Обзор книги «Атомные привычки. Как приобрести хорошие привычки и избавиться от плохих», Джеймс Клир
Финеас Гейдж выжил. Стальной лом толщиной 3,2 см вошел в щеку, а вышел посередине черепа с противоположной стороны. Больше всего пострадало — поведение. Даже друзья решили, что он «больше не Гейдж». Автору книги тоже прилетело по голове, но после комы он стал лучшим спортсменом университета и вошел в национальную сборную. Всего за шесть лет. Может секрет успеха в характеристиках удара? А может в чем-то еще. Что ж, попробуем в этом разобраться.Меня зовут Костя Дубровин. Я веду канал про книги.
Возможно, именно использование вайб-кодинга стало причиной роста числа новых iOS-приложений
Данные Sensor Tower и Wells Fargo Securities свидетельствуют о том, что инструменты для разработки приложений с использованием ИИ наводняют iOS App Store. По данным
Multi-Agent Systems в LegalTech: как симуляция судебного процесса повышает точность предсказаний (разбор SimCourt)
В современном LegalTech порог входа стремительно растет: просто "обернуть" API OpenAI в красивый интерфейс уже недостаточно - рынок требует кастомных архитектурных решений для повышения метрик точности. В поиске новых механик для "неШемяки!" (мой проект по предиктивной аналитике судебных процессов) все чаще погружаешься в китайские и индийские исследования. Как кажется, они потихоньку становятся лидерами AI LegalTech - судя по публикациям, именно в Азии сейчас наблюдается настоящий бум прикладных экспериментов с agentic workflows в юриспруденции.И вот, новогодний подарок - препринт "
Cryanide как альтернативная ветвь развития web-технологий
ПрологСайты появились практически сразу после создания всемирной паутины. С каждым десятилетием браузеры и web-сервера развивались, каждое новое поколение меняло языки программирования и стандарты, с каждым разом индустрия предлагает всё более новый подход к разработке сайтов и web-приложений.
Компания Anthropic переписала правила Claude
Компания Anthropic выпустила переработанную версию основополагающего документа, определяющего ценности и поведение Claude. Эта конституция объемом в 10 000 слов написана в первую очередь для самого ИИ и открыто затрагивает вопросы о возможном наличии сознания.
Стресс-тест функций активации: GELU vs Tanh
В современных нейросетях, включая LLM на базе Transformer, стандартом стали неограниченные функции активации — ReLU и GELU. Их основное преимущество, хорошая проходимость градиентов и быстрое обучение глубоких моделей.Однако на практике наблюдается проблема: при появлении доминирующих паттернов или высокочастотного шума во входном контексте (длинные диалоги, шумные данные, повторяющиеся или доминирующие токены) модели становятся нестабильными и склонными к деградации генерации и галлюцинациям.В этой статье я попытался выяснить, может ли быть связан принципиально выбор функции активации с галлюцинациями LLM.
За пределами LLM: детерминированный движок рассуждения на конечном алфавите
Часть 1. Детерминированный движок рассуждения на конечной таблице операции (в перспективе — замена LLM)Когда речь заходит о больших языковых моделях, все сразу отмечают их талант к сочинению и пересказу текстов. Но вот встроить такую модель в реальный продукт — задача куда более каверзная, чем кажется на первый взгляд. На практике вылезают три системных «подводных камня», из‑за которых работать с ними бывает откровенно неудобно.
На стыке AI и науки: Летняя школа Veai для студентов
День студента — отличный повод поговорить не только о сессиях и вечеринках, но и о том, зачем вообще учиться.
OpenCode + Docker Model Runner для локальной разработки с ИИ
Команда AI for Devs подготовила перевод статьи о том, как использовать OpenCode вместе с Docker Model Runner для локальной разработки с LLM. В центре внимания — контроль над кодом, данными и затратами: модели запускаются локально, контекст не уходит во внешние сервисы, а ИИ-ассистент становится частью вашей инфраструктуры, а не сторонним SaaS. Практический разбор для тех, кто хочет использовать ИИ в разработке без компромиссов по безопасности и стоимости.
Ред флаги, но не в тиндере: что важно понять data-специалисту ещё до оффера
Пятничный вечер, бар, шумные разговоры. Мы - компания из нескольких ML-инженеров, DE и DA из Сбера, Магнита, Озона и Альфа-Банка собрались не ради обсуждения задачек в JIRA. Разговор зашел о наболевшем: как найти своих людей и команду мечты? Обсудили зарплату и плюшки, удалёнку и офис, стартапы и зрелые продукты, переработки, карьерный рост и рабочую культуру. В статье - цитаты из обсуждения и обобщённые выводы. А в конце - список вопросов, которые стоит задать на собеседовании, чтобы не ошибиться с выбором и найти тех людей, с кем не страшно будет выкатить релиз в пятницу вечером.
