Amazon идёт против NVIDIA: что меняет TorchNeuron
Amazon Web Services представила TorchNeuron — открытый backend для PyTorch, который делает чипы AWS Trainium стандартным устройством внутри привычного фреймворка. На базовом уровне переход выглядит так: вместо переноса модели на cuda разработчик указывает устройство neuron.AWS утверждает, что для типового PyTorch-кода этого достаточно: переписывать модель и менять привычные API не требуется. TorchNeuron вышел в публичную beta-версию 20 октября и поддерживает инстансы с Trainium2 и Trainium3.
Как справка WhatsApp тайно запрещала ИИ советовать жалобу регулятору
Европейская политика конфиденциальности WhatsApp прямо говорит: вы можете пожаловаться в надзорный орган по защите данных, и называет закон, который даёт вам это право. До середины октября 2026 года справочные страницы WhatsApp велели ИИ не советовать обращаться к регулятору, а как только вы упоминали адвоката, не ссылаться и на сам закон.
ИИ для аналитиков и руководителей проектов: 28 выступлений на A&PM EVENT 2 026
ИИ уже пишет черновики ТЗ, ищет противоречия в требованиях, прикидывает трудозатраты и разбирает номенклатуру в 1 С, но каждый, кто пробовал это на живом проекте, знает, что между удачным экспериментом и рабочим инструментом лежит большое расстояние. О том, как его пройти, на
В США тимлид отправил резюме в собственную команду и получил отказ за 6 минут, так как HR переложили отбор на нейросеть
Старший менеджер в одной из компаний в США специально
Хроники цифровых заводов: роботы умеют почти всё. Кроме того, что от них требуется
Читая новости, невольно офигеваешь удивляешься тому, что могут современные роботы. Судите сами: гуманоид Tesla наливает гостям напитки, гуманоид Figure укладывает детали на заводе BMW, китайские роботы бегают полумарафон и крутят сальто (не спрашивайте, зачем), а наш сберовский Грин уже вовсю танцует.Это реально впечатляет, и за всем этим стоит серьёзная работа и достижения. И всё же… Тут есть нюанс. Изнутри мир робототехники выглядит иначе, чем он видится людям снаружи.
Почему нейросеть пишет как нейросеть, даже если попросить ее сымитировать стиль определенного автора
Стиль складывается из слов, ритма фраз, внимания к деталям. У нейросети тоже есть почерк. Она все объяснит, выделит главное и повторит его в конце на случай, если мы отвлеклись. После просьбы «напиши как Чехов» интонация может измениться, а привычка объяснять каждый жест героя — остаться. Посмотрим, откуда берутся привычки нейрописьма и что просьба сменить стиль меняет внутри модели и в готовом рассказе.
AI‑Less Habr — Чистим Хабр от ИИ (теперь ML моделью)
Несколько месяцев назад я выложил расширение AI‑Less Habr, скрывающее на Хабре нескончаемые статьи про ИИ бенчмарки и тому подобное (см. пост: Расширение AI-Less Habr — Чистим Хабр от ИИ
SEO-комбайн на AI-агентах
Как заменить Screaming Frog, Semrush и Ahrefs связкой LLM и API-шлюзов
Из хаоса закладок — в галерею визуализаций: история создания DataDrops
Если вы работаете с данными или просто любите графики и карты, то наверняка знаете то самое чувство. Увидели классную визуализацию, захотели сохранить, кинули в закладки или переслали себе в чат. А через пару недель она либо потерялась, либо вы уже не помните, зачем вообще её сохраняли.У меня было ровно так же. Моя личная коллекция датавиза выглядела как хаос из закладок в браузере, сохранённых постов в LinkedIn и случайных ссылок в Notion Obsidian. Найти что-то конкретное спустя время было почти невозможно.Поэтому в какой-то момент из всего этого хаоса появился DataDrops
Трудная проблема сознания: не почему мозг рождает опыт, а как топология информации зажигает «Я»
Странная петля и топология связей. Фото автораВместо предисловия: от термодинамики потоков — к топологии наблюдателя
