Вайб-кодинг: мина замедленного действия
Тема ИИ — это какая-то золотая лихорадка 21 века. Каждый стремится не упустить волну хайпа. ИИ пытаются внедрить везде, где только можно и нельзя.Одно из популярнейших направлений — разработка. Заменить дорогостоящих разработчиков. Разве может быть что-то более привлекательным?Да, на первый взгляд, ИИ очень неплохо справляется с этой задачей. Достаточно сформулировать, что тебе нужно, и через несколько секунд портянка кода готова.Даже появился отдельный термин — вайб-кодинг. Но опасность кроется не в самом ИИ, а в способе его применения из-за непонимания природы.Как работает генеративный ИИ
ИИ-инструмент выявил 25 ранее неизвестных магнитных материалов
Учёные из Университета Нью-Гэмпшира применяют искусственный интеллект, чтобы в разы ускорить поиск новых магнитных материалов
Сравнение LLM по навыку анализа бизнес-процессов
Всё чаще аналитики бизнес-процессов используют LLM для поиска неэффективностей. Звучит логично: большие языковые модели умеют искать паттерны, а Process Mining как раз об этом. Но на практике результаты пляшут так, что становится понятно: не все LLM одинаково полезны для операционной аналитики. Решил разработать методологию тестирования LLM на предмет релевантности использования для задач анализа процессов.Было подготовлено три теста, имитирующих реальные сценарии анализа:Тест 1. Сырой лог событий.
Рынок труда — это галлюцинация: как нейросети нанимают нейросети, пока люди сидят без работы
Вы тратите 40 минут, чтобы написать душевное сопроводительное письмо. А на той стороне его читает робот-сортировщик и выкидывает вас в корзину за долю секунды. Добро пожаловать в 2026 год, где наем — это разговор двух языковых моделей. Рассказываю, как мы оказались в этом цирке и почему я перестраиваю свой сервис, чтобы в этой войне побеждали живые люди.Есть такая пугающая теория — «Теория мёртвого интернета».Она гласит, что большая часть сети — это боты, которые ставят лайки ботам, пишут комментарии ботам и показывают рекламу ботам. Людей там почти не осталось.
ИИ становится массовой практикой для российского бизнеса, по мнению аналитиков UserGate
UserGate, российский разработчик решений в области информационной безопасности, изучил масштабы внедрения ИИ-инструментов и барьеры, сдерживающие их распространение. Компания провела аналитическое исследование в январе 2026 года. В опросе приняли участие 335 топ-менеджеров российских компаний с выручкой не менее 100 млн рублей в год.В результате были получены данные, подтверждающие, что подавляющее большинство российских компаний уже внедрило инструменты на базе ИИ в бизнес-процессы либо планирует сделать это в ближайшее время.
ИИ ускоряет ресёрч — и так же быстро может вас утопить
Мой метод, как получать скорость без самообмана.Меня зовут Рома Теплоухов, я в прошлом — системный аналитик, а сейчас — менеджер проектов в Контуре. В этой статье расскажу и покажу, как можно делать продуктовые исследования с помощью ИИ. Сразу обозначу рамки: ИИ — это инструмент. Как и любой инструмент (условно, молоток или микроскоп), он даёт результат настолько хороший, насколько ответственно и грамотно им пользуется человек. Чем больше опыта работы с инструментом — тем лучше итог.
К2 НейроТех: ИИ выходит из пилотов — компании готовы к системной трансформации
ИИ выходит из экспериментальной стадии. По данным анализа К2 НейроТех (входит В К2Тех), доля российских компаний с утвержденными планами по ИИ выросла в 2,7 раза за последние три года. Бизнес готов к системному внедрению ИИ, однако переход к зрелой стадии требует новых подходов – выстроенных процессов, инфраструктуры и компетенций.Барьером становятся не технологии, а людиБлижайшие 2-3 года могут стать периодом массового пилотирования ИИ-решений. Однако многие проекты останавливаются на этой стадии – чаще всего из-за организационных проблем и недооценки трудозатрат.
Мнение: ИИ делает простую работу проще, а сложную — ещё сложнее
Автор техноблога Мэтью Хансен опубликовал пост, посвящённый использованию ИИ в работе инженеров. Он отмечает, что технология не всегда ускоряет процессы, а иногда и усложняет часть задач.
Я измерил «личность» 6 open-source LLM (7B-9B), заглянув в их hidden states. Вот что получилось
У LLM есть устойчивые «личности», даже если вы об этом не просили. DeepSeek — восторженный друг, который объясняет всё в три раза подробнее, чем нужно. Llama — пугающе нейтральный (4 из 7 осей в «слабой зоне»). Yi — слегка холодный, терпеливый и уверенный. У каждой модели свой измеримый «отпечаток» в hidden states.Под «личностью» дальше имею в виду устойчивые стилевые тенденции, измеряемые в hidden states, — не «чувства» и не внутренние состояния.TL;DR
SaaSpocalypse: технологии AI ломают бизнес-модель SaaS?
Когда-то программное обеспечение «съело мир». Теперь Уолл-стрит всерьёз обсуждает другой сценарий: а что, если искусственный интеллект начнет поедать само программное обеспечение — его бизнес-модели, доходность и прибыль?
