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:
Айтишка перестала быть чит-кодом в хорошую жизнь
Или почему ИИ вас скорее всего не заменит, и это плохая новостьПочему меня стоит слушать? Я точно не айти гуру, но видел эту историю с обеих сторон. Строил HR продукты для американского бигтеха, то есть знаю, как вас оценивают, плюс сейчас внедряю агентов в разные компании и вижу, что про вас на самом деле думает бизнес. А с другой стороны я сам тот айтишник, который провел несколько зим, работая из Азии, пьет фильтр Колумбию, не отличая ее от Эфиопии и без яндекс го не проживет в РФ и неделиВсе обсуждают, заменит ли ИИ программистов, но почти никто не обсуждает, что будет, если не заменит
Айти больше не чит-код
Или почему ИИ вас скорее всего не заменит, и это плохая новостьПочему меня стоит слушать? Я точно не айти гуру, но видел эту историю с обеих сторон. Строил HR продукты для американского бигтеха, то есть знаю, как вас оценивают, плюс сейчас внедряю агентов в разные компании и вижу, что про вас на самом деле думает бизнес. А с другой стороны я сам тот айтишник, который провел несколько зим, работая из Азии, пьет фильтр Колумбию, не отличая ее от Эфиопии и без яндекс го не проживет в РФ и неделиВсе обсуждают, заменит ли ИИ программистов, но почти никто не обсуждает, что будет, если не заменит
Адам Моссери: в креативной сфере многие испытывают тревогу и гнев по поводу ИИ
В интервью, посвящённом теме искусственного интеллекта, глава Instagram** Адам Моссери признал, что многие люди действительно негативно относятся к ИИ — и речь идёт не только о молодёжи или представителях творческих профессий. Он отметил, что в обществе — особенно в креативных индустриях — растёт «тревожность, разочарование и гнев по отношению к ИИ».
Не сколько, а куда: что я выяснил про шум в SDE-сэмплерах flow-matching моделей
Генераторы изображений на flow matching можно запускать со стохастическим сэмплером: на каждом шаге он подмешивает свежий шум. Сила этого шума (параметр eta) обычно подбирается руками один раз и остаётся константой. Я хотел понять, может ли сэмплер выбирать её сам, шаг за шагом, из информации, которая у него уже есть бесплатно.Идея.
