«KPI — создать фичи, которые скопирует YouTube»: «VK Видео» рассказала об изменениях платформы в 2026 году
Команда «VK Видео» объявила
Соцсетям предложили превентивно блокировать резонансные дипфейки
Главный радиочастотный центр Роскомнадзора (ГРЧЦ) предложил соцсетям самим превентивно выявлять и блокировать резонансные дипфейки до проверки достоверности информации. Об этом
Почему нельзя просто взять и сгенерировать идеальную иллюстрацию
Графические нейронки подарили редакторам сайтов, телеграм-каналов и прочим вебмастерам хорошую возможность – создать иллюстрации по текстовому описанию. Текст есть, ИИ-генератор есть, в чем же проблема?Проблема не столько в том, что иллюстрация может не подойти к материалу или к стилю сайта. Проблема в том, что ИИ-модели, даже самые мощные, не так-то просто заставить креативить. То есть, выдавать что-то небанальное и интересное.Особенно если вы не готовы сформулировать максимально точно, что хотите получить.Возьмем для примера вполне реальный кейс
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.
От ChatGPT к мультиагентному контент-пайплайну: как 5 AI-агентов пишут мне кейсы
Это не просто статья на Хабре. Это AI-сгенерированная статья на Хабре. Ха! Попались? Меня зовут Ксения Иванчикова, я развиваю медиа Generation AI. Еще год назад я писала умные промпты для ChatGPT в надежде получить глубокий и качественный контент — получалось так себе. Недавно я навайбкодила пайплайн из пяти AI-агентов: они берут 20-минутную запись доклада с YouTube, выдают готовый кейс и верстают контент на WordPress. Рассказываю про опыт создания контент-машинки, которая не делает нейрослоп.
Decoding LLM Clichés: A Fresh Perspective
Like millions of others convinced they possess knowledge the world desperately needs to hear, I decided to write a book on prompting. In the process (which, by the way, turned out to be far more difficult than anticipated), I found myself examining LLM clichés. You know the ones. At least, in the comment sections of tech blogs, hundreds of self-proclaimed experts use them to spot AI-generated text.Anyway, these clichés definitely exist, and many authors now routinely add blocklists of these phrases to their prompts to weed them out. Whether this is actually a good or a bad thing is what I’ll break down below.Editors, writers, and readers unanimously agree that LLM-generated texts are easily recognized by their heavy reliance on certain tropes: "It’s not just , it’s a ...", "Unlocking the potential of...", "In today's fast-paced digital landscape..."
Штампы LLM. Разбираю с новой точки зрения
Как и миллионы людей, уверенных, что уж они-то знают то, что обязательно нужно рассказать другим, решил написать книгу о промптах. В процессе написания (который, кстати, оказался, куда сложнее, чем предполагалось), я рассматривал штампы LLM. Ну вы их знаете. По крайней мере в комментариях к статьям на Хабре, сотни экспертов определяют LLM именно по ним.В общем, штампы есть, и в промптах авторов многих статей все они перечислены для исключения из текста. Хорошо это или плохо, я разберу ниже.
Инструменты для редакций СМИ 2026: 62 сервиса, чтобы не получить дрянь на выходе
Разбила статью на блоки по задачам, в каждом 3–5 инструментов. Если неохота читать всю портянку, держите оглавление. Ищите, что пригодится, и идите сразу в нужный раздел.Сбор источников – RSS.app, Feedly, Inoreader, свои парсеры на Python или n8n.Фактчек (сверка цифр с первоисточником) – Perplexity, GPT-5 web search, Claude Projects, руками для сложного.Бэки и прецеденты (расширение текста контекстом) – отдельная задача от фактчека. Для русскоязычной повестки реально работает API Яндекс.Поиска, для международных тем Perplexity.Корректура
Битва двух ёкодзун: почему детекторы ИИ и гуманизаторы делают тексты еще хуже
В век, когда абсолютно все площадки, включая Хабр, захлебываются под цунами сгенерированного контента, особенно ценными становятся статьи, написанные людьми. Только есть один нюансик: человеческий текст должен быть хорошим. А я как редактор часто становлюсь невольным свидетелем битвы двух ёкодзун: искусственного интеллекта с естественной халтурой. Чума на оба этих дома, честно говоря. В этой статье хочу порассуждать на тему: любой ли сгенерированный контент плох с редакторской точки зрения и становится ли текст живого автора ценным лишь по факту своей «человечности»? Попутно мы разберем:
