искусственный интеллект. - страница 270

Тюнинг Cursor: как я укротил AI-ассистента и радикально снизил счета за токены с помощью MCP-серверов

Cursor или его аналоги, здорово облегчают написание кода, когда речь идет о каких-то не очень больших проектах. Но стоит попробовать применить их к серьезному, сложному проекту, состоящему из нескольких репозиториев, и тут же сталкиваешься с тем, что эти “чудеса” оборачиваются просто огромными счетами за токены. Я в этой статье поделюсь, как мне удалось перестать впустую сжигать миллионы токенов. Для этого пришлось собрать и запустить три MCP-сервера по протоколу Model Context Protocol, что позволило сэкономить до 90% бюджета, при этом совершенно не потеряв в эффективности модели при работе с кодом.

продолжить чтение

Почему ваша LLM-платформа — следующая цель: аудит безопасности AI-сервиса изнутри

Disclaimer: Всё описанное — результат санкционированного аудита безопасности по договору. Уязвимости ответственно раскрыты, ключи ротированы, домены и IP изменены. Статья — для понимания, не для воспроизведения.Мы искали уязвимости в RAG-платформе с десятками тысяч пользователей — а нашли доступ ко всей инфраструктуре и API-ключам с бюджетом в сотни тысяч долларов. Две недели мы строили сложные цепочки: SSRF через LangChain, инъекции в промпты, HTTP smuggling, CVE в десериализации. Ни одна не дала результата. А потом мы сделали один curl к открытому порту — и получили все ключи за 5 минут.

продолжить чтение

Пять документов ломают ваш RAG: где реальная уязвимость и что с ней делать

Материал подготовлен для будущих студентов курс "NLP / Natural Language Processing".У RAG-систем есть фундаментальный парадокс доверия: пользовательские запросы считаются недоверенным вводом, а извлеченный из базы знаний контекст по умолчанию считается доверенным, хотя и то и другое попадает в один и тот же промпт. Согласно исследованию, опубликованному на USENIX Security 2025 (или см. github репо

продолжить чтение

Я просил Claude перестать мне льстить. 16 апреля получил. Беру свои слова назад

16 апреля Anthropic выкатила Claude Opus 4.7. На self-reported бенчмарках - 12 побед из 14. SWE-bench Verified +6.8, MCP-Atlas +14.6, SWE-bench Pro +10.9. Цена та же, 25 за миллион токенов.Через 24 часа

продолжить чтение

В Google Translate появился тренажёр произношения с обратной связью на базе ИИ

В Google Translate появился встроенный тренажёр произношения с обратной связью на базе искусственного интеллекта. Тренажёр включается кнопкой Practice в мобильной версии приложения. 

продолжить чтение

Спецификация, ворота, метрики: как SENAR закрывает вход и выход задачи

продолжить чтение

OpenWebUI: System Prompt vs Skills vs MCP Tools — разбираем на живом примере валидации URL

Автор: Александр Казанцев, руководитель отдела документации и контентаВ последних версиях OpenWebUI появились Skils, и я решил сразу же их «пристроить» в дело. Одной из задач их применения виделась валидация ссылок, которые чат-бот техподдержки отдает в своем ответе: модель должна отвечать на вопросы по документации, строить корректные ссылки на статьи и не выдумывать несуществующие эндпоинты и URL. AI-платформаГотовые серверы с LLM и инструментами для ИИ и машинного обучения. Узнать больше

продолжить чтение

Казначейство внедрило ИИ для мониторинга строек нацпроектов

Федеральное казначейство внедрило сервисы ИИ для анализа рисков на объектах капитального строительства, которые возводятся за счёт федерального бюджета. Для аналитики используется отечественная платформа QMonitoring. Она помогает круглосуточно наблюдать за строительными объектами и анализировать видео с камер, установленных на площадках по всей стране.Система в режиме реального времени отслеживает:количество рабочих на объекте;выполняемые работы;чрезвычайные происшествия;эффективность использования спецтехники;объекты, которые попадают в зону риска.

продолжить чтение

К2Тех запускает «ИИ-офис» — платформу для управления ИИ-гипотезами и оценки экономического эффекта инициатив

Компания К2Тех объявила о запуске «ИИ-офиса» — платформы для работы с инициативами в области искусственного интеллекта. Решение ориентировано на компании, которые переходят от локальных пилотов к системному подходу к внедрению ИИ-технологий в рабочие процессы. Платформа помогает структурировать весь цикл внедрения: от сбора и приоритизации гипотез до запуска проектов и точного расчета возврата инвестиций (ROI).

продолжить чтение

Content AI объединила IDP и RPA в платформе ContentCapture

Компания Content AI, российский разработчик ИИ-решений для автоматизации бизнес-процессов, выпустила новую версию платформы ContentCapture, в которой объединены интеллектуальная обработка документов (IDP) и роботизация процессов (RPA). Раньше для таких задач требовались два отдельных продукта от разных вендоров; интеграция между ними увеличивала стоимость проекта на 30–50%. В новой версии оба инструмента доступны в рамках одного решения и одной лицензии. 

продолжить чтение