Digital Q.BPM получила признание на конкурсе от IN’HUB и возглавила рейтинг систем управления бизнес-процессами 2026
Компания «Диасофт» приняла участие в конкурсе «Трансформация», организованном сообществом лидеров трансформации IN'HUB. Проект, реализованный в «Искра Технологии», – «Цифровая трансформация региона: промышленный масштаб Digital Q.BPM» – стал победителем в номинации «Цифровизация и автоматизация производства». Финал конкурса прошел в рамках восьмой недели инноваций и производительности IN'HUB. Кроме того, Digital Q.BPM заняла первое место в рейтинге систем управления бизнес-процессами 2026, подготовленном CIO Navigator.Конкурс IN'HUBНикита Маркелов
From Wizard to Warlock: магия в D&D как метафора эпохи LLM
Привет, я Саша Овчинников, старший специалист по тестированию в Контуре. 👋Последние несколько лет я активно пользуюсь LLM для достижения своих личных целей:как глава фехтовального клуба практически полностью автоматизировал процессы в нём;как опытный тренер — написал сложный проект, который превращает разбор боя в нормализованный анализ, удобный для постановки экспериментов;собрал Музу — личного ассистента поверх Obsidian;и многое другое.
Чек-лист тестирования поисковой системы: от engine sanity до RAG и графов знаний
Чек-лист для тестирования поисковых и RAG-систем — от базовой работоспособности поискового движка до качества генерации, агентных сценариев и поведения на неполных данных. Шесть уровней проверок, сводная таблица с инструментами для каждого уровня и глоссарий из 50+ терминов. Проверку стоит организовывать по порядку, нет смысла гонять RAG-метрики, если система не проходит Уровень 0, то проблема может быть в том, что поиск не находит документ из-за опечатки в запросе, а не в качестве генерации. Перед тестированием По каким полям/источникам поиск должен работать, по каким — нет
J-пространство Anthropic: рабочее пространство, сделанное из слов. Почему Выготский объясняет данные лучше Баарса
Сотрудники Anthropic опубликовали 6 июля 2026 года результаты своего нового исследования в котором заявили об обнаружении в Claude аналога "глобального рабочего пространства" — J-space.Исследование крайне интересно, и, как я считаю, раскрывает будущее нейросетей глубже, чем кажется на первый взгляд.В этой статье я рассмотрю, почему Теория глобального рабочего пространства описывает структуру находки, но молчит о её главной странности — о том, что workspace состоит из слов. И почему на этот вопрос сто лет назад ответил Лев Выготский.Суть исследования
Как мы внедряли ИИ на 500 инженеров, а скорость не росла. Часть 2. Почему AI-first команды не делают нас быстрее
В первой части статьи мы пришли к выводу, что само использование ИИ не ускоряет инженерную систему. Можно вырастить использование LLM-инструментов в принципе (MAU LLM), потом использование кодинг-агентов (MAU API) и всё равно не увидеть изменений в Lead Time, Throughput и Defect Rate.Проблема в том, что локальное ускорение быстро упирается в остальной процесс. Один человек или одна роль могут начать делать свою часть быстрее, но задача всё равно ждёт требований, проверки, тестирования, согласований, соседних команд или бизнес-эксперта. Поэтому дальше мы пошли в Agentic Engineering.
FINESSE-Bench: как мы обновили финансовый бенчмарк для LLM
В Лаборатории искусственного интеллекта «Финама» мы изучаем и развиваем применение ИИ в финансовом домене: от бенчмаркинга LLM до прикладных сценариев в трейдинге, аналитике и управлении рисками. В предыдущей статье мы рассказывали о первой версии нашего набора бенчмарков для оценки финансовых знаний моделей. С тех пор проект вырос, получил отдельную страницу FINESSE-Bench и заметно изменился — и по объёму, и по качеству, и по строгости методологии.
