ИИ.
Бывший руководитель Sora покидает OpenAI
В прошлом месяце OpenAI объявила о закрытии проекта нейросети для генерации видео Sora. Теперь американскую компанию покидает руководитель команды Sora Билл Пиблз. Об этом он сообщил в X.
Ловушка «Пари Паскаля»: как страх перед будущим ИИ отвлекает нас от проблем в настоящем
Давайте сразу честно: я не считаю нынешний ИИ разумным
Мифы о технологических революциях
Мне показалась интересной тема поднятая в статье: Четыре промышленные революции и одна закономерность: почему нынешний переход отличается от предыдущих
ИИ в корпоративной Jira или лиса в курятнике: новый вызов для DevSecOps-инженеров
Спойлер: не бойтесь модели — бойтесь препроцессора 25 февраля 2026 года Atlassian вывела в открытую бету «агентов в Jira». Теперь они практически наши коллеги: видны на доске как исполнители, на равных участвуют в рабочих процессах, а вызывать их можно прямо в комментариях через @mention. Параллельно Atlassian выпустила Rovo MCP Server GA — хостированный сервер, который дает совместимым AI-клиентам (Claude, Cursor, Gemini CLI и др.) защищенный доступ к Jira и Confluence.
Пробуем использовать локальные LLM для написания кода
ИнтроКогда возникают мысли про бесплатное использование агентов для написания кода, появляются два варианта: поискать бесплатные сервисы и использовать локальные модели. В прошлой статье мы рассмотрели возможности бесплатного использования облачных моделей. В этой же статье мы посмотрим, можно ли использовать локальные модели для написания кода с помощью тех же агентов.
AI-суперапп – главный тренд 2026 по версии Forbes. Что мы видим из GPTunneL с позиции 2 млн пользователей
В декабре я рассказал на Хабре, как GPTunneL вырос от прототипа до 1,5 млн пользователей. С тех пор нас стало 2 млн. Подумал – пора рассказать, что мы делаем сейчас и куда идём. Хабр для этого хорошее место.Если коротко: строим и обучаем собственную модель GROM, развиваем GraphRAG, Creative Lab, vibe-coding, работаем над оркестрацией 100+ моделей через единый интерфейс. Под всё это – ML-команда, начинаем строить инфраструктуру под претрейн, прямые партнёрства с MiniMax, ByteDance, Alibaba, Сбером и рядом других поставщиков моделей – как китайских, так и западных.
Принципиальная детерминированность нейросетей и безопасность
Одним из ключевых требований к информационной системе является воспроизводимость результатов. Однако многие специалисты сталкиваются с трудностями, когда попытка повторить эксперименты приводит к отличающимся показателям. Такая ситуация известна как недетерминированность: модель выдаёт различные результаты при одинаковых входных данных и конфигурации.Вместе с тем, несмотря на распространённое заблуждение, источником проблемы чаще всего становятся не свойства самой нейросети, а упущения на этапах проектирования разработки и эксплуатации.
