Вот так ИИ распространяет фэйковые статьи на Хабре
Вы даже не замечаете, как смысл статей меняется на противоположный. Внимание! Это не учебная тревога, поставьте статью в закладки! Эта тяжелая - иногда очень - учесть может постигнуть каждого.
DRAматургия GPU в Kubernetes: зачем нужен DRA, если Device Plugin работает? Разбираем грабли AI-инфраструктуры
Device Plugin честно отработал свою эпоху: он научил Kubernetes видеть GPU и выдавать их подам. Но с AI‑бумом GPU превратились в общий ресурс для десятков команд. Тут уже не «лишь бы запустилось», а нужны жёсткая изоляция, топология и утилизация. Старая модель упёрлась в потолок. Чтобы обойти её ограничения, команды вынуждены городить поверх «второй Kubernetes». А это дорого, часто ломается и плохо масштабируется.
Обновление Test IT ПРО 5.7 Vela: генерация тестов с ИИ без трекера, комбинаторика параметров и гибкость настроек
Test IT ПРО 5.7 Vela
Какая точность у систем идентификации лиц?
Все задают этот вопрос, а он некорректен, Основной принцип биометрии опровергает его, и вот почему… Не будет айтишных терминов, всё постараемся объяснить на пальцах, вернее на лицах. На сколько точно распознается лицо?
Навыки в OpenClaw: установка, создание и защита от вредоносных наборов
Я много раз наблюдал одну и ту же картину: кто-то устанавливает OpenClaw, запускает несколько задач, испытывает тот самый момент «ого!», а через два дня снова вручную присматривает за агентом, потому что тот постоянно уходит в сторону. Другие формулировки, другие шаги, другие допущения — но результат тот же. И это утомляет.Навыки работы с OpenClaw — это то, что превращает этот «дрейф» в нечто управляемое. Они не сделают агента идеальным — да и, если честно, идеал вам не нужен. Нужно предсказуемое поведение, чёткие границы и поменьше импровизации там, где она не к месту.Первое знакомство с системой навыков
Как перестать использовать ИИ как чат-бота и начать автоматизировать рабочие процессы (Workflows)
Вспомните, что происходит после важной встречи с клиентом. Вам нужно:Вытащить итоговые задачи из заметок (action items)
MCP не умер: почему ИИ-агенты тонут в контексте
Год назад Model Context Protocol (MCP) казался решением всех проблем разом. Один протокол, чтобы связать ИИ-агентов с GitHub, Slack, Jira и внутренними базами данных. Никаких кастомных плагинов, только чистая стандартизация. И индустрия в это поверила: к
Microsoft вложит $10 млрд в японские ИИ-проекты
До 2029 года Microsoft планирует инвестировать $10 млрд в инфраструктуру искусственного интеллекта и облачных вычислений Японии, пишет местное информационное агентство Kyodo News со ссылкой на вице-председателя и президента американской корпорации Брэда Смита. На встрече с премьер-министром Японии Санаэ Такаити топ-менеджер сообщил, что в рамках этого плана Microsoft объединится с холдингом SoftBank и поставщиком облачных услуг Sakura Internet.
