Чем же типичный заметковед занимается, когда работает со своими записями? Типизация деятельности заметковеда
Небольшое, но важное уточнение того, откуда этот исследовательский отчет.Меня зовут Рустам Агамалиев, я учитель и исследователь, автор нескольких книг и некоторого множества публикаций. На данный момент моя работа происходит на стыке педагогики, когнитивистики, лингвистики и психологии; я в основном работаю с детьми и студентами.Последние 7 лет занимаюсь развитием сообщества
Reinforcement Learning: Policy gradient methods
Полезные ссылки:Тренировки. Лекция 5: Современные методы обучения с подкреплением. Advantage actor critic, RLHFPractical RL: Policy gradient methodsPolicy Gradient – Федор РатниковТест ниже представляет собой агрегацию лекций, на которые даны ссылки выше.Мой тг канал: not magic neural networksПеред прочтением можно ознакомиться с предыдущими статьями Intro Reinforcement Learning и
Я начал заклеивать рот на ночь. Вот что из этого вышло
Я живу в Москве и работаю в интернет‑маркетинге. Руковожу контентом, много пишу, много думаю и почти всегда живу в режиме «чуть‑чуть не успеваю». День обычно начинается рано, а заканчивается не тогда, когда хочется, а тогда, когда последний клиент из Европы наконец пишет: «Окей, давай завтра».
Как я за год переквалифицировался в ИИ-инженера: от DevOps до production-ready AI-агентов
КДПВ: Схема эволюции: DevOps → Python разработчик → AI Engineer с примерами проектов на каждом этапе. Альтернатива: скриншот дашборда с метриками AI-агентов в production.Год назад я был типичным DevOps-инженером: настраивал CI/CD, деплоил микросервисы, оптимизировал инфраструктуру. Сегодня я строю AI-агентов для автоматизации бизнес-процессов, и мои клиенты экономят сотни часов в месяц.
Китайцы снова радуют. Вышла GLM-4.7 – заметный апгрейд именно для агентного кодинга
Z.ai представили GLM-4.7 — новую версию своей модели для кодинга, и апдейт получился не косметическим. Основной фокус — агентные сценарии, терминал и устойчивость на длинных задачах.По бенчмаркам рост выглядит вполне предметно: SWE-bench Verified — 73.8% (+5.8%), SWE-bench Multilingual — 66.7% (+12.9%), Terminal Bench 2.0 — 41% (+16.5%).
Итоги 2025: что нейросети уже (плохо) делают за нас
В этом году нейросетевые сервисы, предназначенные для генерации кода, музыки, картинок и даже видео стали чем-то обыденным. Вау-эффекта, как пару-тройку лет назад, они уже не вызывают. Мы привыкли рутинно обращаться к ним, когда нужно сделать баннер с котиком или перевести с китайского языка. Нейросети не стали панацеей. Они не начали выполнять нашу работу лучше нас. Ни писать, ни рисовать, ни кодить на достаточном для соперничества с живым человеком уровне они по-прежнему не умеют. Даже ассистенты из них получаются так себе – недавно, например, ИИ от Google
Stanford Report назвал 11 важных инноваций 2025 года
Стэнфордский университет собрал заметные инновации 2025 года, которые варьируются от микроскопических роботов внутри сосудов до гигантского телескопа, смотрящего на края Вселенной.1. Миллиспиннер
Анатомия Prompt Injection: Как я вошел в топ-10 глобального рейтинга Lakera Agent Breaker
Привет, Хабр. На связи Артем Бакрадзе, Head of Research в лаборатории RedVector. В декабре 2025 я принял участие в челлендже Agent Breaker от Lakera. На данный момент я занимаю 7-ю строчку в мировом рейтинге, состоящем из около 7500 участников, и 1-е место в своей лиге (куда участники распределяются случайным образом в зависимости от назначенной LLM)
Ошибка 0x00: Сознание как неисправленная уязвимость Вселенной
Или почему мы существуем только потому, что Бытие забыло написать защиту от рекурсии.Человечество тысячелетиями ищет смысл своего существования, глядя то в звездное небо, то в микроскоп. Теологи придумывают Великого архитектора, эволюционисты — Великую адаптацию, а нейрофизиологи — Великую нейросеть.Все они ошибаются. И ошибка их фундаментальна: они ищут Причину и Цель. Но у сознания нет ни того, ни другого.Я полагаю, что мы — не венцы творения и не случайные мутации. Мы — уязвимость нулевого дня (Zero-Day Exploit) в архитектуре материи. Мы — баг, который стал фичей.0. Детерминизм как выбор
