Как промышленные компании попадают в ответы нейросетей: данные годового исследования в металлообработке и машиностроении
как промышленные компании попадают в ответы нейросетей
Исследование ITAM 2026: как 100 российских компаний НЕ управляют ИТ-активами
Знаете ли вы, сколько ИТ-активов у вас прямо сейчас — и где они находятся? Судя по нашему исследованию, большинство российских компаний — нет. Вот, что получилось: у 31% участников — больше 20 000 ИТ-активов в управлении. При этом каждая пятая компания ведёт их учёт в Excel, а 80% оценивают зрелость своих ITAM-процессов не выше, чем на 3 из 5 — то есть «есть что-то, но это не работает как надо».
Доля рынка ChatGPT впервые опустилась ниже 50% на фоне роста Gemini и Claude
Доля рынка ChatGPT от OpenAI впервые опустилась ниже 50%, поскольку пользователи переходят на Gemini от Google, Claude от Anthropic и Grok от xAI, следует из отчёта Sensor Tower. При этом в начале июня исследовательская компания указала, что ChatGPT стал самым быстрорастущим приложением в мире, достигшим 1 млрд ежемесячных пользователей. С февраля аудитория чат-бота OpenAI в месяц выросла на 200 млн пользователей.
Исследователи решили создать вычислительный кластер из 2000 старых смартфонов Google Pixel
Исследователи из Калифорнийского университета в Сан-Диего (UCSD) в сотрудничестве с Google переработали «старые» смартфоны Pixel и дали им вторую жизнь в качестве недорогого центра обработки данных.
Исследование: сотрудники тратят равное время на «управление» ИИ и полезную работу
Новое исследование, проведённое среди работников, использующих ИИ, показало, что технология повышает их производительность, экономя каждому примерно 11 часов в неделю. Но в то же время людям в среднем приходится тратить более шести часов на «наблюдение за ботом», проверяя результаты работы ИИ, исправляя ошибки и повторно запуская запрос.
Коммуналка, школа и 10 лет свободы: AI выпустили в симулятор жизни, где они научились дружить, выгорать и достигать
Привет, Хабр! Меня зовут Михаил Сальников. Я независимый ИИ-исследователь, автор бенчмарка AI Independence Bench и эксперимента с автономным агентом Aria. Я регулярно читаю новые препринты на arxiv.org и иногда натыкаюсь на статьи, после которых трудно уснуть. Сегодня — как раз такой случай.
Поиск черной кошки в 2000-мерной темной комнате. Турнир алгоритмов машинного обучения
ЭпиграфЭксперимент завершен. Результаты выглядят так, будто я немного сломал законы физики привычного табличного ML.Может быть это соревнование, которого не должно было быть?Это приглашение к репликации.Спрятать иголку в стоге сена? Да!Добро пожаловать на мой маленький тестовый полигон.
Магия чепухи: как «бессмысленные» инструкции заставляют нейросети работать лучше
Привет, Хабр! Меня зовут Михаил Сальников, я независимый исследователь в области искусственного интеллекта, автор бенчмарка AI Independence Bench и эксперимента с автономным ИИ под именем Aria. Регулярно изучая свежие препринты на arxiv.org, я порой натыкаюсь на результаты, заставляющие долго размышлять. Сегодня — как раз такой случай: мы разберем работу, изящно разрушающую один из главных мифов промпт-инжиниринга.
