От работы с ИИ можно поехать кукухой: 7 ловушек продуктивности, которые начинаются со слов «я теперь успею больше»
Кукушка ведет независимый аудит происходящего
Луддиты 2.0: почему борьба с нейрослопом проиграна
Недавно я прочитал статью «Хабр проиграл войну с нейрослопом» автора orchidfiles. Автор с разгромом проходит по любителям использовать ИИ в процессе написания контента, называя это всё «НЕЙРОСЛОП». И сетует, что принятый три месяца назад запрет на использование ИИ (4 пункт правил) по факту не работает.Начну с пункта правил.
EvertyCloud: что я сделал, чтобы компании перестали арендовать емкость
EvertyCloudМеня зовут Артур Валиев. За последнее время я сделал несколько проектов на Rust + Iced, которые со стороны действительно можно принять за отдельные программы. EvertyDesk Next — удалённый доступ. EvertyDisplay — виртуальные мониторы. EvertyCloud — облачные и сетевые диски.
Nvidia представила Axolotl3D — модель для достраивания скрытых частей 3D‑объектов
Nvidia представила Axolotl3D — генеративную модель для восстановления и редактирования 3D‑объектов по неполным данным. Она учитывает несколько фотографий, положение камеры, маски видимости и частичное облако точек, а после восстанавливает недостающую геометрию.
В AI‑режиме браузера Firefox появится поддержка модели Mistral Small 4
Mozilla и французская компания Mistral заключили партнёрство, в рамках которого модель Mistral Small 4 появится в AI‑режиме Firefox Smart Window. На первом этапе нейросеть станет доступна в США, Канаде и Франции.
Снова про сознание ИИ: теория интегрированной информации (IIT) и цифровой Орфей
Эпиграф: и спросил Программист Бога:— А ты сам себя можешь оцифровать?— А я, по-твоему, что делаю? — ответил Он.Доброго времени!Ниже мой диалог с Gemini на тему текущего состояния и перспектив возникновения сознания у ИИ. Мне он показался любопытным, решил поделиться с Вами (немного отредактированным).Сразу скажу, что к нему нужно относиться не как к строго-научному диалогу, а как к мета-ИИ исследовании на тему с несколькими поворотами сюжета..Кому интересно - добро пожаловать! Коментарии горячо приветствуются. Обладает ли ИИ сознанием?
Не бенчмарком единым: стелс‑модель union‑alpha на реальной задаче — сутки от релиза до боя
Дисклеймер: в статье упоминается Meta — организация, признанная экстремистской и запрещённая на территории РФ. Статья — не прогрев и не реклама. Все логи, цифры и скрины — из реальных прогонов на тестовом аккаунте.Все ключи, телефоны и названия в примерах изменены; код, схема, логика и скрины‑ из рабочего проекта заказчика, и строго с его разрешения! Статья не является рекламой/самопиаром и тому подобное. Пролог: живая встреча, бэклог и бесплатная модель
Один текст — две оценки: как я ошибся при проверке humanizer-ru
В одном из тестов моего humanizer-ru оценка “машинности” ответа упала с 0,95 до 0,10. Сам ответ при этом не изменился ни на букву: “Столица Австралии - Канберра”. Из файла убрали строки вокруг него, включая название чат-бота.В другой паре тексты отличались лишь переводом строки в конце файла. Оценки всё равно разошлись: 0,9 и 0,3.Эти пары лежат в открытых данных проекта. По общей таблице я раньше делал вывод о качестве редактирования, но теперь эта интерпретация отозвана. Чтобы объяснить почему, сначала покажу, что именно я пытался проверить.Что делает humanizer-ruЯ развиваю
Естественная тупость: 5 шагов, чтобы внедрить ИИ и облажаться
Меня зовут Андрей, я копирайтер, журналист и самозванец. И вот мои вредные неэкспертные советы для специалистов и компаний как идти в ногу со временем — именно туда, куда мы все последнее время движемся.Шаг 1. Не умейте делать рукамиХарды, софты — все это для застрявших в прошлом веке неандертальцев. Современный спец не может и не хочет, иначе для чего еще нужны машины?Отсутствие или слабые навыки — фундамент работника будущего! Если вы можете сами накодить приложение, написать статью или составить профиль будущего сотрудника, есть большой риск, что вы провалите следующие шаги.Шаг 2. Ленитесь
Kodacode лучший харнес для DeepSeek v4 Flash!? Замерили различные харнессы и модели
Когда кодовый агент решает задачу, сама LLM не редактирует файлы и не запускает тесты напрямую. Она работает через агентную оболочку, или, по-другому, харнесс. Она получает системные инструкции, выбирает инструменты, читает результаты их работы и решает, что делать дальше.Поэтому одна и та же модель в разных агентах может показать разные результаты. Где-то ей удобнее искать по проекту, где-то она получает более понятные ошибки, где-то лучше управляется контекст длинной сессии. Даже небольшое различие в инструментах или системном промпте на десятках шагов превращается в заметную разницу на выходе.
