ai.
Как мы превратили 700 студентов‑гуманитариев в продуктовые команды и получили 51 MVP за 8 недель
Что произойдёт, если обучать гуманитариев как стартапы: результаты эксперимента на 700 студентах
Как посчитать, приносит ИИ пользу или нет?
До сих пор оценка эффективности нейросетей и ML-моделей в бизнесе часто напоминала гадание. Команды хвастались «высокой точностью модели», а финдиректора разводили руками, не понимая, где реальные деньги.
Уважаемые ИИ-компании, дум-троллинг пора прекращать
Автор: Кэл Ньюпорт - профессор компьютерных наук Джорджтаунского университета и автор книги "В работу с головой" (Deep Work).Оригинальная статья на английском:https://www.nytimes.com/2026/06/17/opinion/ai-dangerous-openai-anthropic.html
Архитектура MRC для создания AI-ML-сетей любого масштаба: обзор технологии
Привет, меня зовут Борис Хасанов, я сетевой архитектор в MWS Cloud Platform. Решил поделиться с вами обзором новой технологии MRC* для создания сетей для AI/ML-кластеров, так называемых backend networks. Технология интересная и перспективная — там есть магия SRv6 :)На мой взгляд, информация будет полезна сетевым инженерам и архитекторам, которые интересуются этим вопросом. Я проанализировал MRC и сделал подробное техническое описание в этой статье.
30 июня завершится прием заявок на грант для AI-проектов
Привет, Хабр! Время почти на исходе. Успейте заполнить форму
OCC-RAG: компактные модели, которые отвечают только по источникам
Привет, Хабр! На связи команда Optimal Cognitive Core (OCC) из AIRI. Развитие языковых моделей в последние годы определяется масштабом: каждое новое поколение вмещает в веса всё больше знаний о мире. Но огромная доля практических задач выигрывает тогда, когда модель демонстрирует не свою энциклопедичность, а способность рассуждать и анализировать предоставленный контекст. Из этого наблюдения и выросло OCC — наше семейство компактных языковых моделей (SLM), которые имеют сильные когнитивные способности, не обладая при этом большим багажом «вызубренной» информации.
Cloudflare: Оркестрация AI-ревью кода в промышленных масштабах
Code review (ревью кода) — отличный механизм для отлова багов и обмена знаниями, но вместе с тем это почти гарантированный способ создать «бутылочное горлышко» для всей команды разработчиков. Merge Request (MR) сутками висит в очереди, ревьюер рано или поздно отвлекается от своих задач, чтобы вникнуть в diff, оставляет пару мелких придирок к названиям переменных, автор отвечает, и цикл повторяется. В наших внутренних проектах медианное время ожидания первого ревью часто измерялось часами.
Представляем MDN MCP-сервер
Эта статья — перевод оригинальной статьи «Introducing the MDN MCP server».Самые полезные MCP и скиллы для фронтенд разработки можешь найти в этом посте.ВступлениеМы рады объявить о релизе MDN MCP-сервера. MCP (Model Context Protocol) — это открытый стандарт, который позволяет ИИ-инструментам подключаться к внешним источникам данных. MDN MCP-сервер использует этот протокол, чтобы доставлять документацию MDN и данные о совместимости браузеров прямо в твой редактор кода или IDE.
81 000 интервью с Claude: чего на самом деле хотят люди от ИИ (и что их пугает)
Anthropic (создатели Claude) провели, пожалуй, самое масштабное качественное исследование об отношении людей к ИИ. 80 508 человек из 159 стран на 70 языках поговорили с «Anthropic Interviewer» (специальной версией Claude) о своих надеждах, страхах и реальном опыте.«Впервые я почувствовал, что ИИ превзошёл человеческие качества в рабочей задаче. В тот день я вовремя ушёл с работы и забрал дочь из детского сада» — инженер‑программист, Япония «Меня уволили в мае, потому что компания решила заменить меня AI‑системой».
