Accept-driven development или давайте снова понимать свой код
Наверное, через это уже прошёл каждый из нас :)
Парадокс Джевонса и будущее разработчиков: почему ИИ не сократит спрос на программистов
Если вы работаете программистом, или так или иначе задействованы в разработке ПО, или просто следите за тем, как ИИ меняет мир IT, то наверняка слышали тревожный тезис: «Скоро ИИ будет писать код лучше людей, и разработчики станут не нужны». На интуитивном уровне кажется, что если машина делает ту же работу в 8 раз быстрее, то бизнесу нужно в 8 раз меньше людей. Но экономика и история индустрии говорят об обратном — и тут очень кстати оказывается старый экономический парадокс, которому уже больше 150 лет.
Сбер2B на ПМЭФ-2026: крупный бизнес переходит от пилотов с ИИ к решениям в повседневном управлении
Договорённости, достигнутые на ПМЭФ, открывают новые возможности для создания совместных продуктов на стыке больших данных и искусственного интеллекта. В числе партнёров — Фонд «Сколково», ГК «Аскона», ГК «Трансэнергопром» и Центр развития предпринимательства Санкт-Петербурга..
Свой инструмент для бенчмаркинга ИИ-агентов: архитектура, надёжность и интеграция с Airflow
Всем привет! Мы создаём GraphRAG-систему и нам постоянно приходится тестировать новые гипотезы: менять подходы к поиску по графу, обработку контекста, внешние интеграции и вспомогательные компоненты. Почти каждая такая гипотеза требует правок в коде или конфигурирования агента, а значит, быстро возникает несколько параллельных вариантов реализации, которые хочется сравнивать между собой.
Приглашаем на вебинар «ИИ под контролем: как выявлять угрозы и защищать системы искусственного интеллекта»
С распространением систем ИИ появляются новые классы угроз и уязвимостей, затрагивающие LLM, агентные системы и ML-решения. Такие риски требуют отдельного подхода к анализу и проверке защищенности.23 июня в 14:00 на вебинаре разберём ключевые риски, требования регуляторов и подходы к защите ИИ-решений, а также поделимся практическим опытом проведения аудитов их безопасности.Вы узнаете:какие угрозы актуальны для ML-моделей, LLM и AI-агентов на каждом этапе разработки и внедрения;какие практики и инструменты помогают защищать ИИ-системы;
Как нейросети решают, чей бренд процитировать: разбор RAG-архитектуры поиска и что из этого следует для GEO
Когда Алиса, ChatGPT или Perplexity отвечают пользователю и называют конкретный бренд, за этим стоит конвейер из нескольких алгоритмов извлечения и ранжирования. Я разобрал, как он устроен в Google, Bing и Яндексе, и собрал из этого практические выводы для GEO. Все ключевые цифры проверял по первоисточникам - где факт доказан публикацией, а где это исследовательское направление или вторичные данные, помечено отдельно. Небольшой оффтоп - как я в это ввязалсяЯ всё ещё Макс Фомин из агентства Vverh.Digital. Прежде чем нырнём в архитектуру — небольшой оффтоп, как я вообще в это ввязался.
Каково это — работать с Fable 5 (Mythos)
У меня был ранний доступ к первой публично доступной модели класса Mythos — Claude 5 Fable. Большинство обсуждений вокруг Mythos сосредоточено на кибербезопасности, но я тестировал модель на всём остальном (ограничения Fable фактически блокируют её использование в этой области). Мой вывод: это реальный скачок относительно всех моделей, с которыми я работал раньше. И, что важнее, он говорит о фундаментальных изменениях в том, как мы взаимодействуем с AI.
Когда эффективнее автоматизировать 70% вместо 90%, или Почему финтех-боту иногда лучше замолчать?
Этот текст завершает первую и вторую
Выпустили, но в наморднике: разбираем как Mythos стал Fable 5
Привет, Хабр! Меня зовут Михаил Сальников, я независимый исследователь в области искусственного интеллекта, автор бенчмарка AI Independence Bench и эксперимента с автономным ИИ под именем Aria
