Ты прокрастинируешь потому, что избегаешь напрасных усилий, а не чрезмерных нагрузок
Догма психологии и нейробиологии давила как бетонная плита, утверждая, что каждый, кто читает эти строки, боится перетрудиться!
Я построила диагностику «стоит ли это автоматизировать» — и она трижды говорила глупости. Разбор ошибок
Инфографика-диалог из четырёх реплик между заказчиком и аналитиком, мемная
Как устроены world models, что показал Google на прошлой неделе и где это меняет gamedev и робототехнику
19 мая 2026 года на Google I/O разработчики DeepMind показали то, что неделей раньше казалось демкой для технотвиттера. Project Genie теперь умеет привязывать сгенерированный 3D-мир к реальным координатам Google Street View. Робот, который пока ездит только по виртуальному Сан-Франциско, сможет получить тренировочную сессию в Лондоне или Токио, не покидая дата-центр. И всё это — за деньги $200 в месяц на тарифе Google AI Ultra.
Get Shit Done: Кто виноват и что делать?
Как создатель главного фреймворка для кодовых агентов скомпрометировал проектВ мае 2026 года один из самых востребованных AI-инструментов для создания инженерной среды вокруг Claude Code и других кодовых агентов внезапно превратился в реальный кейс инцидента безопасности.Проект Get Shit Done (GSD), который многие разработчики считали «операционной системой для AI-агентов», оказался вовлечён в классический crypto rug pull.Создатель исчез.Токен рухнул.Сообщество срочно форкнуло проект и начало аудит безопасности кода.
«Симулируя лица и голоса, ИИ вторгается в отношения людей»: Папа Лев XIV — в первой энциклике об ИИ
Папа Лев XIV сегодня в Зале Синода Ватикана
AI-агент для финансовых процессов: как мы научили ИИ считать числа из базы данных без галлюцинаций
ИИ-агент в «Первой Форме» работает со всеми типами бизнес-процессов: документы, регламенты, задачи, заявки, договоры. Текстовые вопросы он закрывал хорошо с самого начала. А вот финансовые — с галлюцинациями. Мы переделали подход — и теперь агент отвечает точно, с совпадением с SQL до рубля. Ниже — как именно это устроено.Почему RAG не умеет считать
Масштабирование LLM: от одного чипа до ЦОДа. Глава 2. Шардинг
Это продолжение цикла статей о масштабировании тренировки и инференса LLM. Предыдущая глава находится по этой ссылке.Итак, с основами разобрались, давайте теперь разбираться с тем, как распихать матрицы по нескольким чипам, перемножить, а затем собрать это все в удобоваримый результат. По-умному это называется шардинг.
