red_mad_robot выпустила платформу для управления LLM в бизнесе
Компания red_mad_robot представила red_mad_router — решение для централизованного управления большими языковыми моделями в корпоративной среде.
Как в СНГ выбирают людей для AI-внедрения — и почему это страшно. Кейс из жизни
Коротко о себе — чтобы был контекст.Я Python-разработчик с несколькими годами в коммерческой разработке. Последние полтора года плотно занимаюсь AI-интеграциями: строю агентов на LangGraph, разворачиваю локальные LLM через vLLM и llama.cpp, делаю RAG-системы с pgvector и Quadrant, пишу MCP-серверы, настраиваю ASR/TTS пайплайны на нескольких языках включая узбекский.За плечами — реальные внедрения для бизнеса и госструктур, работающая инфраструктура на двух GPU-серверах, агенты которые крутятся в продакшне прямо сейчас. Пишу на Хабре, веду Telegram-канал про Python и AI на 6000+ подписчиков.В общем, не теория.
Сравнение результатов «PG_EXPECTO + Philosophical_instruction»: 3.5 -> 4 -> 5 -> 5.1
От осторожных гипотез к верифицированным выводам: тест инструкций на реальных метриках нагрузки. Видеть не просто метрики, а первопричину. Философская оптика для PostgreSQL.
AI в iOS-разработке: что у меня реально закрепилось в 2026, а что я выкинул
За последние полгода я перетряс свой рабочий стек полностью: Cursor, Claude Code, Codex, локальные Qwen-модели для ревью, несколько итераций своего AGENTS.md, Xcode MCP, mobile-mcp, Conductor для параллельных сессий. Что-то прижилось, что-то я удалил через неделю, а какие-то практики, которые ещё весной казались обязательными, сейчас выглядят странно.Ниже — мои личные заметки по итогам этих полугода, а не обзор индустрии. Многое я подсмотрел у коллег и в чатах, не всё придумал сам.1. Минимализм в AGENTS.mdЕсли у вас CLAUDE.md (или AGENTS.md
GLM 5.1 vs. DeepSeek V3.2: сравниваем топовые китайские модели
В Veai мы регулярно тестируем и сравниваем модели, которые доступны у нас в плагине. Каждая модель, которую мы добавляем проходит через наш собственный бенчмарк, прежде чем попасть в продакшн. Недавно тестированию подверглись GLM 5.1 и DeepSeek V3.2. Делимся результатами.
АИС «Налог-3»: что на самом деле видит о вас налоговая?
Меня зовут Дмитрий Кудряшов. За моими плечами 12 лет службы в структуре ФНС, из которых последние годы я занимал должность заместителя начальника отдела анализа и планирования налоговых проверок в региональном Управлении ФНС. С недавнего времени я веду свой Telegram-канал «Налоговый инсайдер», где показываю как на деле осуществляется налоговый контроль, отвечаю на вопросы и разбираю ситуации из комментариев. Сегодня на площадке Хабра я хочу поделиться ответом на комментарий, в котором читатель искренне усомнился в реальных возможностях баз данных ФНС и написал следующее:
