Стоит ли обжаловать решение суда? Битва AI-титанов в 2026 году
Как разработчик постоянно ищу способы улучшить качество прогнозов своего сервиса, который анализирует судебные документы (иски, решения судов), и выдаёт прогноз исхода. А с недавних пор производит также оценку шансов на обжалование судебных актов. Качество этого прогноза - core value.Недавно на рынке произошло мощное обновление всей "большой тройки" LLM. Я решил провести исследование и сравнить самые свежие версии моделей от Anthropic, OpenAI и Google, чтобы понять, кто из них лучше всего справляется с ролью "LLM as real Judge". Причем только в части оценки шансов в апелляции.
Zator: Специализированный язык программирования для построения генеративных пайплайнов через KoboldCpp и StableDiffusion
Введение: Когда простота становится стратегиейВ эпоху бурного развития генеративного искусственного интеллекта разработчики, дизайнеры и создатели контента сталкиваются с парадоксальной проблемой: несмотря на доступность мощных моделей вроде Stable Diffusion и больших языковых моделей через KoboldCpp, процесс создания воспроизводимых, автоматизированных пайплайнов остается удивительно сложным. Традиционные подходы требуют написания десятков строк шаблонного кода для обработки HTTP-запросов, парсинга JSON-ответов, управления файлами и постобработки результатов. Именно эту проблему решает Zator
Нейросети, суды и разработчики: кто отвечает за то, что придумал ИИ?
ИИ-контент. Что это для вас?ИИ сегодня не использует только ленивый. Это просто, удобно, быстро и не дорого (если вообще не бесплатно). ИИ уже может все от текстов и картинок до кода и музыки. Но есть вопрос, о котором никто не думает до первого суда: кому это принадлежит? Мне, как IT-юристу было любопытно в этом разбираться. Но для авторов и создателей это вопрос не любопытства, а потенциальных исков и штрафов.На первый взгляд регулирования нет, закона нет, многие думают, что все можно. Вы тоже?
SkillsBench: скиллы дают реальный буст, но только если их писал человек
Исследователи сделали первый бенчмарк, который измеряет, помогают ли «скиллы» ИИ-агентам решать задачи. Его назвали SkillsBench.Skill — это, по сути, папка с инструкциями, скриптами и подсказками, которую агент читает перед тем, как приступить к задаче. Что-то вроде методички для конкретной предметной области. Такие скиллы уже активно используются в Claude Code, Gemini CLI и Codex CLI, но до сих пор никто систематически не проверял, работают ли они вообще.
Data Structure Protocol (DSP): как дать LLM-агентам «долговременную память» о большом репозитории
Есть паттерн, который видит кажд��й, кто работает с агентами: первые 5–15 минут уходят не на задачу, а на "ориентацию". Где точка входа? Откуда растут зависимости? Почему эта библиотека, а не другая? Кто считает это публичным API? В маленьком проекте раздражает. В большом — превращается в постоянный налог на токены и внимание.DSP (Data Structure Protocol) "выносит карту проекта наружу" — в простой, версионируемый, языковой граф, который живёт рядом с кодом и доступен агенту как постоянная память.k-kolomeitsev/data-structure-protocolЦель в архитектуре сформулирована так:
Как Anthropic убивает Биткоин?
Нативная валюта ИИ уже существует - она прячется у всех на виду, превосходя криптовалюты на шесть порядков.Мы находимся в начале эры тотальной машинной экономики - и вы держите в руках неправильные деньги.
О дивный новый код
Продолжение моей статьи Мечтают ли архитекторы об электроовцах?, в которой я обещал привести практический пример.РезюмеОбычно начинают с начала, но я решил сразу представить итоги, от бизнес-идеи до запуска в продакшн, для тех, кто не любит вдаваться в подробности.Краткое описание сервисаСервис для генерации XML-файлов, содержащих информацию о заказах для бухгалтерии, работающий по расписанию.Основной рабочий процесс — запрашивает данные о заказе в БД, генерирует XML-файл и отправляет на FTP-сервер бухгалтерии.Шесть основных бизнес-сценариев генерации XML-файлов.
Управляем поведением LLM: краткосрочные профили и их ограничения
В предыдущей части статьи
Ошибки при использовании ИИ-ассистента вызвали перебои в работе сервиса Amazon
Технологический гигант объяснил декабрьский инцидент с инструментом Kiro «ошибкой пользователя, а не ошибкой ИИ»
