VK запускает нейропоиск Discovery AI — ИИ будет искать контент и генерировать ответы внутри сервисов компании
VK внедряет в свои продукты нейропоиск Discovery AI — функцию поиска и генерации ответов на базе собственной большой языковой модели, рекомендательной системы и поисковых технологий компании. На первом этапе обновление появится в VK Видео, Медиапроектах Mail и «Дзене», рассказали «Хабру» в компании.
Конец арендованного интеллекта
Представьте себе биологический вид, который не отрастил собственную префронтальную кору из-за недостатка доступных ресурсов и начал арендовать разумность у более крупного и агрессивного хищника. На короткой дистанции это триумф: нулевой расход калорий на поддержание нейронных связей, блестящее решение рутинных задач и почти бесплатное доминирование в своей экологической нише. Зачем тратить ресурсы на развитие собственного мозга, если можно просто отправлять запросы в чужой? Минус в том, что однажды хищник проголодается, и тогда он вас съест.
Делюсь опытом: ИИ-агент на Claude без LangChain и RAG — разбор архитектуры и развилок
Зачем я это пишуЗапустил недавно прод-агента на Claude — небольшой, для бытовой задачи у знакомой. По дороге понял несколько вещей, которые сначала казались мне очевидными «после интернета», а потом, когда сел и проверил на реальной задаче, начали играть иначе. Хочется поделиться разбором — может, кому-то сэкономит неделю-другую на тех же развилках.Сразу честно: я не «академический» разработчик. До последнего года писал на Python в основном чтобы прочитать чужой скрипт и подправить отступ. То, что вы увидите в коде ниже — собирал руками, лезя в документацию по каждому слою. Поэтому это не «гайд от эксперта», а скорее
Студенты-медики массово выпускают сомнительные исследования с помощью популярного инструмента
Критики считают, что TriNetX позволяет слишком легко анализировать электронные медицинские карты, из-за чего неопытные исследователи быстро публикуют плохо проработанные статьи.
65 бесплатных уроков июля: от LLM и RAG до Kubernetes, Go и QA
В июле пройдут 65 бесплатных демо-уроков по основным IT-направлениям: от разработки, архитектуры и инфраструктуры до ML, тестирования, аналитики и управления. В программе много тем, которые сейчас регулярно всплывают в рабочих обсуждениях: LLM-приложения, RAG, AI-агенты, Kubernetes, Go, Java, C++, QA-метрики, сети ЦОД и безопасность LLM-систем.Уроки ведут преподаватели курсов OTUS — практикующие специалисты, которые разбирают инструменты и подходы на прикладных задачах. Это удобный способ свериться с тем, что происходит в индустрии, задать вопросы экспертам и посмотреть, как устроено обучение на конкретном направлении.
Совет требует ИИ, а данные не готовы. Как ESM даёт фундамент, который не провалит пилот
В прошлой статье мы обсудили, почему ИИ-инициативы в компаниях, даже с большими деньгами и ресурсами, просто проваливаются. Коротко говоря, если у ИИ нет качественных данных, проект скорее всего обречён — по данным Gartner, 60% ИИ-проектов не доходят до продакшена из-за неготовности данных и процессов. В этот раз поищем решение: как собрать все заявки в одном месте и научить модель делать то, что вам нужно — уничтожать рутину.
Контекстная инженерия для слабой локальной модели: как мы делаем среднюю модель надёжной
Принято думать, что качество ИИ-агента упирается в размер модели. Но когда модель работает локально, в закрытом контуре и на ограниченном железе, брать «побольше» особо некуда. И оказывается, что главный рычаг не модель, а контекст: что вы ей показываете, в каком порядке и как фильтруете. Причём «контекст» здесь — это сборка под то, кто спрашивает, откуда и о чём, плюс честный порог релевантности и продуманный порядок секций. На сильной облачной модели небрежный контекст прощается запасом по reasoning; на средней локальной — нет. Об этом и статья.Почему на локальной модели контекст важнее самой модели
Fable и Mythos официально возвращаются сегодня — факты из поста Anthropic
Антопики написали большой пост, в котором много воды. Но если выделить главное, то- Официально подтверждено, что именно специалисты из Amazon отправили инфу о джейлбрейке Fable в правительство- Антропики хотя и не уточняют, что именно делал этот джейлбрейк, но говорят что даже Haiku 4.5 мог бы сделать эксплоит для подобных уязвимостей (но только если ему дать данные о самой уязвимости), а найти уязвимость сейчас могут Opus 4.8, GPT-5.5, and Kimi K2.7 - то есть это не было уникальной силой Fable- Они продолжают настаивать, что джейлбрейк был очень узкий, поэтому его
