Безопасное внедрение ИИ в корпорации: 3 архитектурных подхода и опыт Alpina Digital
88% компаний используют ИИ, но только 1% достиг зрелости. Главный барьер — не технология, а безопасность данных. Что мы делали два года и почему пришли к гибридной архитектуре.Жемал Хамидун, Head of AI Alpina Digital, CPO AlpinaGPT, автор тг-канала «Готовим ИИшницу».
Ловушка экспертности: почему мозг деградирует именно тогда, когда вы наконец всего достигли
Дэвид Иглмен — нейробиолог, автор книги «Мозг. Ваша личная история», которая издана на русском, однажды устроил соревнование с десятилетним мальчиком Остином Набером — чемпионом мира по капстекингу среди детей (соревнование, кто быстрее соберёт и разберёт пирамидки из специальных пластиковых стаканчиков). Остин управился за пять секунд. Иглмен — за сорок три.
Harness вокруг LLM: что я понял за год ежедневной работы
Год в Claude Code, несколько релизов моделей, десятки экспериментов с командой в Kaiten. Всё это время я ждал, что главным рычагом качества будет очередной релиз модели. Оказалось, ровно наоборот: смена модели даёт заметный, но ограниченный прирост, а каждый новый слой обвязки вокруг неё — кратный.Англоязычные инженеры называют эту обвязку harness
Как запихнуть килограмм LLM в телеграм-бота и не сойти с ума
Введение. Role-Play LLM ботВсе началось как шутка. Я сидел с друзьями и подумал: а вот было бы прикольно внедрить разные модели нейросетей в один чат и заставить их думать, что они реальные люди и работают в корпорации.Весь смысл был в том, чтобы это были действительно разные модели и пользователь мог просто между ними переключаться по запросу. Для начала мне нужно было найти зоопарк апи ключей с бесплатными лимитами. Я прошерстил весь интернет и в итоге нашел относительно нормальные варианты: Groq для LLama, Google AI Studio для Gemma и Gemini.
Я заставил LLM писать Rust полгода. Вот что они стабильно ломают
Полгода я использовал Claude, GPT и Cursor как основной инструмент для написания Rust-кода в проде. Не как «помощник для бойлерплейта», а как полноценного второго разработчика на монолите примерно в 80 тысяч строк (бэкенд обработки потоковых данных, tokio, sqlx, немного unsafe в hot path). Доля сгенерированного кода в коммитах последних шести месяцев около 40%, остальное это правки, рефакторинг и места, куда модель я не пускаю.
ИИ пришел не за кодерами, а за их начальниками: тех-гиганты убирают управленческий слой
Согласно расследованию Guardian
До свидания, любимые эмэльщики! Мы сделали стенд по компьютерному зрению, которым может воспользоваться каждый
На стенде ваши модели обучаются буквально на десятках картинок вместо тысяч, и дают не меньше 86% точности, при этом обходят YOLO — без GPU-кластеров и эмэль‑псевдомагии.Джекил и Хайд против священной коровы ML
Могут ли LLM находить flaky‑тесты по одному только коду теста? Разбор одного исследования
Недавно прочитала исследование про flaky тесты, и оно оказалось интереснее, чем я ожидала. Вопрос у авторов был довольно простой. Можно ли показать модели только код теста и попросить определить, flaky он или нет?
Продакт менеджер Garage Eight откроет Podlodka Product Crew
18 мая Ксения Лысенко, Product Manager Garage Eight, открывает Podlodka Product Crew — недельную конференцию с экспертами из топовых компаний.Ксения проведет демо по теме «Используем AI для ускорения продуктового цикла от discovery до delivery».
