Почему мы месяц копаемся в данных, прежде чем подключить ИИ
В корпоративных ИИ-проектах мы всегда сначала приводим в порядок данные и только потом подключаем модель. Детерминированные правила у нас идут раньше ML. Порядок наработанный, одинаковый от проекта к проекту, и держимся мы за него даже тогда, когда заказчик хочет сразу «умную модель» и не понимает, зачем мы месяц возимся со справочниками.Меня зовут Алексей, моя команда делает прикладной ИИ для бизнеса. За этим порядком работ — опыт нескольких десятков проектов. Почти на каждом мы натыкались на одни и те же грабли в одном и том же месте: на входе, в данных.
Из России c ChatGPT: OpenAI блокирует «израильский аналитический институт»
OpenAI сообщила о блокировке группы аккаунтов ChatGPT, которые, по оценке компании, использовались из России в рамках скрытой кампании влияния. Её центральным элементом был International Burke Institute (IBI) — проект, представлявшийся израильским «экспертным сообществом».Сайт IBI был зарегистрирован в феврале 2025 года. На нём публиковались материалы об экономике и политике, а также собственный «индекс суверенитета», в котором Россия получала сравнительно высокие оценки, а западные страны — низкие. При проверке
FlautGuard: как мы построили многоуровневую защиту LLM от prompt injection и утечек данных
Защита языковой модели отличается от защиты обычного веб-приложения одной принципиальной особенностью: пользовательский ввод для LLM — это не только данные, но и потенциальная инструкция.В обычном приложении строка остаётся строкой. В LLM пользовательский текст интерпретируется самой моделью, поэтому граница между «данными» и «командой» становится значительно менее очевидной.Отсюда появляются prompt injection, попытки извлечения системных инструкций, обход ограничений и утечки информации через ответы модели.С этой проблемой мы столкнулись при разработке FlautFast — нашей LLM внутри инфраструктуры FlautCompany.
Почему MoE-модель тормозит? Чек-лист из трех шагов
Автор перевода и адаптации статьи - Данил Г., Python-разработчикДля кого эта статьяВы запускаете большую MoE‑модель (например, Qwen, DeepSeek, Mixtral) на локальной машине через llama.cpp / llama-server
Топ-7 ИИ-трендов, которые тихо умерли
Нашел на Reddit интересный тред с простым вопросом: «Какой AI-тренд тихо умер?» Сам недавно рассуждал об этом же — много с чем не согласен, но материал классный, решил сделать из него пост.
От чата вместо форм до разработки без конфигуратора: что меняется в экосистеме 1С
ИИ в разработке постепенно перестает быть отдельной экспериментальной темой. Его встраивают в IDE, подключают к корпоративным системам через MCP, используют для создания приложений и подготовки кода. Одновременно появляются новые среды, плагины и подходы к архитектуре данных.
Мы выдали командам ИИ‑инструменты и получили нулевой эффект
Привет, Хабр! Меня зовут Евгений Симонович, я работаю в Ви.Tech.Расскажу одну историю, как мы набивали шишки. Мы начали внедрять ИИ и LLM в контур разработки в декабре, к середине года собрали из этого стратегию, и по дороге успели получить около нулевой эффект, разобраться, почему так, и переделать подход. Мне кажется, это применимо к кому угодно в екоме, у кого цель звучит примерно так же: быстрее доставлять бизнесу ценность.Перед началом рамка: будет нечисто про чисто SDLC.
Как использовать LLM в тестировании: разбираем harness, автотесты и LLM-судью
Поговорим об этом на Bugs Busters — бесплатном митапе ЮMoney для QA-специалистов. В программе — три доклада о задачах, с которыми тестировщики уже сталкиваются при работе с LLM:как устроен LLM-harness и зачем агенту нужна обвязка;как собрать помощника на базе ИИ для разбора падений автотестов;как понять, подходит ли конкретная LLM для вашей задачи, и сравнивать модели с помощью LLM-судьи.Покажем не только идеи, но и практические подходы с инструментами, которые используем в работе.Когда:
Мы опросили 108 компаний, чтобы узнать правду про развитие AI в компаниях РФ
Привет! Я Никита Векессер, Product Owner AI-продуктов в Orion soft.Что представляет собой реальная практика внедрения ИИ в России? В этой статье я хочу показать статистику, которую мы честно собрали на российском enterprise-рынке, и дополнить ее нашим опытом. Без претензии на абсолютную истину расскажу, как развитие AI в России выглядит с нашей стороны.
Yandex Scale 2026: 30 докладов, 15 воркшопов и новый трек DeepTech
Как это было в прошлом году: главный доклад
