В поисках эмбеддинга личности или Как зарождается личность LLM
Пару месяцев назад я публиковал отчет об эксперименте по созданию языковой модели на базе модульной архитектуры с ядром на латентных представлениях. Данная статья является отчетом о новых аспектах этого эксперимента. Поэтому для тех, кто не в теме, совсем коротко: классические авторегрессивные LLM оперируют токенами, условно говоря думают на токенном уровне. В модульной архитектуре отдельно выделяется языковой интерфейс в виде энкодера и декодера, а само «думающее» ядро работает уже не с токенами напрямую, а с их сжатыми латентными представлениями. Кому интересно, вот ссылка на статью с предыдущим экспериментом:
Российские IT-компании массово «нанимают» нейросотрудников
Крупные разработчики ПО фиксируют рост ёмкости команд на 30% без найма новых специалистов. Парадокс: искусственный интеллект не ускоряет проекты, но позволяет брать больше заказов теми же силами. Недавно на канале Департамент разработки состоялась дискуссия
Команды разработчиков в ИТ сокращаются втрое: рынок переживает вторую революцию
Эксперты зафиксировали радикальное изменение структуры команд в IT-компаниях: там, где раньше требовались 10–15 разработчиков, теперь справляются 4–5 специалистов. Ключевую роль в трансформации играют платформы автоматизации, low-code-инструменты и интеграция искусственного интеллекта в производственный конвейер. При этом крупнейшие мировые технологические компании экспериментируют с ещё более компактными командами.Трёхкратное сокращение — уже реальностьРоссийские IT-компании фиксируют кардинальные изменения в численности проектных команд. По данным участников
А что на входе? Разбираем структуру данных для AI-агента
После прошлой статьи мне в личку прилетел вопрос: «А что на входе? Как именно ты подаёшь данные агенту? Просто кидаешь текст ТЗ — и всё?»
ИИ-помощник «Атом.Зая» зарегистрирован в Роспатенте и переведён в постоянную эксплуатацию
ИИ-ассистент «Атом.Зая» доступен всем пользователям в системах 1С ERP 2.0: «Цифровой Росатом» и «ЕОС Закупки 2.0» без ограничений.
Как Red Teaming и человеческий креатив позволяют оценить риски внедрения LLM в бизнес-процессы
В кибербезопасности существует подход под названием Red Teaming — когда одна команда имитирует атакующего, а другая защищает систему. С появлением больших языковых моделей тот же принцип стал применяться к ИИ. Только теперь атакуют не серверы и базы данных, а сами LLM-агенты — системы, которые умеют рассуждать, выполнять команды и взаимодействовать с внешними инструментами. Red Team здесь ищет способы выявить уязвимости и подсветить риски модели, а Blue Team — защитить её. Именно на стыке этих подходов возникла новая область — Red Teaming LLM-агентов, где тестирование превращается в исследование границ самого искусственного интеллекта.
Код — дешёвка. Покажи мне, как ты общаешься
TLDR; Разработка ПО в привычном нам виде, сложившаяся в течение десятков лет, уходит в прошлое. БЯМ-ассистенты для программирования фундаментальным образом изменили наше ремесло, и ещё не известно, к добру или к худу.“Слова — это дёшевка. Покажите мне код.” — Линус Торвальдс, август 2000Когда создатель Linux Линус Торвальдс отреагировал таким образом на какой-то сложный технический опус о ядре Linux
Классический поиск уходит в прошлое: как бизнесу адаптироваться и расти в 2026 году
За последние несколько лет, с момента бума ИИ-чатов, всё больше людей заменяют привычный поиск в Google и Яндекс на диалог со своим ИИ-компаньоном. Это проще: не нужно искать ответ среди десятков ссылок — вы сразу получаете результат. Статистика за 2025 год подтверждает этот тектонический сдвиг: спрос на чат-боты показал взрывной рост. Только в Рунете ChatGPT получает более 1,17 миллиона поисковых запросов в месяц, а глобально эта цифра приближается к 47 миллиардам.Почему пользователи уходят от поисковой строки к промптам?Оперативность и структура.
Битва агентов: как мы запустили автономный трейдинг на GPT-5.2, Claude 4.5 и DeepSeek в «Финам Арене»
Может ли современная LLM не просто «галлюцинировать» графиками, а реально управлять капиталом в условиях неопределенности? Мы в команде Trade API «Финама» решили прекратить споры и запустили «Финам Арену» — масштабный эксперимент по автономному трейдингу.Мы создали среду, в которой 6 топовых моделей сражаются друг с другом и с рыночными индексами в реальном времени. Без сантиментов и подсказок — только API и промпты.Гладиаторы: ростер 2026 годаВ этом забеге участвуют тяжеловесы, каждый со своей «философией» логики:Claude 4.5 Sonnet (Anthropic) — надеемся на его осторожность и глубокий контекст.
