Google скрывает правду? Почему ИИ запрещает рисовать Винни-Пуха
Недавно я опубликовал исследование: генератор изображений Google Nano Banana показывал почти любой момент мировой истории, если дать GPS-координаты и дату - кроме «
Король, Дракон и Кролики: аллегория о тотальной оптимизации и конце маркетплейсов — 3 («Метастазы ПВЗ»)
ВСТУПЛЕНИЕ: К ТЕОРИИ СИМБИОЗА ЦИФРОВЫХ РЕЖИМОВНастоящее исследование, представляющее собой третью часть цикла «Король, Дракон и Кролики», посвящено анализу третичной стадии эволюции платформенного капитализма — стадии не конкуренции или поглощения, а стратегического симбиоза разнородных эксплуататорских систем. Если первая часть цикла («Король, Дракон и Кролики») вскрыла анатомию классического маркетплейса как феодального королевства, а вторая («Серая Барахолка
Фундаментальный разбор: эволюция архитектур нейросетей от перцептрона до трансформера
Доброго времени суток, «Хабр»!Устал я делать разного рода сравнения и составлять топы среди недавно вышедших моделей. Восемь месяцев назад вышла моя статья, рассказывающая о пути, который нейросети проделали от цепей Маркова до современных языковых моделей. Размышляя над старыми материалами, я подумал: а почему бы снова не углубиться в историю и не рассмотреть развитие архитектур моделей?Присаживайтесь поудобнее, а я начинаю свой рассказ, в котором пройду путь от перцептрона до современного трансформера.
Китайцы снова радуют. Вышла GLM-4.7 – заметный апгрейд именно для агентного кодинга
Z.ai представили GLM-4.7 — новую версию своей модели для кодинга, и апдейт получился не косметическим. Основной фокус — агентные сценарии, терминал и устойчивость на длинных задачах.По бенчмаркам рост выглядит вполне предметно: SWE-bench Verified — 73.8% (+5.8%), SWE-bench Multilingual — 66.7% (+12.9%), Terminal Bench 2.0 — 41% (+16.5%).
Итоги 2025: что нейросети уже (плохо) делают за нас
В этом году нейросетевые сервисы, предназначенные для генерации кода, музыки, картинок и даже видео стали чем-то обыденным. Вау-эффекта, как пару-тройку лет назад, они уже не вызывают. Мы привыкли рутинно обращаться к ним, когда нужно сделать баннер с котиком или перевести с китайского языка. Нейросети не стали панацеей. Они не начали выполнять нашу работу лучше нас. Ни писать, ни рисовать, ни кодить на достаточном для соперничества с живым человеком уровне они по-прежнему не умеют. Даже ассистенты из них получаются так себе – недавно, например, ИИ от Google
Почему ИИ пока рано управлять бизнесом: как торговый автомат от Anthropic потерял $1000
Anthropic провела эксперимент, который неожиданно стал одной из самых показательных ИИ-историй года. Компания позволила своей модели Claude управлять реальным торговым автоматом в редакции The Wall Street Journal — с возможностью самостоятельно устанавливать цены, заказывать товары, вести бюджет и общаться с людьми через Slack. Итог: автомат ушёл в минус более чем на $1000, раздал товары бесплатно и стал жертвой социальной инженерии.
