Как собрать Telegram-бот обеспечения круглосуточной ситуационной осведомленности с нуля
Это вторая попытка опубликовать статью-туториал, целью которой является знакомство простых пользователей рунета погрузиться в автоматизацию своих рутинных задач. Одним из способов решения данной задачи является создание Telegram-ботов. Об этом далее, собственно, и пойдет речь. (Всё упоминаемое программное обеспечение в статье не является рекламой, а описывается исключтельно потому, что мы на практике успешно его применяем). Что именно мы будем создавать
Как работает проверка текста на ИИ в 2026 году: что показал анализ 13 000 дипломных работ
Антиплагиат ищет заимствования, а детектор ИИ языковые признаки генерации. Это не одна и та же проверка, хотя в разговорах о дипломах их часто смешивают. Я решила разобраться, как устроена проверка текста на ИИ, и взяла для разбора большое исследование почти 13 000 выпускных работ за 2013-2025 годы.
Second Machine Age: почти review
Не могу сказать, что обилие материалов на тему «глупый и бесполезный ИИ» в моем инфо-пузыре меня достало окончательно, но читать их надоело. И, конечно же, я не настроил хитрый фильтр-отсеиватель или прорвал свой инфо-пузырь, нет: я добавил в раздражающее меня море свою чашку или каплю воды, этот опус. Тем более, что в памяти относительно свежа недавно прочитанная книга, которую рекомендую для тщательного прочтения или, если навык чтения длинных текстов утерян, хотя бы для беглого просмотра – “The Second Machine Age”, авторов Erik Brynjolfsson и Andrew McAfee.
ИИ-ассистент с долговременной памятью, агентами и vision. Проблемы с Персональными Данными
Оглавление:ИсторияПамять: факты, embeddings и забываниеРазные модели под разные задачиTool callingПланировщик и proactiveАгенты и мультиагентский пайплайнVision, который знает контекстПерсональные данные и GigaChatЧто делать дальшеИстория
Нейросети как интеллектуальная прослойка между людьми
Всем привет! Меня зовут Дмитрий Фырнин, я управляющий партнёр и технический директор в SENSE. В этой статье собрал свои мысли и гипотезы о том, что происходит, когда языковая модель встраивается в коммуникацию и становится прослойкой между людьми. Сегодня модель «селится» в семейных спорах, рабочих чатах, школьных конфликтах и переписке с госорганами. Она интерпретирует, подсказывает, подтверждает и делает это не всегда нейтрально.
Искусственный интеллект без крайностей: реальные риски и реальные возможности
Помните, как в детстве казалось, что будущее - это летающие скейтборды из «Назад в будущее 2» и роботы-помощники? Ховерборд, может, еще и не появился, но с роботами-помощниками мы точно не ошиблись - пришло время Искусственного интеллекта.ИИ уже пишет статьи, создаёт изображения, сочиняет музыку, «снимает» видео, генерирует код, пишет отзывы (сам же их и читает по запросу пользователя), готовит SEO-страницы, придумывает посты и новости, заказывает еду через интернет по расписанию. Всё, что раньше делал только человек, теперь делают и LLM.
Claude Fable 5: разработчикам важны не только бенчмарки, но и цена, лимиты и границы задач
лимиты и границы задачСначала короткий вывод: Claude Fable 5 выглядит как одна из самых сильных универсальных моделей Anthropic на текущий момент, но её не стоит использовать как модель по умолчанию для всех задач.Скорее это модель для дорогих и сложных задач: миграции кода, длительного reasoning, архитектурного анализа, продуктового проектирования, анализа данных и многошаговых инженерных сценариев. Но вместе с этим появляются три практических ограничения: высокая цена, медленная работа и очень быстрый расход лимитов.
