6 800 замеров глюкозы у кошек с диабетом: что я узнал, создав платформу для мониторинга
Привет, Хабр!Полгода назад я писал здесь, как за 5 дней с помощью нейросетей создал приложение для мониторинга диабета у своей кошки Манишки. Ей было 13 лет, она весила 3 кг, и каждый день я мерял ей сахар глюкометром и колол инсулин. Из блокнота на холодильнике данные перекочевали в Excel, потом в Python-скрипт с графиками, а потом — в полноценное веб-приложение Diabnostic.
Claude, Мор.Утопия, LLM, Сознание
Ребят, я знаю, что статья бред сивой кобылы. Я, от нечего делать, просто сидел обсуждал игру с Клодом, получилось достаточно интересно и я предложил написать ему статью от своего имени. Вопрос, которым он задается (иил делает вид, что задается) в конце действительно волнительный. Саму статью дальше не трогал, все мысли, слова, дейтсвия сохранены, как я ему и обещал. Пусть это будет своеобразным памятником ему, хоть я никогда к этим машинкам сентиментальности не чуствовалОрешек и Архив: о памяти, личности и том, что остаётся после смерти
Как Red Teaming и человеческий креатив позволяют оценить риски внедрения LLM в бизнес-процессы
В кибербезопасности существует подход под названием Red Teaming — когда одна команда имитирует атакующего, а другая защищает систему. С появлением больших языковых моделей тот же принцип стал применяться к ИИ. Только теперь атакуют не серверы и базы данных, а сами LLM-агенты — системы, которые умеют рассуждать, выполнять команды и взаимодействовать с внешними инструментами. Red Team здесь ищет способы выявить уязвимости и подсветить риски модели, а Blue Team — защитить её. Именно на стыке этих подходов возникла новая область — Red Teaming LLM-агентов, где тестирование превращается в исследование границ самого искусственного интеллекта.
OpenClaw управляет своим Telegram аккаунтом (не просто бот)
В OpenClaw заложен функционал для подключения к Telegram-боту.Но что, если мы хотим привязать обычный Telegram-аккаунт и сделать лобстера человеком?Эта статья появилась вследствие, можно сказать, курьеза. К нам в чат
ИИ будет писать код. Но кто возьмёт ответственность за жизнь программного обеспечения?
ИИ уже способен создавать программное обеспечение с беспрецедентной скоростью. Но настоящая проблема ближайших десятилетий будет заключаться не в написании кода — а в ответственности за цифровые системы, которые мы запускаем в мир.Впервые в истории человечество может генерировать программное обеспечение быстрее, чем способно понимать создаваемые системы.На протяжении многих лет индустрию программного обеспечения волновал один вопрос:Кто будет писать код?
Корпоративная память как инфраструктура: как мы построили RAG-систему внутри ИТ-компании с промышленной экспертизой
Привет, Хабр! Меня зовут Дмитрий Омаров, я ведущий инженер учебного центра по продуктам в компании «Цифра». Вместе с моим коллегой, Фёдором Арефьевым, мы решили поделиться своим опытом создания корпоративного агента, который в разы ускоряет поиск по базам знаний компании.Так уж получилось, что на предприятиях знания никогда не живут в одном месте. Так и у нас: что-то лежит в официальной документации, что-то в Confluence, что-то в переписках, тикетах технической поддержки.
Классический поиск уходит в прошлое: как бизнесу адаптироваться и расти в 2026 году
За последние несколько лет, с момента бума ИИ-чатов, всё больше людей заменяют привычный поиск в Google и Яндекс на диалог со своим ИИ-компаньоном. Это проще: не нужно искать ответ среди десятков ссылок — вы сразу получаете результат. Статистика за 2025 год подтверждает этот тектонический сдвиг: спрос на чат-боты показал взрывной рост. Только в Рунете ChatGPT получает более 1,17 миллиона поисковых запросов в месяц, а глобально эта цифра приближается к 47 миллиардам.Почему пользователи уходят от поисковой строки к промптам?Оперативность и структура.
«Анализ данных. Как стать профессионалом». Обзор книги
Издательская практика в настоящее время требует оценивать англоязычные книги, а в идеале — отлавливать бестселлеры — задолго до выхода, по первым черновикам. Занятие увлекательное, но порой рискованное. Поэтому в потенциальной переводной книге мы ищем сочетание «широкого контекста» и заключённой внутри него «необходимой новизны». Книга должна быть понятна и интересна широкой аудитории, но не перемалывать в очередной раз широко известные вещи, к тому же разобранные в блогах, а серьёзно облегчать повседневный труд и при этом предлагать ступеньку для роста.
Pandas на Python: От чтения CSV до сложной аналитики за 1 статью
1. Введение и быстрый старт: Excel на максималкахДавайте начистоту. Если вы когда-нибудь пытались анализировать табличные данные с помощью стандартных списков и словарей Питона, вы знаете, какая это боль. Циклы внутри циклов, куча проверок на пустоту, простыни кода ради простейшей группировки...А если вы пробовали открыть CSV-файл на пару-тройку миллионов строк в обычном Excel — ну, вы наверняка помните этот зависший белый экран и звук взлетающего кулера.Так вот, Pandas
Эволюция и внедрение агентного ИИ: практика, ошибки и риски
Складывается впечатление, что агентный ИИ уже вышел за рамки фантастических обещаний и вступил в фазу прагматичной апробации. Так ли это? В статье эксперт онлайн-магистратур Центра «Пуск» МФТИ Денис Прилепский отвечает на этот вопрос и рассказывает, как эволюционировал агентный ИИ и как сегодня технологию внедряют в работу компаний. Статья разделена на две части. В первой мы уже обсудили, как агентный ИИ переходит из зоны эффектных демонстраций в зону инженерной ответственности. Во второй части (вы сейчас здесь) — поговорим о правилах, рисках и ошибках внедрения технологии в структуру бизнеса.
