С чего начинается Родина для ИИ? Мы строим российскую модель искусственного интеллекта без трансформера
Сегодня словосочетание «суверенный ИИ» звучит из каждого утюга. Корпорации отчитываются о миллиардных бюджетах, а в новостях регулярно появляются заголовки о том, что «русский ответ ChatGPT стал еще умнее». Но давайте называть вещи своими именами. То, что сегодня выдают за «суверенный ИИ» гиганты вроде Яндекса и Сбера — это карго-культ в блестящей обертке.
Почему Proptech — одна из самых сложных ИТ-индустрий (и почему это круто)
Привет, Хабр!Когда говорят про ИТ в строительстве, многие представляют довольно скромную картину: техподдержку, корпоративный сайт и пару интеграций с ERP. На практике всё давно выглядит иначе. Современный девелопер - это десятки цифровых продуктов: BIM-модели зданий, системы управления строительством, аналитические платформы, CRM, мобильные приложения жителей и даже собственные ИИ-платформы.Меня зовут Саша. Я занимаюсь развитием операционной модели ИТ-департамента девелопера Sminex. Кстати, пару лет назад я уже писал на Хабре статью
OpenAI Privacy Filter: красивая архитектура в суровых условиях русского бенчмарка
22 апреля 2026 года OpenAI выпустила OpenAI Privacy Filter
Разбор архитектуры и тест-драйв OpenAI Privacy Filter на бенчмарке персональных данных на русском
22 апреля 2026 года OpenAI выпустила OpenAI Privacy Filter
Как подготовить данные к анализу: очистка и предобработка, без которых всё остальное не имеет смысла
Привет, Хабр! Меня зовут Руслан Каллагов, я системный аналитик в Лаборатории Globus — партнёре Нетологии по стажировкам на курсах ИТ-профессий. Уже 4,5 года я работаю в проектировании программного обеспечения и верю в инженерный подход к подготовке данных. Специально для хабровчан собрал практическое руководство по подготовке, очистке и предобработке данных для анализа и машинного обучения. В нём объясняю ключевые этапы подготовки данных, показываю примеры кода, даю чек-листы и алгоритмы действий.
Критерии выживания и случайность — 4
Предыдущие статьи цикла.Случайность — другое имя БогаПовезло или сам добился? Как оценить?Критерии выживания и случайностьКритерии выживания и случайность - 2Критерии выживания и случайность - 3Интеллект и жизнь человека: что говорят данные, а что — интуиция1. Почему это трудная тема
Искусственный интеллект в Data Science: инструменты и границы возможностей
Нейросети ещё не стали обязательным пунктом в требованиях работодателей, но на практике многие дата-сайентисты уже используют LLM в работе: генерируют код в Cursor, пишут SQL-запросы в DataGrip и спрашивают совета у ChatGPT.Хабр, привет! Меня зовут Вячеслав Демин, я больше пяти лет работаю в сфере Data Science. Сейчас я руководитель направления аналитики данных в Сбере и эксперт на курсе «Специалист по Data Science» в Яндекс Практикуме. Начинал с этого же курса в 2020 году, после чего работал в сфере страхования и нефтехимии.
Как я стал вайбкодером (а казался, наверное, приличным человеком)
Почему вы видите этот скрин? — читайте дальше, объяснение будет. В целом это не про игры.
ИИ Анализ новостного сентимента как торговый сигнал
Исходный код торговой стратегии опубликован по ссылкепо
Is a new wave of process excellence coming?
TL;DR Companies are rolling out AI by trying agents on whatever comes to mind, without the process mapping discipline that used to precede any serious automation. It's worth asking whether that discipline is about to matter again, as agent architecture, token economics, and regulation start catching up with the experimentation.It's a strange question to ask in 2026, when agents are at the top of most companies' agendas and calling yourself "AI-native" has become almost mandatory. Against that backdrop,
