ИИ не пройдёт: в России предложили законодательно запретить алгоритмам «отсеивать» резюме
В России предложили законодательно запретить ИИ-скрининг резюме. Соответствующая инициатива зарегистрирована на портале «Российская общественная инициатива» под номером 52Ф148061.Авторы требуют запретить работодателям использовать искусственный интеллект для первичного скрининга кандидатов при приёме на работу. Инициатива указывает на три системные проблемы автоматизированного отбора:
Почему идея решать капчу с помощью ИИ переоценена и в чем главная проблема полностью ИИ сервисов распознавания капчи?
В последнее время все чаще звучат идеи — что капча переоценена, и что развитие ИИ технологий медленно но верно убивает индустрию сервисов распознавания капчи. «Нейросеть научилась решать капчу лучше человека», «сервисы распознавания капчи все», «ИИ решает капчу быстрее человека» и так далее в том же духе. А давайте разберемся в этом чуть глубже — есть ощущение, что не все так однозначно, как кажется на первый взгляд. Введение
Я сделал приложение за вечер без навыков программирования. Фиг там. Как я почти год делал игру с опытом и ИИ
Последние пару лет вокруг ИИ сформировался очень удобный миф: теперь не нужно уметь программировать, не нужно разбираться в архитектуре, не нужно понимать продукт — достаточно правильно написать запрос, и через пару часов у тебя готово приложение, сервис или даже игра.Звучит красиво. На практике всё сильно сложнее.Я почти год делаю свой футбольный онлайн-менеджер myclub11. Серверная часть у меня на Go, интерфейс — на React, данные — в PostgreSQL
Метрика EICS — ищем у трансформера причинное место
Неопределённость как потеря причинной согласованности внутри цепи
Слова, которых нет
Введение к циклу из четырёх статей о совместном мышлении человека и LLMНесколько недель назад моя коллега переводила интерфейс одной программы на иностранный язык. Задача была обычная: LLM в помощь, проверить вручную, отдать в локализацию. В одном месте у LLM не нашлось подходящего слова в целевом языке, и вместо того чтобы выбрать ближайший вариант или оставить кальку, она придумала новое слово. Оно состояло из существующих корней языка, было фонетически естественным, и точнее передавало смысл оригинала, чем любое из реальных слов этого языка.
Новое открытие в области нейробиологии: природа тоже занимается оптимизацией нейросетей с помощью прунинга
Метод повышения эффективности искусственных нейросетей путем удаления лишних межнейронных связей, имеющих после обучения близкие к нулю значения весов (так называемый прунинг) неожиданно оказался одним из способов настройки и обучения также для их биологических "собратьев".В недавно опубликованной в Nature Communications статье рассказывается о последних результатах исследования группой ученых из австрийского Института Науки и Технологий перестроек межнейронных связей при обучении. Они изучали, как так называемые
1C-разработка в 2026: почему это всё ещё востребовано и сколько можно заработать
Обычно те, кто выбирает направление разработки в IT, идут учить Python, Java или JavaScript. 1С в этот список не попадает: платформа и профессия, связанные с ней, считаются менее интересными.Но в 2026 году есть несколько обстоятельств, которые влияют на восприятие 1С.Во-первых, рынок труда в IT переживает не лучшие времена. Компании закрывают проекты, которые не приносят прибыль, реже открывают вакансии, тщательнее отбирают кандидатов и предлагают зарплаты меньше, чем несколько лет назад. В это время зарплаты 1С-разработчиков, которые традиционно были меньше,
ИИ-госуслуги в ОАЭ, Claude в Adobe и Ableton, ChatGPT в таблицах и AI Spotify от ElevenLabs
Привет, это новый выпуск «Нейро-дайджеста» — коротких и полезных обзоров ключевых событий в мире искусственного интеллекта и технологий.Я Вандер
Решение универсальной задачи обоснованного выбора лучшего из двух вариантов. Примеры в Colab
Как известно, LLM - это машина, которая “видела” “весь Интернет” и много чего запомнила. Задавая ей правильные вопросы можно получать “правильные” ответы (где “правильные” стоит понимать в статистическом смысле). Широта и универсальность таких способностей дает возможность ставить новые универсальные задачи и получать общее решение таких задач.Например, рассмотрим универсальную задачу “обоснованного выбора лучшего решения из двух вариантов”. В этой задаче требуется описать контекст, в котором требуется сделать выбор (observer_context_description) и два понятия (a_concept и b_concept
В агентскую эпоху не все архитектуры кода одинаково полезны
Дебаты, касающиеся программирования с применением агентов, в основном касаются подбора инструментария — какую IDE, какую модель, какой CLI использовать и т.д. Гораздо меньше внимания уделяется более интересному вопросу: а сохраняет ли в таких условиях актуальность сам подход к структурированию кода, которому нас учили, если у той штуки, которая теперь пишет код, ограничена долговременная память, а также ограничено контекстное окно? Более того, агент зачастую должен добиваться прогресса по задаче, не имея «перед глазами» всей системы.
