ai.
Вебинар «Программного Продукта»: «LLM: простота сложных вещей и опыт проектного применения»
Уважаемые коллеги, разработчики, аналитики, продакт-менеджеры и все, кто интересуется искусственным интеллектом.Приглашаем вас на первый вебинар «Программного Продукта» — одного из лидеров российского рынка ИИ-решений, с многолетним опытом в реализации масштабных проектов на базе технологий искусственного интеллекта.Вебинар состоится 29 января 2026 года в 11:00 по московскому времени.Расскажем про разнообразие, доступность и проблему выбора генеративных моделей, а также про ограничения бесплатных версий.
Представлены умные коллекционные фигурки: работают с помощью ИИ
На выставке CES 2026 представили гаджеты, которые заставят Дарта Вейдера обсуждать стратегии подавления восстаний, а Эйнштейна - объяснять теорию относительности голосом из вашей коллекции.
AI ускоряет внесение изменений быстрее, чем мы успеваем их осмыслить
ACDD, атомарное мышление и контроль ответственности в эпоху AIНаблюдение из практикиВ разных командах разработки наблюдается похожая картина. После внедрения ИИ в процессы он ускоряет не только работу, но и масштабирует уже существующие проблемы.Мне приходилось внедрять ИИ в продакшн-среду в разных доменах — от классических моделей классификации до разворачивания собственных серверов под локальные LLM и интеграции генеративных моделей для усиления командной работы. В каждом случае вывод оказывался одинаковым.
300 дней с AI-агентами: от руководителя к Full Cycle Engineer
Примерно так я себя ощущал на протяжении всего этого годаПоследние 7 лет я руководил командами разработки, но не то что не писал кода — я его даже не читал. В 2025 году я снова вернулся к самостоятельной разработке. И даже могу называть себя Full Cycle Engineer
AI для PHP-разработчиков: практика без Python и data science
Про AI сейчас пишут много, мягко говоря. Причём пишут буквально все, кому не лень. Но если вы PHP-разработчик, то, скорее всего, ощущение примерно такое: тема вроде бы важная, но почти всё – не для вас, а двигаться в эту сторону нужно, ибо... ну, вы и сами понимаете.Большинство материалов сразу уезжают в Python, Jupyter, PyTorch, обучение моделей, математику и датасеты. Даже когда речь идёт не про data science, а про практику – примеры всё равно из другого мира.
