Контекстное окно: почему нейросеть забывает части разговора
Представьте, что вы разговариваете с невероятно умным и эрудированным собеседником. Только очень странным. Несмотря на весь свой интеллект и тысячи фактов, которые он непринужденно рассказывает, он не может ничего запомнить. Ваш диалог с ним каждый раз как бы начинается заново. Вы даете ему вводные, задаете вопросы, что-то уточняете, а он, на основе всего этого, выдает ответ.
Почему хороший ответ ИИ иногда ведёт к плохому результату
Иногда я прошу ИИ улучшить производительность страницы и получаю на вид хороший результат: компонент становится проще, лишний код исчезает, рендеров становится меньше. Позже выясняется другое: страница тормозила из-за тяжёлого запроса, большого списка или лишней загрузки данных.Так часто бывает с производительностью. Видно медленный участок интерфейса, и рука тянется к самому заметному месту:Оптимизируй этот компонент.
Исследование: сотрудники тратят равное время на «управление» ИИ и полезную работу
Новое исследование, проведённое среди работников, использующих ИИ, показало, что технология повышает их производительность, экономя каждому примерно 11 часов в неделю. Но в то же время людям в среднем приходится тратить более шести часов на «наблюдение за ботом», проверяя результаты работы ИИ, исправляя ошибки и повторно запуская запрос.
Окупается ли мультиагентность и можно ли автоматически выбрать паттерн под задачу?
Я прогнал шесть мультиагентных паттернов на трёх бенчмарках и трёх моделях. Под командой агентов тут понимаются связки вроде критика-актора или оркестратора с подчинёнными. Почти везде такая команда проиграла одиночному агенту. Проиграла и по точности, и по цене, а по цене иногда вчетверо.
Глава Microsoft объяснил, почему ИИ не обесценит людей
Гендиректор Microsoft Сатья Наделла опубликовал в X программную статью
Верификация программного обеспечения в эпоху искусственного интеллекта
Перевод доклада Бертрана Мейера (Eiffel Software, Recognyze AI) с ACM Technology Talk, 7 мая 2026 г. Отредактированная стенограмма и раздаточный материал. Более структурированное изложение — в статье «От вероятного к доказуемому» (Communications of the ACM, июнь 2026) и в готовящейся книге «Понимание искусственного интеллекта: триумф эмпиризма».От переводчика. Это перевод митап-доклада Бертрана Мейера — создателя языка Eiffel и концепции «проектирования по контракту», автора классического «Object-Oriented Software Construction». Доклад показался мне прямым продолжением (
Коммуналка, школа и 10 лет свободы: AI выпустили в симулятор жизни, где они научились дружить, выгорать и достигать
Привет, Хабр! Меня зовут Михаил Сальников. Я независимый ИИ-исследователь, автор бенчмарка AI Independence Bench и эксперимента с автономным агентом Aria. Я регулярно читаю новые препринты на arxiv.org и иногда натыкаюсь на статьи, после которых трудно уснуть. Сегодня — как раз такой случай.
От языковых моделей к вычислимому мышлению: как SymFSM меняет архитектуру AI-систем
Когда LLM перестаёт быть «генератором текста»
Shutterstock станет «творческой платформой на основе ИИ»
В Shutterstock анонсировали следующую ступень развития платформы, объединяющую библиотеку созданных людьми медиа с растущим набором инструментов на основе ИИ. Цель состоит в том, чтобы помочь пользователям быстрее переходить от идеи к готовому проекту, не переключаясь между различными приложениями и сервисами.
Кровь и пот искусственного интеллекта
Привет, меня зовут Янина. По основной работе я управляю проектами и продуктами, а по вечерам — преподаю разговорный английский на темы продуктовой разработки. Уже полгода я веду небольшой разговорный клуб, где мы с ребятами из IT (PM, PO, разработчики, дизайнеры, аналитики) обсуждаем реальные кейсы продуктовой разработки.В качестве материалов для аудирования я часто использую подкасты, фильмы и новости. Это мои ключевые источники тем, лексики и инсайтов для созвонов. Я не просто слушаю их сама — я отбираю видео, которые потом превращаются в живые дискуссии и дают практическую пользу.
