ИИ в IT: как пользоваться ChatGPT и не слить конфиденциальные данные
ИИ помогает инженеру. Но готов ли инженер безопасно его использовать?Искусственный интеллект реально изменил то, как работают айтишники. Сетевые инженеры, безопасники, админы, DevOps, SOC-аналитики почти все сейчас так или иначе используют ChatGPT, Claude, Gemini в работе. У меня ИИ уже давно не «игрушка для баловства», а рабочий инструмент на каждый день: разобрать конфиг, найти ошибку, объяснить, почему что-то не работает так, как должно, накидать скрипт. Это экономит кучу времени, и сидеть руками разбирать то, что ИИ решает за секунды сейчас просто нет смысла.
AI в дизайн-процессе в 2026: что вижу в индустрии — и как это устроено у меня
Разговор про AI и дизайн за год сильно изменился. Год назад это было «нейросети нарисуют иллюстрацию». Сейчас дизайнеров волнует другое — как встроить AI не в один шаг, а во весь процесс целиком. Ниже — то, что попалось за последние недели: отчёты, интервью, посты дизайнеров. И отдельно — как это устроено у меня, от дискавери до тестирования готового макета.От «сгенерируй» к «на что не обратили внимание»
Amazon инвестирует $1 млрд в команду инженеров, которые будут выезжать в офис клиентов и внедрять ИИ‑агенты
Amazon объявила о планах инвестировать $1 млрд в создание новой команды инженеров по искусственному интеллекту AWS Forward Deployed Engineering. Её участники будут выезжать в офисы клиентов, чтобы внедрять системы агентного ИИ за «дни вместо месяцев».
Квадриллион параметров (1Q) для LLM. Когда нам ждать такую модель?
Согласно закону заголовков Беттериджа («Если заголовок заканчивается вопросительным знаком, на него можно ответить „нет“»), ответом на вопрос в заголовке будет „никогда“. И я попытаюсь вас в этом убедить.
Компания из Сан‑Франциско предлагает сервис уборки домов с использованием гуманоидных роботов по цене $30 в час
Компания Tau Robotics запустила сервис уборки домов с использованием человекоподобных роботов по цене $30 в час. Сейчас такой услугой может воспользоваться ограниченное число клиентов в городе Сан‑Франциско.
Шизофрения LLM, или Поваренная книга вайбкодера
Я пишу код больше двадцати лет. В этом стаже было всё: говнокод, красивый код, снова говнокод — и сквозь всё это стремление к прекрасному, которое то побеждало, то сдавалось под дедлайном. Сейчас тот период вспоминается как другая жизнь. Не потому, что я разлюбил программирование — а потому, что код руками я больше почти не пишу. Я пишу роли, правила и планы. Код пишут агенты.
Параллельное Программирование, Процессоры, Кэши с Кэйвоном и Кунле
На четвертом курсе Стэнфорда* я записался на урок по параллельному программированию. Изучив алгоритмы, контейнеры данных и математику, стоящую за нейронными сетками, понял, что толком не знаю, что такое микропроцессор. Было очень интересно углубиться в компьютерную архитектуру и понять лучше, как работает то, для чего мы разрабатываем софт и чем пользуемся ежедневно.Преподаватели были одни из лучших в моём опыте в Стэнфорде*. Кэйвон Фатахалиан—эксперт в области графики и производительности, а Кунле Олукотун—пионер в создании многоядерных микропроцессоров.Зачем это всё нужно?
Что общего у Таро, Viterbi и LLM: как алгоритм выбирает один смысл из многих
Представьте, что человек спрашивает о смене профессии и вытягивает три карты: Повешенный → Маг → Колесница. Из одной и той же последовательности можно собрать несколько правдоподобных историй: о паузе и переосмыслении, о найденных ресурсах или о риске принять резкое действие за настоящее решение. Карты одинаковые, а смысловые маршруты — разные. Как интерпретатор выбирает один из них? И можно ли описать этот выбор так же, как поиск гипотезы в распознавании речи, машинном переводе или языковой модели?От множества трактовок к лучшему пути
Как не потерять себя в эпоху ИИ
Обещание, что скоро код не придется писать руками, звучит далеко не первый раз. COBOL делали похожим на английский, чтобы программы были понятны не только программистам. Предшественник SQL назывался SEQUEL, то есть буквально Structured English Query Language. Потом появились ноукод-платформы. Ручной работы действительно становилось меньше, но программисты никуда не исчезли. Наоборот, их становилось только больше.
