llm.
«Ура, вас уволили!»: Я заставил 17 нейросетей сокращать людей и нашел нарушения Трудового кодекса в 65% случаев
Сегодня из каждого утюга звучит мантра: «Делегируйте рутину нейросетям! Пусть ИИ пишет вакансии, отказы и рассылки, пока вы мыслите стратегически». Как AI-аудитор, я регулярно вижу, как бизнес с радостью отдает корпоративную коммуникацию на откуп алгоритмам, свято веря в их математическую «объективность».Проблема в том, что базовые LLM — это не юристы, не эмпаты и не HR-директора. Это генераторы вероятного текста, чья главная цель — услужить пользователю. Даже если пользователь просит нарушить закон или базовые нормы морали.Чтобы доказать это, я провел Red Team-тест:
Вы знали, что с помощью LLM можно вывести подход Architecture as Code на новый уровень?
Всем привет! Меня зовут Алексей Пронский, я отвечаю за архитектуру в AI-департаменте группы компаний БКС. Мы строим агентные системы, AI-ассистентов, OCR-системы, речевую аналитику и Classic ML модели. Поскольку мы работаем по принципам enterprise разработки, за каждым таким проектом стоит архитектурное решение — документ, который проходит согласование с бизнесом, корпоративной архитектурой, ИБ и владельцами смежных систем. Арх. решения мы ведём в Confluence, диаграммы рисуем в Draw.io. Типичный цикл от получения бизнес-требований до согласованного арх. решения в среднем занимает две-три недели.
Границы моего языка — это границы моего мира, или почему AGI недостижим с помощью LLM
Можете ли вы поверить в то, что учитель из Австро-Венгрии предсказал возможности современных LLM и их ограничения еще более 100 лет назад?Сегодня все говорят о пузыре ИИ, но еще недавно от LLM многие ждали прорыва, и даже возможной дороги к AGI. Но на чем основывались эти ожидания? И почему мы поверили в этот мираж? Эта история о том, как природу этого миража один человек увидел еще более века назад. И его имя — Людвиг Витгенштейн.
Skaro — AI-оркестратор полного цикла разработки
Всем привет!Некоторое время назад я опубликовал статью о своём опыте AI-кодинга и поделился рабочими практиками. В комментариях нашёл много полезного — в частности, упоминания методологии SDD.Это натолкнуло меня на идею: собрать инструмент, который позволяет управлять и автоматизировать процесс разработки, основанной на спецификациях и контроле генерации кода. Я приступил к реализации — очень плотно и почти без сна за все эти дни o_O.
Одна функция, которая заменила аналитика
Алексей — финансовый директор. Умный, занятой, не любящий ждать. Каждый понедельник он открывает Excel с продажами за прошлую неделю и задаёт вопросы.Но Excel — не собеседник. Алексей идёт к аналитику.Аналитик строит сводную, ищет причины, пишет письмо. Иногда это занимает полдня. Иногда — до вторника.Я посчитал: среднее время от вопроса Алексея до ответа было 2 часа 17 минут. Сейчас — 4 минуты 30 секунд. Алексей пишет вопрос в чат, получает ответ с цифрами и объяснением.Расскажу, как это работает. Без BI-систем, без баз данных, без аналитика в цепочке — просто Python и Claude API.Что за задача
Разворачиваем приватную LLM в кластере Kubernetes в прямом эфире
Приглашаем на бесплатный вебинар
Как ИИ меняет отношения к документам в работе
Помните момент, когда вы впервые попробовали ChatGPT или GitHub Copilot? У меня это было похоже на взрыв: привычные процессы рухнули, а на их месте начала формироваться новая реальность.У меня был похожий опыт. Ещё в 2022‑м (как только был выход из бета‑тестирования и запуск по подписке), поставив эксперимент с GitHub Copilot среди сотрудников, я увидел, как меняется скорость разработки и как опытным разработчикам помогает а джунов ставит только в тупик. Но главное открытие ждало впереди: ИИ не просто ускоряет работу — он заставляет переосмыслить сам подход к хранению и обработке информации.
Google выпустила CLI-инструмент для управления Workspace и работы с LLM
Google опубликовал в открытом доступе Google Workspace CLI
Как мы с ИИ сделали локальный ИИ, который учится по моим книгам и пишет за меня отчёты
Предыстория: зачем вообще это нужноКаждый семестр одна и та же история: кипа учебников, дедлайны, отчёты, которые нужно было сдать «вчера», и презентации, от одного вида которых хочется закрыть ноутбук. ChatGPT и Claude помогают, но:Они не читали мои учебники — отвечают «в целом», а не по конкретному материалу курсаКонфиденциальность — не все учебные материалы хочется загружать в облакоЗависимость от интернета — в поезде, в общаге с плохим Wi-Fi это критичноСтоимость — подписки на API складываются
Cursor и бизнес-разработка
Случился у нас персональный диалог с одним сотрудником о том, что производительность у него кратно выросла. Выяснилось, что дело в использовании Cursor.Его результаты были настолько хороши, что незаметно начали ему давать даже не один спринт, а сразу два. И он справлялся.После этого стало ясно, что эта история необходима нам системно, чтобы оптимизировать производство в целом, увеличить скорость разработки и оставаться конкурентноспособными.Как мы поступили1. Сформировали фокус-группу2. Дали инструмент3. Назначали спеца, который уже разобрался ранее, ментором по софту
