Личные AI-ассистенты и угроза приватности. Детальные профили на друзей и семью
Новейший тренд в технологиях машинного обучения — так называемые «персональные ассистенты», AI-агенты вроде Muse от Meta* и Dots от OpenAI. Это вторая волна подобных программ, после первой волны ассистентов, включая OpenClaw, Instinct и проч. Агенты нового поколения приходят на смену чатботам прошлого, не имеющим продвинутой памяти и доступа к персональным данным пользователя.
Я нанял ИИ искать мне работу. Дневник эксперимента, неделя первая
Меня зовут Дмитрий, мне 42, из которых 19 я в IT. Я умею нанимать: как тимлид провёл около сотни собеседований, нанял полтора десятка разработчиков, знаю, как выглядит хорошее резюме со стороны стола.А вот искать работу себе — не умею совсем. Моё резюме годами выглядело как «ну нормальное», отклики я отправлял раз в неделю, когда вспоминал, а сопроводительные письма писал в духе «здравствуйте, меня заинтересовала ваша вакансия». Знакомо?
Кортизол и прокрастинация. Что делает человека станком?
Человек выполнит то, что ему скажут сделать. Человек сделает это быстрее, если потребовать это от него. Это базовые основы менеджмента, которые работают.Но насколько эффективно иметь такого исполнителя?Человеческий мозг - это сложное сочетание биологических инстинктов, гормонов эмоций, анализа и самоанализа, логических (и не очень) механизмов принятия решений. Правильное функционирование такого широкого спектра нейробиологических механизмов делает человека эффективным генератором конечного продукта.Но что происходит с мозгом, если ему отдан приказ сделать что-то? А если приказ приукрасить угрозой?
Агентский поиск на open‑source моделях: 7 поисковых инструментов, 16 моделей и одна компания
У меня было 16 моделей, 7 поисковых инструментов, 2 провайдера ai моделей, одна компания и целая куча вопросов о том, как же модели ищут информацию о компаниях в интернете. Что находят, как обрабатывают найденное, какие делают выводы и как на это повлиять.Агентский поиск по версии Sol 6.1
Ex Machina: создание, триумф, провал
Авторская нейронная генерация. Забавно, но она точно отражает, как я вижу игру даже сейчас
LLM‑беседы: Предрасположенность к риску разных ноосвиков – LLM
В литературе существует несколько работ, изучавших отношение разных ноосвиков / LLM к риску. Данная статья представляет обзор этих работ из перспективы развиваемой автором теории LLM. Любопытно, что хоть в общем случае задание (промпт) и влияет на рискованность поведения ноосвика, для популярных моделей в случае одинаковых стартовых условий обнаружена закономерность в рискованности их поведения: Claude Sonnet 4.5 < DeepSeek V3.2 < Gemini 3 Pro < Qwen3 Max < GPT-5.2.Эксперименты:
