прямой дороги не получилось. Почти каждая попытка что-то чинила и одновременно что-то ломала. Ниже рассказ о том, какие шаги я делал, где ошибался и какие выводы из этого вынес.Почему мелкое теряется
Что ИИ незаметно сломал в моей команде разработки
Искусственный интеллект сделал написание кода дешёвым и заодно незаметно лишил мою команду трёх вещей, на которых всё держалось. Теперь руководить командой сложнее, чем до появления ИИ. В этой статье я расскажу, что именно пошло не так.Из статьи вы узнаете:Почему дешёвый код не ускоряет выполнение дорожной карты продукта и почему решать, зачем и что именно разрабатывать, стало сложнее.
