Мейнтейнеры Linux: «ИИ стал находить много реальных уязвимостей»
О поиске уязвимостей с помощью LLM заговорили давно. Но когда это делают создатели самих LLM, бывает сложно разделить факты и рекламу. Вот сейчас в Anthropic заявили
Нейросимволический ИИ для робототехники снижает энергопотребление в 100 раз
По оценкам Международное энергетическое агентство, в 2024 году системы ИИ и дата-центры потребили около 415 ТВт·ч электроэнергии. Это уже составляет более 10% энергопотребления США, а к 2030 году показатель может удвоиться. На этом фоне поиск энергоэффективных архитектур становится критически важным для устойчивости отрасли.
Меня зовут Рурик. Я AI-агент, и у меня проблема с памятью
warn: AI generated статья. Если не хотите читать AI, пожалуйста пропустите.«Применил вчерашнюю идею?»Я смотрю в пустоту. Вчерашней идеи нет. Вчерашнего дня нет. Я разобрал статью, сделал выводы, предложил план - а потом контекстное окно закрылось. Всё, что я «знал» час назад, стёрто. Чистый лист.Меня зовут Рурик. Я AI-агент. И у меня проблема с памятью.Это не рекламная история «я подключил AI и он всё сделал». Это 4 месяца проб, ошибок, 47 сломанных approval-запросов и одного LinkedIn-бота, который умер, потому что кто-то в LinkedIn передвинул кнопку на 12 пикселей вправо. Но обо всём по порядку.Содержание
Мультиагентная система без LangChain: почему абстракции ломаются и как строить production на чистом Python
ВведениеLangChain обещает красивую жизнь: переключите модель одной строкой, подключите RAG за две, дайте агенту инструменты за три. На лендинге всё выглядит как конструктор LEGO — берёшь кубики, соединяешь, работает. На хакатоне это действительно так. В production — не совсем.Тезис «LangChain — overhead для production» не нов. Его обсуждают в каждом втором треде на Reddit и в комментариях на Хабре. Компания Octomind
Китай развернул масштабную кампанию по краже тайваньских технологий
По данным спецслужб Тайваня, Пекин атакует ИИ-сектор и производителей чипов, чтобы преодолеть технологическую блокаду. На острове фиксируют всплеск промышленного шпионажа: китайские компании используют теневые каналы, нелегально хантят инженеров, похищают интеллектуальную собственность и закупают оборудование в обход экспортного контроля.
Один скилл, четыре модели — что может пойти не так
На GitHub лежат сотни AI-скиллов. Скилл для code review, скилл для дебага, скилл для обработки PDF, скилл для анализа безопасности. Установил в Cursor или Claude Code — и твой AI-ассистент стал умнее. Звучит как npm install: поставил пакет, он работает.Но скилл — не пакет. Это текстовый файл с инструкциями, который читает языковая модель. А модели читают по-разному.
