Мотивированное отрицание: почему умные люди убедительнее лгут сами себе
Как мозг защищает убеждения вместо поиска истины и почему «давайте подумаем ещё раз» не работаетПредставьте эксперимент. Перед участниками таблица с данными об эффективности нового крема от сыпи. Цифры требуют внимания: нужно учесть базовые пропорции, не ошибиться с направлением эффекта. Люди с высокой числовой грамотностью справляются лучше, что логично.На втором этапе исследователи берут те же самые цифры и переименовывают строки. Теперь это данные о влиянии законов о контроле над оружием на уровень преступности. И…
Коммуникации в командах: где найти время на реальную работу?
Проблема: когда коммуникации поглощают рабочее времяИсследование: сколько времени уходит на коммуникации?Практика: три разных мира коммуникаций
Авито Реклама запустила инструмент на базе ИИ, автоматически регулирующий дневной бюджет кампаний
Функция упрощает работу предпринимателей: система сама подбирает ставки и помогает привлекать трафик по оптимальной цене без потери эффективности.Алгоритмы анализируют аукцион, параметры таргетинга и другие показатели в режиме реального времени. Раньше рекламодателям приходилось вручную задавать фиксированную стоимость клика (CPC) или тысячи показов (CPM), но теперь ИИ может автоматически менять эти значения в пределах установленного диапазона, чтобы избежать лишних расходов.
Застегните ширинки, мамкины киберпанки. Забудьте про ИИ
Хотя бы на десять минут перестаньте теребонькать ChatGPT. Никакая нейросеть вас не спасет. Вообще. Наоборот, она возьмет вас за шкирку и утопит в океане высококачественной, грамматически безупречной посредственности.
ИИ-сервис для программирования Lovable достиг $400 млн годовой выручки
Антон Осика, CEO LovableШведский стартап Lovable сообщил
Ещё один архитектор правил для ИИ-агентов
Проблема, которую ощущают многие, но решают немногие.Вы запускаете Zed, Kiro, Cline, Claude Code или Qwen. Описываете задачу. Агент создаёт код. И вот он перед вами... Иногда качественный. Иногда — беспорядочная смесь чужих стандартов, случайных шаблонов и игнорирование структуры вашего проекта.Вы поправляете. Объясняете снова. Поправляете. Через час понимаете: вы тратите больше времени на управление агентом, чем на саму задачу.Знакомо?Почему агенты «тупят»Дело не в модели. Claude, GPT, Gemini, Qwen — все они достаточно "умные".Проблема в другом: У агента нет контекста вашего проекта.
Безопасность ИИ: новый рынок для интеграторов и как на нем заработать
ИИ-гонка: инновации любой ценойИскусственный интеллект в корпоративном сегменте РФ перестал быть экспериментальной технологией. Согласно исследованию Сбера
Как научить планшет видеть несколько объектов в кадре одновременно: multi-label классификация
Представьте: вам нужно научить камеру планшета почти мгновенно определять, что происходит в кадре. И это не просто «автомобиль» или «человек»: нужно различать и связывать разные категории объектов: документы, текст, людей, QR и штрихкоды. Казалось бы, достаточно взять предобученную модель и заточить для запуска на конкретном железе, в нашем случае это планшет KVADRA_T. Но задача оказалась сложнее из-за доменов классов. Для них не нашлось моделей, которые соответствовали заданным в проекте метрикам и времени исполнения.
