BrainTools - Методики для развития мозга - страница 562

Cloudflare заставит ИИ-компании платить за контент издателей

Компания Cloudflare установила для индустрии ИИ новый крайний срок для разделения веб-краулеров, используемых для традиционного поиска, например, Google Search, от тех, которые используются для ИИ-агентов и обучения. Начиная с 15 сентября 2026 года, настройки Cloudflare по умолчанию будут блокировать «смешанные» краулеры на страницах, содержащих рекламу.

продолжить чтение

Почему умерли лаунчеры?

История маленьких *.exeВ нулевых у пользователя Windows было две системы.Первая Windows XP. Она загружалась с диска, показывала ядовито-зелёную кнопку «Пуск», синюю панель задач, загрузчик браузера и уверенно делала вид, что этого достаточно.Вторую пользователь собирал сам.

продолжить чтение

Почему дорогая LLM дороже: экономика инференса, которую видно в твоём 5-часовом лимите

Это очень интересный длиннопост о том, что именно показывают 5-ти часовые и недельные лимиты в Claude / GPT / Gemini и что происходит под капотом

продолжить чтение

Окупаемость ИИ: сколько малый бизнес теряет на рутине

Сколько вы теряете на рутине прямо сейчасКоротко: окупаемость ИИ упирается в одну цифру – сколько вы уже теряете на ручной рутине. Цена подписки тут вторична. По отраслевым данным владелец малого бизнеса отдаёт рутине около полутора часов каждый день и до трети рабочего времени уходит на административные задачи – это деньги, которые утекают тихо и незаметно.

продолжить чтение

Создаем собственные окружения в Reinforcement Learning

Привет, Хабр! Меня зовут Андрей Бирюков. Я — независимый эксперт в области ИТ и ИБ, преподаю в учебных центрах и пишу статьи и книги. Обучение с подкреплением (Reinforcement Learning) сейчас переживает ренессанс. Мы видим впечатляющие демонстрации успехов искусственного интеллекта: алгоритмы, обыгрывающие чемпионов в го и StarCraft, управляющие роботами‑гуманоидами и оптимизирующие дата‑центры. Но за этими успехами часто стоит жесткая привязка к конкретному окружению. Стоит немного изменить правила игры, и агент теряется.

продолжить чтение

Часть II. Начала дискретной математики. SQL, Комбинаторика, Тервер за 15 минут. SQL, EBNF, XPATH в 480 LOC

(Серия: Сельскому учителю в помощь)Оглавление***Вступление Раздел: переход к математикеГлазами математика: объяснение, генезисПредикаты: переход от объектов физики к образам математикиО точности языка Раздел: дискретные множестваДискретные множества или «ассемблер» числовой математикиИнженерная математика, полнота и детерминизмКольца и поля в эвмЭлементы комбинаторики. Декартово произведениеЭлементы комбинаторики. БулеанОтношениеОпределение функции отношением

продолжить чтение

Как C-level команда за три дня собрала мультиагентного AI-аналитика и выиграла хакатон

В июне в Красной Поляне прошёл пятый South HUB, ежегодный кэмп для C-level в ІТ, который собрал более 500 CTO, CEO, CIO и CPO крупнейших российских компаний. В этом году добавили новый формат – хакатон AI South Hack, оператором которого выступила GIGASCHOOL. Участниками стали руководители, которые в своих компаниях принимают решения о внедрении AI и ставят задачи инженерным командам. На три дня они сами погрузились в разработку: проектировали архитектуру и собирали мультиагентные системы на синтетических данных. 

продолжить чтение

Сжатие декодерных эмбеддеров: как ужать 8B до продакшена без потери recall

В прошлой статье мы разбирали, почему retrieval в 2026 переехал с энкодеров на декодерные LLM: Qwen3-Embedding, NV-Embed, E5-Mistral эмбеддят лучше BGE, держат 32k контекста и понимают инструкции в промпте.Проблема простая. Декодерный эмбеддер 7–8B действительно дает качество. Но за это качество вы платите трижды: память (8B в fp16 - не только веса модели, но и жирные векторы в индексе), latency (forward-pass большой модели) и деньги (GPU под нагрузкой или счет за эмбеддинг-API). И если latency лечится инференс-стеком (SGLang, батчинг - тема будущей статьи серии), то стоимость

продолжить чтение

Декодирование в LLM как эволюция стратегий

Привет, Хабр! Меня зовут Андрей Бирюков. Я — независимый эксперт в области ИТ и ИБ, преподаю в учебных центрах и пишу статьи и книги. Мы привыкли оценивать большие языковые модели

продолжить чтение

DDoS: от алерта до выбора модели: диагностика DDoS и Always-On vs On-Demand

Когда на графиках мониторинга появляется аномальный всплеск трафика, ваш первый порыв — сразу врубить фильтры и блокировать всё подозрительное, но на практике именно подобное чаще всего приводит к ошибкам.На самом деле DDoS-защита начинается не с выбора сервиса и не с настройки правил — она начинается с диагностики. В этой статье мы разберём полный цикл: от момента появления алерта до выбора между Always-On и On-Demand моделями защиты.Часть 1. Диагностика и реагированиеА точно ли это DDoS?

продолжить чтение