Корпоративный мозг на одной видеокарте: что на самом деле умеет локальная модель
Есть компании, где вопрос «какую модель выбрать» отходит на второй план, а первым встаёт другой: выйдут ли данные за периметр. Банк, госкорпорация, оборонный подрядчик, медицинский холдинг. И если ответ «выйдут, но мы всё обезличим» — начинается тяжёлый разговор. Обезличивание не даёт технической гарантии: достаточно одного не вычищенного поля в выгрузке или сочетания признаков, по которому человек восстанавливается. А отвечать за это решение будет конкретный человек — и чем выше цена ошибки, тем охотнее он выбирает вариант, где данные просто никуда не уходят.
Нарисованный очаг LLM: почему красивые схемы без предметной модели не греют
У Алексея Толстого в «Золотом ключике, или Приключениях Буратино» есть сцена, которая неожиданно хорошо описывает значительную часть того, что сегодня происходит вокруг больших языковых моделей.В каморке папы Карло висит старый холст с нарисованным очагом. Огонь выглядит убедительно, котёл на месте, сама картинка создаёт ощущение домашнего тепла и порядка. На такой очаг можно смотреть и почти верить, что перед тобой настоящая печь.
Goldman Sachs: ИИ уничтожает рабочие места быстрее, чем создаёт их
Исследование Goldman Sachs показало
Gemini 3.7 Flash: это снова не та модель, которую все ждали
Google выпустила Gemini 3.7 Flash — модель, которую сама компания называет «самой умной рабочей лошадкой» для кода и агентных задач. Релиз пришёл всего через три недели после Gemini 3.6 Flash. Google описывает это как результат обратной связи разработчиков и алгоритмических находок, которые команда обещает применять и к будущим моделям.
Не крутил с агентом циклы — жизни не видал
TL;DR: Циклы — это просто, как два пальца, всё, что крутится вокруг них, — немного сложнее…Как-то так теперь и живемПривет, Хабр! Меня зовут Альберт, и я программист
Asana за две недели заменила систему тестирования при помощи Codex от OpenAI
Asana за две недели заменила устаревшую систему тестирования, используя Codex от OpenAI. Компании это обошлось примерно в $12 000.
Как мы внедрили AIOps для контроля GPU‑утилизации и повысили её на 60%
Привет, Хабр! На связи Даниил Понизов и Роман Лазовский, руководитель и MLOps‑инженер команды ML‑платформы в RWB. Мы занимаемся разработкой платформы машинного обучения, в том числе — контролируем инфраструктуру и эффективное использование ресурсов.Недавно проходил Inside AI Meetup, где мы рассказали про внедрение AIOps практик в нашей команде — видеозапись вы найдете тут.
Как поймать поддельный документ по голограмме – даже без ультрафиолета
Как при автоматической проверке документов отличить оригинал от цветной ксерокопии или даже муляжа? Один из надежных признаков подлинности – наличие оптически-переменных защитных элементов (OVD, Optical Variable Device), например голограмм. Их внешний вид меняется при изменении угла обзора и положения источника света.В Smart Engines мы разработали и запатентовали метод обнаружения OVD, который позволяет выявлять копии и муляжи с помощью сканера под управлением ИИ
