Техасская энергосистема предупреждает о рисках сбоев электропитания из-за ЦОД
Представители энергосистемы Техаса заявили, что центры обработки данных и криптоцентры так и не прошли испытания на надёжность системы электропитания, что может вызывать сбои в работе сетей.
Чернобыль, мутанты и йод: что мифы о радиации на самом деле говорят о нас самих
Ровно четверть века назад, в далеком 2001-м, в эксплуатацию ввели Волгодонскую АЭС
Claude Code с локальными Qwen3.6 на AMD Strix Halo: полное руководство по настройке
ВведениеВсем привет! Продолжаю тему предыдущей статьи. В ней сравнивалось железо для локального инференса — Nvidia DGX Spark, Mac Studio M3 Ultra и Strix Halo. И как можно было догадаться, остановился я именно на последнем.Железо есть, зарядим теперь на нем пару-тройку локальных моделей под управлением проверенного AI-агента.Claude Сode по подписке с оригинальными LLM - это, конечно, замечательно. Но это стоит денег, да и свой код в чужие дата-центры не всегда правильно отправлять. Плюс за всякое неосторожное движение можно попасть в бан, рискуя потерять все свои наработки.Одно из решений:
Тестирование требований с ИИ: что делать, когда контекст уже готов
Привет, Хабр! Меня зовут Алена Метенева, я руководитель направления по тестированию в Росгосстрахе. А это третья статья цикла про внедрение ИИ в тестирование.В первой статье я рассказывала, зачем мы вообще пошли в пилот и почему начали с ручного режима в Cursor. Во второй разбирала подготовку контекста: от простого кейса до больших ТЗ с PDF, диаграммами и макетами.Теперь двигаемся дальше: контекст уже собран и актуализирован, значит пора переходить к следующему этапу — тестированию требований с помощью ИИ.
Helix Agent Ai — российский самообучающийся AI-агент. Полное руководство по развертыванию и использованию в 2026 году
Заголовок: Helix — российский самообучающийся AI-агент с поддержкой MCP: полное руководство по развертыванию и использованию в 2026 годуВведениеВ 2026 году вопросы приватности данных, цифрового суверенитета и контроля над искусственным интеллектом стали особенно актуальными. Helix — это российский open-source самообучающийся AI-агент (MIT-лицензия), предназначенный для полностью on-premise эксплуатации.Проект сочетает современную архитектуру на базе LangGraph, мощную поддержку Model Context Protocol (MCP), продвинутую систему изоляции и удобные интерфейсы.
Как заставить AI-ассистента верстать премиальные интерфейсы вместо унылых серых шаблонов
Почему AI по умолчанию верстает плохоМногие фронтенд-разработчики замечают закономерность: какой бы современной ни была языковая модель, сгенерированный ею дизайн интерфейса обычно выглядит устаревшим. По умолчанию вы получаете серые кнопки, стандартный Tailwind и резкие переходы.Причина проста: нейросети обучались на гигантских массивах кода из открытых источников. В этих данных преобладают простые, утилитарные и зачастую серые интерфейсы. Модель выдает наиболее вероятный, то есть средний по качеству вариант.
Claude Fable 5: Как пользоваться самой мощной нейросетью 2026 года, полный обзор
Claude Fable 5 рвет конкурентов в кодинге и текстах. Полный обзор, как пользоваться новой нейросетью, зачем ей 1 млн токенов и как получить доступ из России.
Anthropic выпустила Fable 5 — и я задумался, не движемся ли мы не в ту сторону
Самая мощная публично доступная модель оказалась дороже и медленнее. Разбираю релиз и рассуждаю, почему удешевление и ускорение, возможно, важнее роста потолка9 июня Anthropic выпустила Claude Fable 5 — первую публично доступную модель класса Mythos. Той самой Mythos, которую в апреле компания сочла настолько мощной (и потенциально опасной в части кибербезопасности), что не стала открывать публике, а раздала ограниченному кругу организаций в рамках программы Project Glasswing. Спустя меньше трёх месяцев Anthropic решила, что готова дать публике модель того же класса — с оговорками.
Нейронные сети нетрадиционного возбуждения
Статья призвана познакомить читателя с тем, как биологические механизмы могут применяться при разработке искусственных нейронных сетей для создания сильного искусственного интеллекта (AGI). Статья написана мной и ранее публиковалась на LOR. Выкладываю её здесь для расширения охвата и обмена опытом с хабровчанами.В прошлой статье мы рассмотрели сложную структуру нейронной сети в виде кортикальных колонок. Однако передача сигнала в ней осталась такой же, как в обычных искусственных нейронных сетях. Давайте заменим её на биологический вариант.
