Почему мы ненавидим, но так любим нейросети
Да, я перегнул с заголовком. Не все мы, слава богу, вайбкодеры/вайбкопирайтеры и не все безума от нейронок. Но потерпите минуту.ДисклеймерЭта статья существует в двух экземплярах и будет опубликована на Хабре.Одна написана полностью под ключ Claude 4.6 — с минимальными правками (может получиться даже без них) и одним максимально подробным промптом. Основой для промпта послужит моя заметка:Идея для статьи на хабре — исследовать тему почему нас раздражает текст сгенерированный нейросетями в блогах/статусах/рекламных текстах/статьях и высказаться на этот счет.
Смена парадигм в нейрофизиологии: от рефлекторной машины к самоорганизующейся системе
Данная статья представляет собой краткий обзор и пересказ ключевых идей - этой статьи. В тексте использованы данные современной научной литературы для уточнения и расширения обсуждаемой темы.Введение
ИИ пишет код для всего мира. Но кто его проверяет?
Code Metal привлёк $125 млн на переписывание кода оборонки с помощью ИИ. Google и Microsoft сообщают, что 25–30% нового кода генерируется ИИ. AWS перевёл 40 млн строк COBOL для Toyota. CTO Microsoft прогнозирует, что к 2030 году 95% кода будет написано ИИ. Переписывание мирового софта — не прогноз, а факт.Anthropic недавно построила C-компилятор на 100 000 строк за две недели силами параллельных ИИ-агентов — меньше чем за $20 000. Он загружает Linux, компилирует SQLite, PostgreSQL, Redis. ИИ создаёт масштабный софт с поразительной скоростью. Но может ли он доказать корректность компилятора? Пока нет. Формальную верификацию результата никто не делает.
Почему электроника подорожает, а Россия получит свои процессоры
В России запускают масштабный проект по развитию микроэлектроники с бюджетом 1,25 трлн ₽. Планируют ускорить создание современного производства собственных процессоров и чипов. С 1 сентября 2026 года вводится технологический сбор. Давайте обсудим, получится ли на эти деньги создать конкурентоспособную микроэлектронику.Мегакорпорация на триллион: что создают, кто возглавит и откуда возьмут деньги
Рецензия на книгу «Генеративный ИИ на практике: трансформеры и диффузионные модели»
Генеративный ИИ развивается так быстро, что книги устаревают еще до того, как доходят до читателя. Тогда почему для рецензии мы выбрали книгу
Битва агентов: как мы запустили автономный трейдинг на GPT-5.2, Claude 4.5 и DeepSeek в «Финам Арене»
Может ли современная LLM не просто «галлюцинировать» графиками, а реально управлять капиталом в условиях неопределенности? Мы в команде Trade API «Финама» решили прекратить споры и запустили «Финам Арену» — масштабный эксперимент по автономному трейдингу.Мы создали среду, в которой 6 топовых моделей сражаются друг с другом и с рыночными индексами в реальном времени. Без сантиментов и подсказок — только API и промпты.Гладиаторы: ростер 2026 годаВ этом забеге участвуют тяжеловесы, каждый со своей «философией» логики:Claude 4.5 Sonnet (Anthropic) — надеемся на его осторожность и глубокий контекст.
От Stable Diffusion до тонкой настройки LLM: разбираем новую книгу-практикум
Генеративный ИИ перестал быть магией и стал инструментом. Но чтобы им уверенно пользоваться, нужно понимать, как работают трансформеры и диффузионные модели, и уметь их адаптировать. В этом поможет
