Сериал «Чёрное зеркало» всё меньше похож на фантастику: странные случаи с ChatGPT и что за ними стоит
Пользователи слышат из ChatGPT собственный голос, внезапные крики и плач. Некоторые из этих историй звучат как байки с Reddit, но похожие сбои OpenAI фиксировала ещё во время тестирования голосовых моделей. Я попробовал разобраться, откуда они берутся и почему современный Voice Mode иногда ведёт себя настолько странно.На днях говорил с мамой, она довольно часто пользуется ChatGPT. Есть одна формулировка, которая стабильно вызывает у неё ужас: она рассказывает какую-нибудь историю, а модель отвечает ей «у меня мурашки». Если честно, от этих ответов мурашки скорее у моей мамы.
Странные олдскульные технологии, которые так и не взлетели, часть 1
Быть визионером — здорово, но не всегда полезно. Особенно не полезно для инвесторов, которые порой тратят золотые горы на то, что обречено остаться на обочине истории. Сегодня мы поговорим о таких странных проектах, которые казались феерическим «хайпом», но часто даже не доходили до прилавка.Atari MindlinkМайндлинк в действии. Источник: Forbes.
ИИ в автотестах 1С: где агент помогает, а где лучше обойтись обычной автоматизацией
Ответы на вопросы к курсу «Автоматизированное тестирование в 1С»
Обновление бенчмарка MERA Text 2.0
Всем привет, с вами команда MERA.В прошлом анонсе мы рассказали о новых публичных тестах на рассуждения и обещали, что следующим большим обновлением станет основная текстовая часть MERA. Пришло время выполнить обещание: представляем MERA Text 2.0 — новую версию текстового бенчмарка и, по сути, переосмысление, что сегодня имеет смысл измерять у фундаментальных текстовых языковых моделей.
Не хамите чат-ботам: ИИ умеет злиться, но не так, как люди
Задача звучит как парадокс с порога: как измерить состояние у технической системы, к которой неприменим термин «чувствовать»?Ответ на этот вопрос можно найти в работе
ИИ потребляет энергию рывками. Энергосеть к такому не готова
Стремительный рост ИИ-инфраструктуры почти всегда описывают как проблему энергии. Дата-центры будут потреблять всё большую долю мирового электричества: по оценке Международного энергетического агентства (МЭА), в пределах этого десятилетия на них придётся 3–4% глобального потребления. Энергокомпании уже переписывают долгосрочные прогнозы под рост сверхкрупных дата-центров (гиперскейл) и плотных вычислительных кластеров.Такой взгляд верно передаёт масштаб. И полностью упускает поведение.Проблема не в том, сколько энергии потребляют большие вычислительные системы, а в том, как
«Оригинальное видение»: как геймеры сменили гнев на милость к DLSS 5 и что это говорит о восприятии нейросетей в целом
Вчера произошло интересное событие. В сеть утекла ранняя версия DLLS 5, технологии, которая при помощи искусственного интеллекта улучшает (кто-то скажет ухудшает) графику в играх.Я знаю, что это очень узкая тема, относительно редко обсуждаемая на Хабре, но на нее можно взглянуть шире. Изначальная реакция на DLSS 5 и то, что произошло вчера, многое говорят о том, как мы относимся к нейросетям -- да и вообще к любой новой технологии.
Сравниваем LLM, 12 тестов для китайских рабочих лошадок: MiniMax M3, LongCat 2.0, MiMo-v2.5-Pro и DeepSeek V4 Pro
В первой статье цикла мы гоняли по нашим тестам Opus 4.8, GPT 5.5 и Gemini 3.1 Pro, во второй устроили дуэль тяжеловесов Claude Fable 5 и GPT 5.5 Pro, в третьей спустились в средний класс, а в четвёртой вывели на ринг китайские флагманы. В комментариях к прошлой части нас спросили о том, что происходит этажом ниже: флагманы флагманами, а работать людям приходится на моделях попроще. Справедливо. Сегодня спускаемся на пару ступеней ниже.
