ИИ.
Как Google сделал то, что не удавалось никому за всю историю смартфонов
Siri запустили в 2011-мПятнадцать лет назад. Вдумайтесь.
Я записываю таунхоллы фоном, пока делаю что-то полезное. И вам советую
Помните такое? :-)Или: как корпоративный софт вынудил меня написать своё приложениеПредставьте картину. Понедельник, 10:00. В календаре — ежеквартальный all-hands на час. CEO заходит в Teams с видом человека, которому есть что сказать. Первые пять минут — действительно интересно. Потом начинается.
ИИ-чат в «Яндекс Картах» стал понимать детализированные запросы пользователей
В «Яндексе» обучили
Почему я не поладил с OpenClaw, ZeroClaw и Moltis, и что у меня вышло в итоге. Спойлер: MicroClaw
В этой статье я расскажу, как начал разрабатывать персонального ИИ-ассистента задолго до бума OpenClaw, с какими фундаментальными проблемами столкнулся и почему в итоге решил написать свой фреймворк. Вы узнаете, какие принципы работы ИИ-агента, как мне кажется, наиболее важны в современных агентских системах, как он обеспечивает безопасность и почему Python все-таки лучший выбор для подобных проектов. Если вы тоже пробовали подружиться с LLM-агентами, но сталкивались с перерасходом токенов, утечкой данных или проблемами их запуска, интеграции и модификации — возможно, этот проект окажется полезным.
«ИИ масштабнее, чем Covid»? Почему 85 миллионов человек ошибаются насчёт ИИ и рабочих мест
«Происходит что-то масштабное». «Большинство людей не узнает об этом, пока не станет слишком поздно».
Почему дата-центры будущего откажутся от переменного тока
На конференции Nvidia GTC 2026 ключевые игроки энергетики представили архитектуры, в которых переменному току больше нет места. Причина проста и болезненна. Традиционная серверная стойка потребляет около 10 кВт, но ИИ-стойки подбираются к 1 МВт. При этом электричество проходит абсурдный квест: сетевой AC понижается, преобразуется в DC для батарей, снова в AC, и опять в DC — потому что чипам нужен именно постоянный ток. Каждое преобразование съедает энергию и требует оборудования. Одна мегаваттная стойка — это 200 кг медных шин. Гигаваттный дата-центр — 200 тонн меди только на проводку.
Топ нейросетей для работы с таблицами: Zoho, BotHub, GPTExcel и другие
Думаю, каждый, кто хоть раз пытался подготовить отчёт к утру понедельника, сталкивался с этим чувством. Когда в таблице 500 строк, в каждой какой-то текст, а начальник просит просто выделить главное. Просто, да.
Game Over для мышления? Динамическая теория человеческой агентности в эпоху ИИ
Пролог. О чем эта статьяБольшинство из нас, так или иначе, пользуется ChatGPT, Claude, DeepSeek. Мы просим их написать письмо, составить отчет, придумать идею, сгенерировать текст, выдать экспертное мнение, иногда - принять решение. Это удобно, быстро, эффективно.А теперь вопрос: кто в этой связке принимает решения? Если вы думаете "конечно, я" - задержитесь на секунду. Когда вы в последний раз спорили с ответом ИИ? Когда вы в последний раз говорили: "нет, это неверно, вот почему" - и могли объяснить, почему так считаете? Когда вы в последний раз принимали решение, которое шло вразрез с рекомендацией ИИ?
