Чем больше автономии у агента, тем хуже: разбор истории про 81% принятых AI-пул-реквестов
В блоге CNCF вышел текст Энди Андерсона, мейнтейнера KubeStellar Console. Он почти в одиночку с помощью двух кодинг-агентов в параллельных сессиях терминала собрал дашборд для управления мультикластерами Kubernetes и довёл принятие пул-реквестов до 81%. Цифра вынесена в заголовок, и именно поэтому я хочу поговорить про всё кроме неё.Потому что 81% — это приманка. А интересна там механика, которая к этой цифре привела. И ещё интереснее проблемы, которые автор честно проговаривает.
PewDiePie выложил в open source Odysseus — персональный AI-хаб для локальной работы
Блогер PewDiePie выпустил Odysseus — self-hosted AI workspace, который он позиционирует как локальную альтернативу интерфейсам ChatGPT и Claude.
Расспросила дизайнеров из бигтеха, как изменилась их работа за год — часть 2: границы и переоценённый хайп
В первой части
Тайная слабость нейросетей: почему большие контекстные окна не работают
Привет, Хабр! Меня зовут Михаил Сальников, я независимый исследователь в области искусственного интеллекта, автор бенчмарка AI Independence Bench и эксперимента с автономным ИИ, известным как Aria. Я почти каждый день читаю статьи в arxiv.org на эту тему и временами натыкаюсь на очень интересные результаты от других исследователей. Решил, что стоит начать делиться с хабровчанами самыми примечательными из них (а если бы я продолжил писать только про свои работы, статьи выходили бы раз в пару месяцев 🙂)
Hermes Agent — агент, который обучается с вами, Дам попробовать
Начнем с основ. Современные ИИ-агенты кардинально отличаются от классических чат-ботов. Если обычный бот просто реагирует на текстовые запросы, то агент способен самостоятельно ставить цели, планировать последовательность действий, работать с файлами, браузером, API и выполнять сложные многоэтапные задачи.Такие агенты чаще всего разворачивают на сервере или в контейнере, где у них есть доступ к необходимому окружению, и интегрируют в привычные пользователям мессенджеры: Telegram, WhatsApp, Discord, iMessage и другие. Именно это сочетание - "личный помощник, живущий в твоих любимых приложениях" - сейчас и задаёт тренд.
Языковые модели без лишних слов
Представляем новинку, которая уже получила высокие оценки от экспертов мирового уровня. Книга Андрея Буркова «Языковые модели без лишних слов: Практика на PyTorch
TUN3D: трехмерное понимание сцен по видео с вашего телефона
Привет, Хабр! Меня зовут Максим Колодяжный, и я занимаюсь исследованиями на стыке 3D‑детекции и реконструкции сцен в команде «Пространственный интеллект» AIRI. Представьте: вы сняли на обычный смартфон несколько видео комнаты «с руки», загрузили их в софт, а на выходе получили не только 3D‑коробки вокруг всех стульев/столов/кроватей, но и точную 3D‑модель стен, пола и потолка. При этом система не просит у вас данные с датчика глубины (LiDAR) и даже не требует точных данных о положении камеры в каждый момент времени. Звучит как магия, не так ли? Однако, именно эту задачу и решает
Технологические тренды в управлении автопарками в 2026
Вольный перевод отчета 2026 Fleet Technology Trends Report от Verizon ConnectVerizon Connect опубликовал шестой ежегодный отчет о технологических трендах в управлении автопарками — «2026 Fleet Technology Trends Report». Документ построен на опросе профессионалов отрасли и показывает, какими технологиями пользуются автопарки, как именно их применяют и какой результат получают. Ниже — разбор ключевых данных отчета с комментариями о том, что из этих наблюдений применимо к российскому рынку, а что остается спецификой исходного — американского.Контекст: распространение ИИ и давление инфляции
