искусственный интеллект. - страница 9

Среда агента: контекст, архитектурные границы, память проекта

продолжить чтение

Как работают системы антиплагиата в 2026 году: шинглы, векторы и ИИ-детекция

В прошлой статье я обещал, что залезу под капот систем антиплагиата и расскажу, как они работают. Этим сегодня и займёмся.В предисловии разочарованно скажу одну вещь. Инновации сделали из многих старых систем для вузов дорогостоящий генератор красивых, но бесполезных отчётов. Для этого хватило простого GPT-4o и его аналогов. Старые системы просто не видят нейросетевой текст, не распознают его.Для этой статьи я проанализировал архитектуру нескольких ключевых систем и поговорил с разработчиком-архитектором, который строил их изнутри.

продолжить чтение

Дата-центр Microsoft стоимостью $1 млрд для задач ИИ «отключит половину Кении»

Строительство центра обработки данных Microsoft для задач искусственного интеллекта в Кении приостановили из-за невыполнения правительством африканской страны требования американской компании о гарантированных ежегодных платежах за мощность, пишет Bloomberg. Президент Кении Уильям Руто обозначил масштабы энергетических потребностей дата-центра, заявив, что властям придётся «отключить половину страны», чтобы обеспечить работу объекта.

продолжить чтение

ROI от внедрения ИИ: как считать и чего ожидать реально

Меня зовут Мария Филатова, я эксперт в области ИИ для бизнеса, предприниматель, сооснователь платформы внедрения AI-процессов в бизнес и автор медиа «вАЙТИ». В статье рассказала о том, чем внедрение ИИ отличается в теории и на практике, а также что стоит считать реальной выгодой от этого. На примерах показала, как оценивать ROI и чего ожидать реально.

продолжить чтение

Создание MCP‑серверов на FastMCP: 7 ошибок, которых стоит избегать

В этой статье рассмотрим 7 распространенных ошибок, которые разработчики допускают при создании MCP‑серверов на FastMCP: от отсутствующих аннотаций инструментов и слабой обработки ошибок до ответов, расходующих слишком много токенов, и пробелов в безопасности. Поговорим о конкретных способах исправления каждой ошибки.

продолжить чтение

Основы глубокого обучения. Часть 1

🙂 Приветствую всех! Эта статья будет первой в серии статей про основы глубокого обучения. В этой части я расскажу про то, что такое модели, искусственный интеллект (ИИ), машинное (МО) и глубокое обучение (ГО), про виды этапа обучения моделей, что такое нейронные сети, градиентный спуск и обратное распространение. В конце затронем теорию свёрточных нейронных сетей.Модель — это функция, закодированная в виде программы (по сути слова синонимы).Искусственный интеллект

продолжить чтение

ЕЦБ призвал банки готовиться к кибератакам с использованием AI-моделей уровня Mythos

продолжить чтение

Промпт-инжиниринг 2026: что устарело с приходом reasoning-моделей

Полгода назад взял старый промпт. Тот самый, отлаженный за два года — с развёрнутым chain-of-thought, тремя few-shot примерами, ролью «опытного инженера с 15 лет опыта», пошаговой схемой рассуждения. Запустил на reasoning-модели в режиме высокого мышления.Результат — хуже, чем у минимального промпта.Минимальный промпт был тупой: вход, ожидаемый формат вывода, одно ограничение. Без героики. И он выиграл.Тогда я понял: половина моего арсенала, накопленного на GPT-4 и Claude 3.5, против reasoning-моделей работает плохо. Что-то откровенно вредит. Что-то стало лишним. А что-то — что я делал по остаточному принципу — наоборот, теперь важнее всего.

продолжить чтение

Лучший код занял второе место: разбираем финал Dev-to-Dev хакатона и ищем границы агентной инженерии

продолжить чтение

Флоу комфорта: как искусственный интеллект в колонках Сбер научился создавать сценарии умного дома

Салют, Хабр!

продолжить чтение