Я дал четырем ИИ-ревьюерам 60 багов, про которые точно известно, что они баги
Про ИИ и код пишут много, и почти все эти тексты одного жанра: человек попробовал, ему понравилось или не понравилось, вот пара примеров. Чисел нет. Я честно искал статью, где кто-то взял бы набор дефектов с заранее известным ответом по каждому, прогнал через агента и посчитал. Не нашел.Понятно почему. Такой набор взять неоткуда. Реальные баги из трекера давно починены и с большой вероятностью лежали в обучающей выборке. Синтетические баги пишет человек, а человек пишет такие баги, какие сам привык замечать, и меряет в итоге собственные слепые пятна.
Кто вырастит будущих сеньоров, если код теперь пишет AI?
Почему генерация ускоряет результат, но не гарантирует рост инженера?
Anthropic представила Claude Fable 5.1 и Mythos 5.1
Anthropic обновила сразу две специализированные модели.Fable 5.1 получила заметный прирост в кодинге, агентных задачах и исследованиях. В Terminal-Bench Science модель набрала 52,6% против 24,7% у Fable 5.
Anthropic представила Claude Fable 5.1 — модель для сложных задач и долгой работы с ИИ-агентами
Anthropic выпустила Claude Fable 5.1 — новую модель из семейства Claude, которая стала преемником Claude Fable 5. Модель ориентирована на задачи с длительным контекстом и многоэтапным выполнением: агентное программирование, исследовательскую работу, анализ документов и другие сценарии, где требуется последовательное решение сложных задач.Claude Fable 5.1 доступна через Claude API и платформы партнёров Anthropic. По сравнению с предыдущей версией модель получила улучшения в работе с ИИ-агентами, более глубоким рассуждением и длительными рабочими процессами.
Обречён с самого начала: проблема ИИ‑дашбордов
Три промпта, три дашборда — и то, что специалист по аналитике по‑прежнему должен привносить сам в эпоху визуальной аналитики с использованием искусственного интеллекта.Если вам когда‑либо приходилось запускать дашборд внутри компании, вы наверняка сталкивались со знакомым сценарием.Вы выкатываете «Идеальный дашборд!». Все добавляют его в закладки. Через две недели аудитория начинает терять интерес. Через полгода данные устаревают, а посещаемость почти сходит на нет.И ваша работа отправилась на кладбище дашбордов.Причины смерти хорошо известны:
Разработчики Roblox научили статичные 3D‑модели повторять движения из видео без готового рига
Исследователи из команды Roblox, Массачусетского университета в Амхерсте (США) и Критского института технологического образования (Греция) представили BLARM (Blending LAtent Rigid Motion Primitives) — систему, которая переносит движение из видео на статичную 3D‑модель. Для этого не нужен заранее подготовленный скелет или размеченные веса скиннинга. Модель машинного обучения сама определяет, какие части объекты должны двигаться.
Переводим книги нейронками для себя: год спустя. Словари, скорости и почему переводчики всё ещё нужны
Год назад я написал статью «Переводим fb2 книжки, с нейронками, для себя» — про то, как собрал на паре Tesla P40 в гараже программу Sunny Narrator («Солнечный сказочник»), которая переводит художественные книги через локальные и облачные LLM. Тогда это был скорее прототип «доказать себе, что так можно»: черновики читались с головной болью, книга в тысячу страниц переводилась два дня, а электричество, отключённое посреди процесса, стоило ещё двух.За год программа доехала до версии 2.1, я перевёл достаточно книг, чтобы набить руку, и понял главное:
Selectel запустил ИИ-агента aish для системных администраторов
В августе 2026 года команда SELECTOS добавила aish в открытый репозиторий. Теперь любой пользователь SELECTOS
DeepSeek открыла веса экспериментальной V4-Flash-Vision
DeepSeek опубликовала веса DeepSeek-V4-Flash-Vision-Exp — экспериментальной мультимодальной модели на 305 млрд параметров. Их выкатили спустя 10 дней после первоначального релиза V4-Flash и распространяют под лицензией MIT.Модель построена на архитектуре V4-Flash, к которой добавили визуальный модуль и дополнительное обучение на мультимодальных данных. Задача — получить модель, способную не только работать с текстом, но и анализировать скриншоты, графики и другие изображения, а также использовать инструменты в агентных сценариях.Мультимодальные задачи
