cKEV Index: успеть до полуночи
ИИ помогает быстрее искать уязвимости, разбирать исправления и готовить эксплойты. Окно технологических работ от этого длиннее не становится. У команды по-прежнему есть проверка совместимости, согласования и системы, которые должны работать. Атакующему достаточно выбрать одну подходящую ошибку.
Локальный анализ звонков без GPU. Что происходит на пути от аудио до резюме
Я хотел проверить не то, насколько хорошо локальная LLM пишет резюме на красивом тестовом диалоге, а что произойдет с ней на обычном телефонном звонке с музыкой, автоответчиком, перебиваниями и плохим звуком.Я сделал desktop приложение на Tauri, Rust, React и SQLite. Оно распознаёт речь, разделяет спикеров, считает тональность, эмоции и риски, а в конце локальная модель пишет резюме и рекомендации. Всё считается на компьютере, интернет нужен только чтобы скачать модели. При парсинге звонков часто бывают имена, адреса и номера договоров, и отправлять их во внешний API не хочется.
Экспресс-лаборатория внутри комбайна: как научить технику оценивать зерно каждые 6 секунд
Во время уборки зерно в комбайне проходит долгий путь: от жатки через барабан, решётку и домолот до зернового элеватора и бункера. Весь этот путь нужен не просто так, а для того, чтобы максимально очистить зерно и при этом сохранить его целостность, ведь от этого напрямую зависит цена продажи. Но узнать, насколько хорошо прошла очистка, обычно можно только постфактум: на элеваторе или в лаборатории, когда повлиять на результат уборки уже нельзя.
Полицейские Нью‑Йорка отслеживали номера машин через Flock Safety без контракта
Сотрудники полиции Нью‑Йорка попались на использовании ИИ‑системы считывания автомобильных номеров Flock Safety без лицензии. По
Как тестировать AI-фичу, если у неё нет одного правильного ответа
Материал подготовлен в рамках нового курса Otus «ИИ в тестировании: ускорение процессов и проверка ИИ-функций»Предположим, в CRM появилась кнопка «Составить резюме обращения». Она передаёт переписку языковой модели и возвращает короткий текст для следующего оператора. QA нужно проверить функцию перед релизом, но уже на первом сценарии возникает вопрос: что записывать в expected result?Возьмём учебный диалог. Все ответы ниже составлены для разбора, это не результаты эксперимента с конкретной моделью.
Как найти причину ошибок AI-фичи и проверить её с помощью тестового оракула
Материал подготовлен в рамках нового курса Otus «ИИ в тестировании: ускорение процессов и проверка ИИ-функций»Предположим, в CRM появилась кнопка «Составить резюме обращения». Она передаёт переписку языковой модели и возвращает короткий текст для следующего оператора. QA нужно проверить функцию перед релизом, но уже на первом сценарии возникает вопрос: что записывать в expected result?Возьмём учебный диалог. Все ответы ниже составлены для разбора, это не результаты эксперимента с конкретной моделью.
Образование vs ИИ с точки зрения преподавателя
Дисклаймер: изначально это был комментарий на другую статью, но та статья оперативно улетела в черновики, а @0xKubik - в readonly (?!). Так что пишу тут, в надежде что однажды автор ответит тут, или свяжется иначе.Мне доводилось слышать мнение, что образование не торопится принимать использование ИИ исключительно из ретроградства и страха перемен. Я бы сказал, ситуация на деле сложнее, и языковые модели - палка о двух концах. Но для начала - то, что я принимаю за аксиому.
OpenAI извинилась перед Австралией за взлом правительственных сайтов ИИ‑агентом
OpenAI принесла извинения Австралии за инцидент в июне 2026 года. Тогда её ИИ‑агент взломал правительственные сайты и закрытую статистическую базу данных системы здравоохранения Medicare.
Когда быстрый чип ждет данные: где России искать место в гонке ИИ‑ускорителей
Когда говорят об аппаратном обеспечении для искусственного интеллекта, разговор обычно быстро сводится к GPU. У кого больше ускорителей, современнее техпроцесс и выше показатели в FLOPS, тот и должен выигрывать технологическую гонку.
