ai.
От мозга к мультиагентным системам: как устроены Foundation Agents нового поколения
Аналитический центр red_mad_robot разобрал объёмную научную статью «Advances and Challenges in Foundation Agents» от группы исследователей из передовых международных университетов и технологических компаний. Работа предлагает новый взгляд на текущее состояние и развитие «интеллектуальных агентов», которые могут адаптироваться к множеству задач и контекстов. Рассказываем, какие идеи лежат в основе Foundation Agents, с какими проблемами предстоит столкнуться, и что ждёт нас в будущем.
AI-генератор сайтов на ChatGPT и Next.js 15: Создаем SEO-оптимизированные страницы с нуля (аналог v0)
Этот туториал — первая часть большого путешествия, в котором мы создадим AI-систему для автоматической генерации веб-страниц на React 19 и Next.js 15. Наша цель — не просто скорость, а архитектурная элегантность и идеальная консистентность дизайна.AI-генератор сайтов
Пишем агента на Kotlin: KOSMOS
Интернет завален реализациями на Питоне, но иногда удобнее разбираться с технологиями на своём основном языке. Для меня это Kotlin.Если вы программист, наверняка к вам приходят знакомые и предлагают писать агентов. Реализовав оного самостоятельно, вы поймете, что задача из себя представляет.Статья обещает соблюдать два принципа, упрощающих восприятие:Движение от частного к общему, потому что легче воспринимать примеры, чем абстракцию.Быстрая обратная связь, как с REPL.
Глава Google DeepMind: у AGI 50% шанс появиться к 2030 году
Руководитель Google DeepMind и Нобелевский лауреат Демис Хассабис дал интервью
ВКС-дайджест: тайная жизнь домашних животных и советы по выживанию от Microsoft
Пока мини-робот будет гонять по дому вашего кота, Дания и Германия избавятся от слежки техногигантов и обретут цифровой суверенитет. Мобильная робокамера для дома
AI-агенты в деле: 15 рабочих примеров для роста вашего бизнеса
AI-агенты радикально меняют подход технических команд к автоматизации, переходя от традиционных, основанных на правилах workflow к более динамичным, интеллектуальным системам, способным адаптироваться и принимать решения в реальном времени.В отличие от статической автоматизации, основанной на предопределенных триггерах и действиях, AI-агенты используют большие языковые модели (LLM) для обработки сложных данных, понимания контекста и реагирования на непредсказуемые сценарии.
