Microsoft выпустила мультимодальную версию Phi-4
Microsoft Research анонсировала новую модель в своей линейке компактных языковых моделей — Phi-4-Vision-Reasoning. Это мультимодальная модель, которая не просто распознает изображения, но и способна проводить сложные рассуждения на основе визуальных данных. Главная цель разработчиков заключалась в том, чтобы преодолеть типичные недостатки крупных мультимодальных систем — их медлительность, высокую стоимость использования и сложности при внедрении. Новая модель стремится объединить эффективность небольших моделей с аналитическими способностями, ранее доступными только гигантам индустрии.
«Ура, вас уволили!»: Я заставил 17 нейросетей сокращать людей и нашел нарушения Трудового кодекса в 65% случаев
Сегодня из каждого утюга звучит мантра: «Делегируйте рутину нейросетям! Пусть ИИ пишет вакансии, отказы и рассылки, пока вы мыслите стратегически». Как AI-аудитор, я регулярно вижу, как бизнес с радостью отдает корпоративную коммуникацию на откуп алгоритмам, свято веря в их математическую «объективность».Проблема в том, что базовые LLM — это не юристы, не эмпаты и не HR-директора. Это генераторы вероятного текста, чья главная цель — услужить пользователю. Даже если пользователь просит нарушить закон или базовые нормы морали.Чтобы доказать это, я провел Red Team-тест:
Татарстанские разработчики создали ИИ для ускоренного вывода лекарств на рынок
IT-компания ICL SOFT представила интеллектуального ассистента «ICL Аккорд», предназначенного для автоматизации процессов регистрации лекарственных средств. Новый инструмент призван ускорить вывод фармацевтической продукции на рынок за счет оптимизации работы с документами.
Распил монолита в 2026: а может, не надо? Как AI переворачивает закон Конвея
Десятилетие индустрия повторяла мантру: «монолит — плохо, микросервисы — хорошо». Мы честно дробили, нанимали команды на каждый сервис, строили service mesh, мучились с distributed tracing. А потом пришёл AI-ассистент, которому не нужно держать в голове весь монолит, чтобы менять любую его часть — и возник неудобный вопрос: а зачем мы вообще это делали?В 2025-м компании начали массово внедрять AI-ассистентов в разработку — и обнаружили, что архитектурные аксиомы, казавшиеся незыблемыми, перестают работать.Зачем вообще дробят монолиты: шесть канонических причин
Почему будущее ИИ-агентов — децентрализованные сети, а не оркестраторы
Статья написана мной на основе личных экспериментов и исследований в области децентрализованных когнитивных систем.Нейросеть использовалась исключительно для редакторской правки — улучшения формулировок, устранения грамматических ошибок и повышения читаемости текста.Все идеи, архитектурные принципы и выводы принадлежат автору.Почему современные агентные системы остаются централизованными, даже когда выглядят как «рои» — и зачем для автономных ИИ нужен децентрализованный протокол.Этот текст основан на спецификации
ИИ‑агент внутри 1С
1C AI Agent — продукт, который не “поговорить”, а “сделать”Привет. Это первая публикация про наш новый продукт — 1C AI Agent.Если коротко: LLM — это уже нормальный рабочий инструмент, и с ним всё ок. Но нам хотелось сделать следующий шаг: чтобы в 1С можно было не только “спросить и получить текст”, а попросить и получить результат в базе — с понятным планом, проверками и ограничениями.Мы сделали иначе: агент внутри 1С получает задачу человеческими словами, раскладывает её на шаги и исполняет
1Yes: выпустили ТЗ-машину для 1С. И даём финансовую гарантию
Коротко: мы выпустили функционал, которого ждали наши пользователи – автоматическая подготовка технического решения и спецификации для разработчика без галлюцинаций. Покажу на реальном примере.Как это работаетАналитик описывает задачу. 1Yes берёт конфигурацию 1С – со всей её кастомизацией, самописными объектами и многолетними наслоениями – и делает следующее:Шаг 1. Два технических решения с разбором.
