Я отдал разработку автономному ИИ — промежуточные итоги за 178 релизов
Продолжение эксперимента, в котором автономный пайплайн пишет и катит код в прод без человеческого ревью. 178 релизов, 1.4 млрд токенов, ноль строк кода, прочитанных человеком перед мержем. Что сработало, что сломалось и почему главная работа теперь — не код.
Samsung и SK Hynix вместе с правительством Южной Кореи вложат $590 млрд в масштабное расширение производства чипов
Samsung Electronics и SK Hynix совместно с правительством Южной Кореи планируют инвестировать $590 млрд в масштабное расширение производства микросхем памяти на фоне дефицита этих компонентов из-за бума искусственного интеллекта, пишет Financial Times.
Когда ИИ не знает – но делает вид, что знает: ударим энтропией по LLM
Представьте: вы спрашиваете умного коллегу о дедлайне проекта, а он отвечает уверенно и детально – но на самом деле придумывает всё на ходу. Именно это постоянно делают большие языковые модели. Они не «знают», что не знают. И это не баг конкретной реализации – это фундаментальное свойство архитектуры.
Как HTML убил Markdown и зачем Cursor выпускают замену GitHub
19-й выпуск IT-новостей от OpenIDE!Midjourney открыла медицинское подразделение и сканер всего тела вместо МРТ, Cursor строит замену GitHub под AI-агентов, а в OpenIDE крупно прокачали поддержку Go. Тем временем японская Sakana AI без собственной топовой модели обходит Opus 4.8 и GPT-5.5, а Fable 5 от Anthropic остаётся отключённым по всему миру уже 11-й день подряд.Дайджест также доступен в формате видео:
Фальшивый модуль для ИИ-агентов прошел проверку безопасности благодаря внешней ссылке
Исследователи ИБ из компании AIR продемонстрировали
Двойная жизнь LLM
Привет! Меня зовут Евгений, я специалист по безопасности приложений в Naumen. Моя работа — поиск и устранение уязвимостей в продуктах и инфраструктуре.
Электронные производственные журналы: зачем они нужны, если уже есть SCADA, MES и Excel
Электронные производственные журналы: зачем они нужны, если уже есть SCADA, MES и ExcelНа производстве почти всегда есть слой данных, который не приходит из ПЛК, SCADA или MES. Его знает человек: мастер смены, обходчик, механик, водитель, оператор, инженер по качеству.Он увидел отклонение, услышал посторонний шум, понял причину простоя, снял ручное показание, принял смену, зафиксировал ремонт или оставил комментарий для следующей бригады.
Разговариваем с датчиками на человеческом: как связать MQTT, TimescaleDB и LLM через Model Context Protocol (MCP)
Любой, кто когда-либо работал на фабрике или в автоматизированных коммерческих помещениях, хорошо знаком с этой болью: данные датчиков занимают гигабайты, но чтобы извлечь из них хоть какую-то пользу, нужно пройти семь кругов ада. Надо писать SQL-запросы, загружать данные в CSV, переводить на Python, составлять графики в Excel, внимательно просматривать и искать аномалии…
Тесты бюджетных сборок для ИИ до 100к рублей
GPU для локального ИИ достаточно дорогие, и мне стало интересно: а есть ли жизнеспособный инференс на CPU? А что будет если добавить дешевую видеокарту для майнинга или Tesla V100 16gb? Что можно выжать из максимально бюджетных решений для локального ИИ?Я собрал бюджетную сборку в разных вариациях (2 материнские платы и 2 видеокарты) прогнал тесты некоторых известных моделей LLM и построил графики чтобы можно было сделать выводы.Объем статьи достаточно большой, поэтому для простоты восприятия оформил 15-ти минутное видео на youtube.Навигация по тексту:Стенд
От PDF к учебному модулю: практичный ML-пайплайн внутри LMS
Всем привет, с вами Михаил Киселев, ML-разработчик в компании WebRise. И сегодня поговорим о практическом применении ML в образовании.
