AI Code Completion: как мы добавили умный фильтр и перестали показывать лишнее
Всем привет! На связи Александр и Артем — ML-инженеры из Т-Банка. Мы делаем copilot-инструмент для разработчиков.
Крупнейший банк Великобритании HSBC планирует уволить до 20 тысяч сотрудников из-за внедрения ИИ
Крупнейший банк Великобритании HSBC планирует сократить до 20 тыс. сотрудников или 10% штата из-за внедрения искусственного интеллекта. В первую очередь увольнения затронут персонал мидл- и бэк-офисов, пишет Bloomberg со ссылкой на источники.
Как я сделал свой контент завод для постов и статей
Я создаю много постов и статей по теме Agentic AI и RAG, вот примеры (Как я сделал RAG для своей компании, Как сделать RAG для своей компании, Как сделать ИИ-агентов и RAG действительно автономными). Веду каналы по Agentic AI и по Python. К сожалению пока не получается генерить все посты и статьи полностью автоматом. Нейросети с этим не справляются и генерят водяную воду, даже если им дать все вводные. Поэтому я создал для себя контент-завод
Обучение Data Science и AI: топ-6 курсов для новичков
Спрос на специалистов по данным в 2026 году обусловлен массовым внедрением нейросетей в бизнес. Мы проанализировали рынок и выбрали 6 программ обучения, которые помогут новичку получить востребованные навыки и найти первую работу.Содержание
Как работают BYOVD-атаки на ядро Windows через драйверы и как от них защититься: большой разбор
Вы настроили Sysmon, у вас работает EDR, события летят в SIEM. Создаётся процесс, вы видите Event ID 1. Загружается DLL, Event ID 7. Всё под контролем. А теперь кто-то загружает в систему один .sys-файл. Обычный, подписанный, из прошлого века. И события пропадают. Не потому что Sysmon упал или EDR отключили. Они работают. Просто ядро Windows больше не считает нужным им что-то рассказывать.Я залез внутрь, чтобы понять, как это устроено. Поднял WinDbg, подключился к ядру, нашёл структуры, где хранятся callback'и мониторинга. Обнулил их, повторив технику руткита Lazarus. Sysmon на месте, PID живой, но лог пустой. Меня зовут Роман Мгоев
Почему большинство AI-агентов плохо работают на Raspberry Pi (и как я попытался это исправить)
Проблема: тяжёлые AI-агенты на маленьком железеПоследнее время я экспериментировал с AI-агентами на Raspberry Pi 5.И довольно быстро столкнулся с проблемой: большинство существующих агентных фреймворков оказываются слишком тяжёлыми для небольшого железа.Типичная архитектура таких решений включает:Python-фреймворкнесколько фоновых сервисовorchestration слойиногда векторную базудовольно сложную конфигурациюНа сервере это нормально работает. Но на Raspberry Pi всё начинает ощущаться иначе:долгий стартлишние зависимости
