Почему цифровой AGI не приведет к сознанию
Введение. В результате одного диалога в комментариях к предыдущей статье (https://habr.com/ru/articles/1007808/) я решил взглянуть на тему аналог vs цифра с другого, философского ракурса. В дискуссии о дискретности и непрерывности интересно рассмотреть следующую проблему - что такое сознание и может ли оно возникнуть у машины. Инженеры обещают AGI со дня на день, философы спорят о сознании, но похоже, что каждый говорит на своем языке. Эта статья — попытка разобраться в понятиях, которые использует современная наука. Глава 1. Жизнь требует белка (эмпирическое наблюдение).
«AGI будет выглядеть как разминка»: Альтман о следующем прорыве в ИИ
Глава OpenAI Сэм Альтман заявил, что в ближайшем будущем может произойти архитектурный прорыв за пределами трансформеров — и что нынешние модели уже достаточно умны, чтобы помочь его найти. Слова прозвучали на открытии TreeHacks 2026 — крупнейшего в мире студенческого хакатона, который проходит в Стэнфорде и собрал более 1000 участников из 30 университетов и 12 стран.
Грабим корованы: что умеют бесплатные ИИ-генераторы игр
Можно ли сделать игру, имея лишь идею, но без программирования, без навыков, и, главное, без денег? Я решил посмотреть, как обстоят дела с "вайб-кодингом" игр и протестировал несколько (условно-)бесплатных генераторов.
Назад в античность или общество в эпоху ИИ?
Я долго думал, как будет выглядеть общество в эпоху ИИ. Похоже, что будут взаимодействовать 3-4 типа интеллекта:1. Собственно люди2. ИИ (на базе LLM или что их заменит)3. Киборги (люди с вживленными нейроимплантами)4. Оцифрованное сознание людей (умерших или же просто дубли)Пункт 4 – это пока фантастика, киборги только появляются, а вот люди с ИИ уже взаимодействуют во всю. И многие профессии начинают исчезать или изменяться. Переводчики уже стонут.
Как мы вкатывались в генеративный ИИ и куда катимся дальше
Всем привет!Сегодня я хочу рассказать о внедрении финансового генеративного чат-бота в маркетплейс Выберу.ру и о том опыте, который был приобретен за время запуска этого проекта. Эта статья написана с целью объяснить концепции и трудности, с которыми мы с командой столкнулись, поэтому постараюсь обойтись без особого погружения в технические детали.Приступим.Зачем это нужно?
В поисках эмбеддинга личности или Как зарождается личность LLM
Пару месяцев назад я публиковал отчет об эксперименте по созданию языковой модели на базе модульной архитектуры с ядром на латентных представлениях. Данная статья является отчетом о новых аспектах этого эксперимента. Поэтому для тех, кто не в теме, совсем коротко: классические авторегрессивные LLM оперируют токенами, условно говоря думают на токенном уровне. В модульной архитектуре отдельно выделяется языковой интерфейс в виде энкодера и декодера, а само «думающее» ядро работает уже не с токенами напрямую, а с их сжатыми латентными представлениями. Кому интересно, вот ссылка на статью с предыдущим экспериментом:
Дроны над Дубаем и новостной агрегатор: Flask, MCP-сервер, AI-агент и Telegram-бот
28 февраля 2026 года я стоял у окна на 41-м этаже в JBR в Дубае и смотрел, как системы ПВО ОАЭ перехватывают иранские беспилотники прямо над моей головой. Полез в новости — в Google и Яндексе статья двухчасовой давности, Telegram‑каналы противоречат друг другу. Когда это происходит где‑то далеко, не придаёшь этому значения. Когда ты в центре событий, то хочешь знать оперативную информацию, желательно с push‑уведомлениями.
re!think it: Как я уместил корпоративный бэкенд в один промпт (История сборки)
ВведениеВсё началось с утреннего обсуждения того, как языковые модели вообще воспринимают вводный запрос. Насколько на самом деле важно качество описания промпта? Есть ли разница между большим объемом «популярных» слов (водой) и лаконичным запросом, состоящим из малого количества, но редких и "тяжелых" по смыслу терминов?
