Грабли, рекорды и ГОСТы: как на предприятии превратить хаос знаний в систему
Управление знаниями на производстве часто вспоминают только тогда, когда что-то уже пошло не так: станок встал в разгар смены, ключевой технолог ушел к конкурентам, а единственный человек, который «знал, как это запустить», заболел. В этот момент внезапно выясняется, что у компании нет не только плана «Б», но и даже внятного описания плана «А» — все держится на памяти людей и разрозненных файлах в сетевых папках (если не вообще в бумажных талмудах, напечатанных на пишущей машинке ещё при Хрущёве).
Майнинг астероидов: ключевые миссии
Найденный на Земле микрометеорит, фото с электронного микроскопаКроме
Opsgenie ушёл, JSM не пришёл: как я собрал собственный incident management с AI
Первая работающая beta за две календарные недели по вечерам и один вывод: AI создаёт код, но продукт создаёт harness.
Искусственный интеллект внутри 1С: что уже можно внедрять
Когда мы говорим об искусственном интеллекте, очень легко уйти в разговор о будущем. Об универсальных помощниках, цифровых сотрудниках и системах, которые однажды смогут делать практически все.Но мне хотелось бы поговорить не о будущем, а о настоящем. О том, какие задачи искусственный интеллект уже сегодня решает непосредственно внутри экосистемы 1С.Для меня главный вопрос звучит не так: «Может ли искусственный интеллект работать с 1С?»Он уже работает.
Библиотекари США начали проводить мастер‑классы «Как избежать ИИ»
Американские библиотекари занялись организацией вирусных мастер‑классов «Как избежать ИИ» для людей, которым надоело повсеместное присутствие крупных технологических компаний.
Как мы детектили фрод, а получили Джонни и Джулию: история одной браузерной разминки
Привет, Хабр. Меня зовут Степанян Альберт (albert.stepanyan@beorg.ru), и я всё ещё бегун по граблям и разработчик отдела R&D в компании «Биорг».
В один эмбеддинг можно впихнуть больше тысячи токенов, но что с этим не так?
Хабр, привет! Меня зовут Дмитрий Тарасов, я исследователь в лаборатории FusionBrain AIRI. Мы недавно свозили нашу свежую работу — “Progressive Cramming: Reliable Token Compression and What It Reveals” — на ICML 2026, и здесь я хочу рассказать, о чём она.Начнём с почти магического факта. Год назад в замечательной работе “Cramming 1568 Tokens into a Single Vector and Back Again” моего коллеги по AIRI Юры Куратова и его команды было показано, что в один‑единственный входной эмбеддинг замороженной LLM можно «упаковать» до 1568 токенов
