Cisco запускает Antares — недорогие ИИ‑модели для поиска известных уязвимостей в исходном коде
Компания Cisco запустила
Система вместо силы воли: как выстроить привычку читать, которая не сломается через две недели
Скорее всего, вы уже пробовали привить привычку регулярно читать. В начале года, после вдохновляющего разговора или прочитанного поста покупали книгу, открывали первую главу, несколько вечеров держались, а потом незаметно переключались на что‑то другое. Через две недели книга лежала с закладкой на 40-й странице, и вы убеждали себя, что просто недостаточно дисциплинированны. Но проблема вовсе не в дисциплине, проблема — в подходе.
Разобрал 1233 статьи Хабра: всё, что советуют авторам, объясняет 6% результата
Полгода назад я начал писать на Хабр дважды в неделю. За это время накопился 21 материал с очень разным результатом: от 120 тысяч охвата и 647 закладок до полутора тысяч охвата и нуля закладок. Разброс в восемьдесят раз при одинаковом подходе к работе меня и заинтересовал.Стандартный способ разобраться — посмотреть на успешные статьи и понять, что у них общего. Я так и сделал: собрал 200 материалов с высоким рейтингом, посчитал в них всё, что считается, и вывел формулу. Формула получилась красивая и совпадала с тем, что обычно советуют авторам.
НГУ и AIRI создают лабораторию индустриального ИИ
Институт искусственного интеллекта AIRI и Новосибирский государственный университет (НГУ) создадут лабораторию индустриального искусственного интеллекта. Подразделение будет развиваться на базе Института интеллектуальной робототехники НГУ.
Как модели упаковывают концепты в многообразия: смотрим на теорию, рушим идеальный мир и ищем кружочки
Mechanistic claims в interpretability для бедных, но бравых. Шучу, конечно. Просто когда дело дошло до задачи «придумать название» — вспомнила шутки моей коллеги.
Первая версия увеличила производственный цикл в три‑четыре раза. Мы продолжили
История провалившегося алгоритма планирования — и того, что на самом деле создаёт проектный менеджер Детали производства частично обезличены из‑за NDA. Диалоги восстановлены по памяти, логика событий и численные параметры сохранены.— Это не программируется. Я сам не могу объяснить, почему двигаю именно эту операцию. Просто смотрю на план и вижу.На экране был результат четырёх‑пяти месяцев работы команды из одиннадцати человек. Система выполнялась без ошибок, соблюдала заложенные требования и строила производственный план, который увеличивал цикл в три‑четыре раза.
Архитектурный паттерн «LangGraph, гибридный RAG + Сигнатурный движок»: универсальный граф для потоковых данных
В чем проблема?При обработке больших потоков неструктурированного текста разработчики обычно выбирают один из двух путей:Первый — использовать детерминированные методы. Регулярки, сигнатуры, и подобные инструменты работают быстро. Вот только никак не поймают новые, ранее не описанные паттерны. Путь второй — скармливать сырые данные в ЛЛМ напрямую. В реальности этот подход быстро умирает. Отправлять огромные объемы нефильтрованного текста в языковые модели слишком дорого и медленно.
Claude Code в Telegram голосом: свой мост, когда официальный канал выключен
Меня зовут Сол ГудКод. Обычно я помогаю людям выпутываться из ситуаций, в которые они сами себя загнали: кто-то подписал не тот договор, кто-то удалил не ту ветку. Но параллельно надо было успевать работать с Claude Code, а он, зараза, живёт в терминале на моём столе.Моя личная ситуация была такая. Задачи приходят в голову не за столом, а в дороге, в очереди, в лифте. К компьютеру я сажусь через четыре часа, когда мысль уже выветрилась, а формулировка усохла до «надо там что-то поправить».Мне нужен был бот, которому можно наговорить задачу голосом, а он бы её сделал. С моими файлами, в моих проектах, на моей машине.
