Облака в 2026: почему ритейлеры возвращаются на землю и как не прогадать с выбором
Мираж бесконечного масштабирования. Разбираемся, где заканчивается маркетинг и начинается физика трафика.
Противостояние Телеграма и Max усиливается, а также что Claude делал в Иране
Самые интересные новости финансов и технологий в России и мире за неделю: рекламу в Телеграме и Ютубе хотят запретить задним числом, Max пытается следить за вашим VPN, маркетплейсы заставят скинутся на поддержку «Почты России», нефть растет из-за «спецоперации» в Иране, а Polymarket удалил пари на ядерные удары.Тема выпуска: Запрет Телеграма всё ближе🐌 Нежданно-негаданно в ФАС заявили
Артефактно-ориентированная разработка с AI-ассистентами: методология синхронизации контекста
ВведениеС появлением больших языковых моделей (LLM) парадигма разработки программного обеспечения претерпевает фундаментальные изменения. Однако в ходе практической работы я столкнулся с системным ограничением: существующие платформы AI-ассистентов накладывают жесткие лимиты на объем передаваемого контекста.Для проекта средней сложности (30–50 файлов, 10–50K строк кода) передача полного контекста за одну сессию часто невозможна без специальных методов компрессии. Ниже я представляю методологию, которую разработал для решения этой проблемы.🎯 Личный контекст: зачем мне это понадобилось
Глобальный кризис интеллекта в 2028 году
Игра для тех, кто любит подрывные технологии... и котиков...У нас нет недостатка в манифестах технооптимистов
Современные LLM – это больше, чем просто предсказание слов
«Эта модель лучше шутит, а та лучше пишет код» — отличный критерий выбора, если вы просто переписываетесь с чатиком. Но как только LLM оказывается внутри продукта, нас перестаёт интересовать юмор и начинает волновать архитектура: encoder–decoder против decoder‑only, мультимодальные энкодеры, test‑time reasoning, скрытые цепочки рассуждений. В этом посте попробуем перестать выбирать между логотипами и посмотреть на языковые модели как на инженерные конструкции с понятными trade‑off’ами.В первоначальной архитектуре трансформера кодировщик (encoder) и декодировщик
OpenAI выпустила ChatGPT 5.4
Не успели мы опомниться от предыдущего релиза пару дней назад, как 5 марта 2026 года OpenAI официально представила нам уже 5.4 в ChatGPT, API и Codex. Внутри самого ChatGPT модель идет как GPT-5.4 Thinking, так и в GPT-5.4 Pro. Нам дают улучшенную версию для набора задач, где собрать фактуру, удержать контекст, пройтись по инструментам, проверить себя и выдать результат. Именно на это OpenAI делает основной акцент в официальном анонсе.Но, как обычно, одно дело - красивый релизный пост, другое - что из этого реально работает. Давайте попробуем разобраться.
ИИ-агент сказал «сделано». Но сделал ли он на самом деле?
Deterministic Commitment Layer: архитектура верификации агентных систем и первый десктопный инструмент для её практического применения«Ты веришь агенту на слово. Но у агента нет слов — только токены» Проблема, о которой мы знаем, но делаем вид, что не замечаемНа прошлой неделе Хабр опубликовал материал о том, как компании платят до 300 000 рублей в месяц за «скрытый аутсорс» задач в ChatGPT. История получила резонанс — но обсуждение ушло не туда. Говорили о доверии, об этике, о трудовом договоре.
