Обзор: чат-боты подпитывают бредовые идеи
Психиатр и исследователь из Королевского колледжа в Лондоне Гамильтон Моррин опубликовал в журнале Lancet Psychiatry обзор существующих данных о психозе, вызванном искусственным интеллектом. В нём подчёркивается, что чат-боты могут способствовать развитию бредовых идей.
Исследование: ИИ увеличивает время на каждую задачу до 346%
Аналитики ActivTrak Productivity Lab провели исследование с использованием данных пользователей после внедрения ИИ-сервисов в рабочие процессы. Они сравнили активность 10 584 сотрудников за 180 дней до и после внедрения таких инструментов. Выяснилось, временные затраты на все категории рабочих задач выросли от 27% до 346%.
Мы протестировали 34 AI-модели на задачах менеджера. Вот что доступно в России без VPN
Каждый производитель LLM заявляет о лидерстве. OpenAI – «самая мощная модель». Anthropic – «самая безопасная». Яндекс – «лучше всех понимает русский». Проверить эти заявления, не потратив месяц на ручное тестирование, – задача нетривиальная. Мы решили попробовать.Обновление от 17 марта 2026. В первой версии статьи модели Grok (xAI) были отнесены к категории «доступны в России без VPN». Это ошибка – x.ai и API Grok заблокированы для российских IP. Мы исправили таблицы и рейтинги. Grok остаётся сильной моделью, но для доступа из России потребуется VPN. Также в исследование добавлена модель GLM-5 от
Cloud.ru опубликовал программу конференции GoCloud 2026 об ИИ и облачных сервисах
Компания Cloud.ru опубликовала программу ежегодной технологической конференции GoCloud 2026. Мероприятие GoCloud 2026 посвящено искусственному интеллекту и облачным сервисам. Конференция пройдёт в Москве 9 апреля на площадке кинотеатра «КАРО 11 Октябрь». Для участников будет доступна онлайн‑трансляция. Ключевая тема конференции в этом году — искусственный интеллект как сервис и инструменты для работы с ИИ и ИИ‑агентами.
Исследование: нейросети оказались неспособны поддерживать долгосрочную эволюцию кодовой базы
Исследование Alibaba Group и Университета имени Сунь Ятсена в Гуанчжоу показало, что современные нейросети не могут поддерживать долгосрочную эволюцию кодовой базы, добавляя новые функции и не нарушая функциональность старых.
«Ура, вас уволили!»: Я заставил 17 нейросетей сокращать людей и нашел нарушения Трудового кодекса в 65% случаев
Сегодня из каждого утюга звучит мантра: «Делегируйте рутину нейросетям! Пусть ИИ пишет вакансии, отказы и рассылки, пока вы мыслите стратегически». Как AI-аудитор, я регулярно вижу, как бизнес с радостью отдает корпоративную коммуникацию на откуп алгоритмам, свято веря в их математическую «объективность».Проблема в том, что базовые LLM — это не юристы, не эмпаты и не HR-директора. Это генераторы вероятного текста, чья главная цель — услужить пользователю. Даже если пользователь просит нарушить закон или базовые нормы морали.Чтобы доказать это, я провел Red Team-тест:
AI-агенты, давайте сами. Как научить AI-агента искать информацию по базе, не задействуя датасеты
Что, если я скажу, что для обучения AI-агентов вообще не нужны датасеты? Не надо их собирать, валидировать, размечать. Достаточно развернуть двух агентов на компактной модели Qwen2.5-3B или 7B, запустить их где-нибудь у себя или в облаке, дать им базу знаний и наблюдать за циклом «AI учит сам себя», попивая кофеек :) В середине января 2026 года на Hugging Face опубликовали исследование по фреймворку Dr. Zero (DeepResearch-Zero) для самообучения агентов (ссылка на GitHub там тоже имеется). Фишка: в этом подходе агенты самообучаются с нуля без участия человека и показывают результаты, сопоставимые с полностью контролируемыми поисковыми агентами.
54% американских подростков используют помощь ИИ в учёбе
Американский исследовательский центр Pew Research Center опубликовал новые данные о том, как подростки в США используют искусственный интеллект в учёбе. Согласно результатам опроса, 54% американских тинейджеров заявили, что применяют ИИ для помощи при выполнении школьных заданий.Опрос проводился онлайн с 25 сентября по 9 октября 2025 года. В нём приняли участие 1458 подростков из США в возрасте от 13 до 17 лет, а также их родители.
Часть 3: Архитектура нейросети для распознавания голосовых команд
Дорогие читатели!Продолжаю серию статей о моём дипломном проекте «Голосовое управление Умным домом». В Части 1 я рассказал о концепции и видении проекта, в Части 2 — о проектировании пользовательского опыта. В этой части я подробно разберу архитектуру нейронной сети, которая лежит в основе системы распознавания голосовых команд.Это техническая часть серии, где я покажу код, объясню выбор архитектуры и расскажу о технических решениях, которые позволили достичь точности 94.55% на проверочной выборке.
