ai.
Как математик 20 лет строил задачу, которую ИИ не сможет решить, а GPT-5.4 сломал ему картину мира
Я давно освещаю прорывы в ИИ. В большинстве случаев заголовок обещает больше, чем даёт статья.Этот случай — другой.
Исследование: обилие AI-инструментов в работе плохо сказывается на продуктивности и перегружает мозг
Исследователи Boston Consulting Group опросили сотрудников компаний, в которых активно внедряют AI-инструменты, чтобы выяснить, как нейросети помогают справляться с рабочей нагрузкой. Удалось выяснить, что показатели продуктивности растут до определённого предела, а после него сотрудники начинают жаловаться на усталость и «туман в голове».
Вселенная воспоминаний для ИИ агентов
Память — это не список фактов, это историяПредставьте, что вы рассказываете новому знакомому о своей жизни. — "Я изучаю Rust", — говорите вы. Обычный собеседник просто кивнет и запомнит факт. Но хороший друг спросит: "Почему? У тебя же отличный опыт в Python". А лучший друг добавит: "Подожди, это как-то связано с твоим желанием переехать и ипотекой, о которой ты говорил?"
Как A2A‑протокол обеспечивает оркестрацию ИИ‑агентов
Мир ИИ-разработки стремительно движется от парадигмы «один модельный вызов — один ответ» к системам, в которых множество специализированных агентов решают сложные задачи совместно. Представьте себе оркестр, где каждый музыкант — это отдельный ИИ-агент со своей специализацией: один анализирует данные, другой генерирует код, третий проверяет результаты. Такие мультиагентные системы позволяют декомпозировать задачу и ускорить ее выполнение за счет параллельной работы. Крупнейшие игроки — Google, Microsoft, IBM — уже делают ставку на эту парадигму как на фундамент приложений следующего поколения.
Топ-10 бесплатных нейросетей для повседневных задач
Прошли времена, когда нейросети казались далёкой технологией из научной фантастики. Сегодня они пишут за нас письма, рисуют картинки, монтируют видео, отлаживают код и планируют отпуск.
Почему AI-проекты ломаются на данных: как качественные датасеты повышают NPS, CTR и конверсию
В гонке за внедрение AI компании всё чаще упираются не в характеристики модели, а в данные. Именно качество датасетов сегодня определяет, насколько быстро, точно и экономично работают интеллектуальные решения. Ошибка на этом этапе напрямую бьёт по бизнес-метрикам — от времени ответа в поддержке до конверсии в интернет-магазине.О том, как бизнесу выстроить работу с данными и где искать реальную экономию, мы поговорили с Ильнуром Файзиевым, руководителем юнита Data LLM в Doubletapp
