LLM «шаблонно» креативны — подтверждено исследованием
В издательстве Oxford University Press вышло интересное исследование - они дали разным ИИ моделям выполнить задачи на креативность в заданных рамках, чтобы узнать, насколько уникальные решения они предоставят.
Антипаттерны вайбкодинга для начинающих: 10 способов сломать себе карьерный старт
Вайбкодинг — это когда ты описываешь задачу человеческим языком, модель пишет код, ты запускаешь — и оно работает. Иногда. Какое-то время.А потом ты приходишь на собеседование, и тебя просят объяснить, что делает твой собственный проект. И ты произносишь фразу: «Ну... оно как бы... в общем, я сейчас промпт покажу».Меня зовут Сергей Куриленко, я ML-разработчик, соавтор курса «Нейросети для работы» и ревьюер на курсе
Телефонный звонок → структурированный JSON: строим STT + LLM пайплайн на Python
Каждый день в российском бизнесе происходят миллионы телефонных звонков. Колл-центры, клиники, юридические конторы, отделы продаж — везде, где есть телефон, есть поток неструктурированных данных, который никто не обрабатывает. Менеджер повесил трубку, записал в CRM «клиент интересовался» — и 80% информации из разговора потерялось.Я потратил полгода на то, чтобы построить пайплайн, который берёт аудиозапись телефонного звонка и выдаёт структурированный JSON: кто звонил, чего хотел, какие суммы называл, что договорились делать дальше. В процессе набил достаточно шишек, чтобы написать эту статью.
Playwright MCP и n8n: как мы используем ИИ в автоматизации тестирования
ИИ в автоматизации тестированияЗаписали подкаст с практикующими QA-автоматизаторами о том, как реально внедрять ИИ в тестирование. Без хайпа — только опыт и грабли.Что внутри:
Дикая вода моего сердца. Переводим ещё одно стихотворение на праиндоевропейский с помощью нейросетей
Иллюстрация к стихотворению для перевода, сгенерированная ИИ-сервисом Google Gemini
Вайбкодь потише, пожалуйста! или Пацаны, это и раньше было легко
Итак, что мы имеем в моменте.Люди зачем-то общаются с чат-ботами, по собственной воле, менеджеры пытаются заменить программистов, а топ-менеджеры так вообще видят скорое наступление AGI.Поскольку слепо доверять продавцам лопат глупо, попробуем по фактам и аргументам разобраться что-же поменялось в мире.
Деквалификация через ИИ: нас предупреждали. Теперь это реальность
Умные машины — неумелые пользователи?
Как мы перестали писать промпты и превратили ИИ в аналоговый синтезатор через PyTorch Hooks
Спойлер: Никаких банальных ИИ-оберток, где текст конвертируется в звук через API. Только хардкорная хирургия нейросетей, кросс-модальные мосты и перехват мыслей LLM в реальном времени.За последний год Hugging Face превратился в конвейер одинаковых проектов: берем Llama/Gemma, прикручиваем к ней интерфейс на Gradio, называем это стартапом. Мы для нашего виртуального музыкального артиста Livadies решили пойти другим путем. Мы задались вопросом: как звучит чистая мысль нейросети, если не переводить ее в текст? И как звучит математическая геометрия доисторического камня или кожи рептилии?
OpenClaw переписали на Go и уместили в один бинарник на 35 МБ. Зачем и что это даёт
OpenClaw — Node.js. Это значит: установи Node, установи npm, склонируй репо, npm install, подожди пока 800 МБ node_modules скачается, настрой конфиг, запусти. Если что-то сломалось — разбирайся с версиями Node, конфликтами зависимостей, нативными модулями.Кто-то посмотрел на это и решил переписать всё на Go. Результат — GoClaw: один бинарный файл на 35 МБ, который скачал, дал права на запуск и работаешь. Никаких зависимостей, никакого рантайма, никаких node_modules.Разбираю, что внутри и имеет ли это смысл.Что такое GoClaw
Робот складывает футболки 86 раз подряд без ошибок: ИИ-модель GEN-1 достигла 99% успеха
Пять месяцев назад стартап Generalist AI доказал, что в робототехнике работают законы масштабирования — те самые, которые двигают языковые модели. Теперь команда показала, что бывает, когда по этим законам продолжают идти дальше. GEN-1 — первая универсальная модель для роботов, которая выполняет простые физические задачи с успешностью 99%. Предыдущие модели на тех же задачах показывали 64%.
