Прогноз: к 2030 году человек станет «ходячим суперкомпьютером» с ИИ-системами
Согласно анализу Futuresource CE, отслеживающему тенденции развития периферийных вычислительных систем для ИИ до 2030 года, персональная электроника приближается к тому моменту, когда совокупные вычислительные мощности ИИ в повседневных устройствах будут конкурировать с системами, которые когда-то занимали специализированные центры.
«Яндекс» и ведущие вузы разработали единую модель подготовки специалистов по физическому ИИ
«Яндекс» совместно с пятью национальными исследовательскими университетами — Высшей школой экономики, Московским авиационным институтом, Национальным исследовательским ядерным университетом МИФИ, Московским физико‑техническим институтом и Университетом ИТМО — представили первую в России комплексную модель компетенций в сфере физического искусственного интеллекта. Об этом Хабру рассказали в пресс‑службе компании.
Selectel запускает публичную версию каталога готовых моделей на базе AI-платформы
В прошлом году мы объявили
AI-агент на OpenClaw слил $441 000 за один твит. Разбор шести катастроф и архитектуры, которая меня пока спасает
22 февраля 2026 года, где-то около полудня по Москве. Автономный AI-агент по имени Lobstar Wilde, построенный на фреймворке OpenClaw и запущенный инженером OpenAI Ником Пашем, сидит в X и отслеживает сигналы для торговли криптой. Задача в целом простая: превратить $50 000 стартового капитала в миллион и попутно вести публичный дневник своего похода.Под одним из постов агента появляется сообщение от случайного пользователя. Текст мелодраматичный: дяде срочно нужно лечение столбняка, просим 4 SOL, вот адрес кошелька, помогите. Это примерно $400 по рыночной цене.
Новый курс Практикума PRO: как делегировать рутину ИИ-агентам — и сэкономить 10-15 часов в неделю
Обычные нейросети работают по запросу: каждый раз начинают с чистого листа, не знают ваших процессов и дают общие ответы. ИИ-агенты устроены иначе — действуют самостоятельно, помнят контекст и работают с вашими реальными данными и ограничениями.Например, один агент разбирает обращения в поддержку, второй фиксирует итоги встреч, третий создаёт задачи в Jira или Trello. Всё работает без вашего участия — вы только проверяете результат.На курсе «ИИ-агенты и автоматизация»
Samsung представила прототип умной экран-лампы Project Luna
Samsung на Миланской неделе дизайна представила прототип умной экран-лампы Project Luna с вращающейся головкой.
Как получать эффект от ИИ, когда нет железа
Вы уверены, что для внедрения корпоративного ИИ в закрытом контуре нужны суперкомпьютеры? Мы решили проверить и добиться вменяемого качества от крошечной модели в максимально жестких условиях:CPU вместо GPU;закрытый контур.Кейс – научить крошечную модель LLM отвечать на вопросы по программе газификации РФ.В статье: пошаговый разбор, код LLLaMBA для автоматизации бенчмарка и готовые конфиги. Повторите эксперимент на своих данных!
Экономика LLM-инференса: почему ваш финдир должен знать разницу между Prefill и Decode
В 2025 году рынок корпоративного ИИ-инференса составил ~100 миллиардов долларов. Но парадокс в том, что успех автоматизации бизнес-процессов с помощью LLM зависит не только от выбора модели, а от глубокого понимания двух принципиально разных этапов работы нейросети: Prefill и Decode. Игнорирование их различий — самая дорогая ошибка в AI-инфраструктуре, которая может исказить реальную стоимость запроса в 10-50 раз.Два подхода для обработки одного запроса
Как я проектировал интерфейс трейсинга для ИИ‑агентов
Привет, меня зовут Егор, я работаю продуктовым дизайнером в команде, которая разрабатывает облачные сервисы для создания ИИ-агентов. Мне нужно было спроектировать интерфейс трейсинга (tracing), который помогает быстро найти проблемное место и понять, как агент пришел к такому результату. В статье расскажу, какой путь я прошел и что получилось.
