Россия не отстаёт: > 70% компаний используют ИИ, 40% применяют облачные модели
Согласно свежему исследованию «Якова и Партнёров» и «Яндекса» — под названием «Искусственный интеллект в России — 2025: тренды и перспективы», — генеративный ИИ используется хотя бы в одной бизнес‑функции уже в 71% крупных компаний. Цифра впечатляющая, но куда интереснее — что стоит за этой статистикой.Исследование построено на опросах 150 технических директоров из 16 отраслей, 150 вендоров и более чем 3500 обычных пользователей.Неравномерность — наша новая нормаль
Изоляция контекста через субагенты: архитектурный паттерн для долгосрочной работы с Claude Code
Как превратить Claude Code из мощного ассистента в профессиональную платформу оркестрации с 33+ специализированными агентамиКонтекст: кто пишет и почему это важноИгорь Масленников. В IT с 2013 года. Много лет управлял классической IT-компанией DNA IT. Последние два года активно развиваю подразделение AI Dev Team — и вижу интересную тенденцию: всё больше клиентов выбирают именно это подразделение. Не потому что модно, а потому что быстрее (1-2 недели вместо 2-3 месяцев), дешевле (минус 80% от стоимости), и, как ни странно, качественнее благодаря автоматическим проверкам.
Боремся с отвлекающими факторами удаленки. Часть 1
Удаленка — штука прекрасная: кофе в пижаме, нет утренней давки в метро и декабрьского дождя в лицо с утра пораньше по пути до офиса. Но как говорится, есть нюансы: масса отвлекающих факторов, которые перетягивают на себя внимание в самый неподходящий момент.В этой и следующей статьях разберем самые проблемные “зоны” и на основе опыта нашего удаленного коллектива посоветуем возможные решения. В первой части поговорим про обстановку - окружение, рабочее место и влияние социальных сетей. В следующей ждите обсуждение более индивидуальных вещей - обстановки на рабочем месте, мультизадачности и прокрастинации.
Представитель «Яндекса» объяснил галлюцинации в ответах ИИ-ассистента «Алисы»
Руководитель бизнес‑группы поисковых сервисов и искусственного интеллекта «Яндекса» Дмитрий Масюк рассказал РБК, что многие галлюцинации в ответах ИИ‑ассистента «Алисы» устраняются, но полностью их избежать не получится.Основные моменты из пояснения Масюка:проблемы с неточными ответами и «выдумками» нейросетей существуют, но каждый год они кратно сокращаются;стопроцентного отсутствия таких галлюцинаций не получится добиться никогда;
Как ИИ помогает мошенникам ещё лучше обманывать людей
ВведениеИИ, как и любая технология, создаёт как возможности, так и угрозы. Пока учёные находят аномалии в огромном массиве астрономических данных и перебирают миллионы молекулярных комбинаций за несколько часов, мошенники получили доступ к инструментам, повышающим успешность их атак.В этой статье я подробно расскажу, как мошенники используют ИИ для генерации дипфейков, подделки документов, взлома паролей, фишинга, и какие правила кибербезопасности помогут подготовиться к потенциальным атакам.Фишинг и социальная инженерия
Эволюция технологий пластиковых карт
Нет человека, который сегодня мог бы представить жизнь без банковских карточек. Однако так было не всегда. Еще недавно карты были менее безопасными и функциональными. В этой статье пробежимся по истории пластиковых карт в России.1980-еПервые карты для иностранных туристов
Как я с DeepSeek писал информационную систему (электронный журнал) для образовательного центра за пару дней
Данная статья не инструкция к действию, а просто моя история из жизни. В прошлых материалах я упоминал, что работаю преподавателем в центре для одарённых школьников.Центров этих в районе десятка по стране. И до этого года все они работали на базе общей информационной системы.❯ Что было в этой системеНа самом деле система не очень сложная. По сути электронный журнал с дополнительными фишками. Был личный кабинет для админа, преподавателя и обучающихся. Список учебных программ и мониторинг успеваемости. Написана она была на django, но что было под капотом я не знаю, т.к. доступа у меня не было.
Гибридный подход к контексту: как сделать LLM-агентов быстрее и дешевле
Команда AI for Devs подготовила перевод статьи о том, как AI-агенты на базе LLM тратят лишние деньги из-за разрастающегося контекста и как простое маскирование наблюдений нередко работает лучше сложного LLM-суммирования. Авторы предлагают гибридный метод, который делает агентов дешевле и надёжнее без дообучения модели.
