Мы уткнулись в потолок. Почему видеокарты перестали быстро расти — и что с этим делать
О смерти закона Мура применительно к GPU, стене памяти, которую никто не хочет замечать, и архитектурах, которые пытаются с этим жить.H100 стоит $30 000 и потребляет 700 Вт. RTX 5090 — $2 000 (де-факто больше) и 575 Вт. Прирост производительности между поколениями сжался с 80% до 15–20%. Это, на самом деле, структурная проблема. Давайте разберёмся, откуда она взялась и куда мы движемся.Откуда взялась проблема
AI-агенты в продакшене: почему demo не равно реальность
Как я строил агента для код-ревью на LangGraph и где сломалась красивая теорияПару месяцев назад я смотрел демку: AI-агент получал пулл-реквест, пробегал по diff-у, находил потенциальный race condition и писал развёрнутый комментарий с предложением фикса. Всё это занимало около 40 секунд.В нашей команде ревью давно стало бутылочным горлышком. Двое сеньоров, около двенадцати PR в день, каждый висит в очереди по полдня. Идея автоматизировать первый проход — типовые замечания, проверки стайлгайда, очевидные ошибки — выглядела очень соблазнительно.
Странные ИИ‑существа из 00-х, которые научились размножаться сами
Искусственный интеллект пришел в мир почти 70 лет назад. А наши жизни он захлестнул поистине атилловским вторжением совсем недавно.
Triage-and-Voice: как опыт колл-центров даёт рабочий паттерн для LLM-продуктов
Почему саппорт-бот на LLM работает против васLLM одновременно решает две вещи: что сказать и как это сказать. Под давлением пользователя (эмоциональным или манипулятивным) вторая задача почти всегда побеждает. Модель начинает звучать максимально полезно и заботливо, и при этом врёт.Простым промптом это не вылечить. Более дорогая модель тоже не спасает. Проблема сидит глубже, в архитектуре.
Почему ваш LLM-бот врёт клиентам — и паттерн, который это чинит
Почему саппорт-бот на LLM работает против васLLM в саппорте одновременно решает две задачи: что сказать и как это сказать. Под давлением пользователя вторая всегда побеждает — модель звучит заботливо и при этом врёт. Промптом это не чинится.Дальше — два громких факапа, их общий корень и архитектурный паттерн Triage → Gate → Voice, который разделяет эти задачи.
Гефестыч: наш опыт автоматизации Code Review через LLM. «Грабли», решения, код
ВведениеКто мы?Привет, Хабр! Меня зовут Данил Чечков, я Team Lead команды High End Meta Backend в «Леста Игры». Мы занимаемся всей web-составляющей «Мира кораблей». В нашем арсенале огромное количество микросервисов, работающих на Python и Go. Мы отвечаем за покупки в meta-валюте, авторизацию, стабильность инвентаря и профиля игрока, клановые сервисы, а также многое-многое другое.Наш основной продукт – высококачественные web-сервисы на стыке интеграции с игрой. И, да, интеграция – часть нашей работы.
Докинз увидел сознание в Claude. Маркус ответил критикой
30 апреля британский биолог Ричард Докинз — автор "Эгоистичного гена" и "Бога как иллюзии" — опубликовал в UnHerd
СМИ и разработчики ИИ в России обсуждают лицензирование контента для обучения нейросетей
Разработчики российских систем обсуждают с издателями и крупными СМИ право на использование их контента для обучения нейросетей,
У ChatGPT и Claude уже есть память. Зачем тогда вокруг растут Mem0, Graphify и Karpathy-вики поверх Obsidian
Открываете ChatGPT или Claude после месячного перерыва, пишете «привет». Модель отвечает, обращаясь к вам по имени, помнит, что вы фуллстек на Python и Vue, что у вас был проект, в котором вы споткнулись о тонкость в логике вебхуков. Гугл-Gemini делает то же самое внутри своей экосистемы. Ровно сейчас, в апреле 2026, базовая память — стандартный feature в любом крупном чате. Никаких настроек, никаких фреймворков, никаких векторных баз. Включено по умолчанию.
Изучаем машинное обучение scikit-learn за одну статью: от понимания API до боевого пайплайна
1. Введение: что за зверь этот scikit-learn и зачем он вамЕсли вы начинаете погружаться в машинное обучение на Python, scikit-learn (в народе просто sklearn) — это ваша отправная точка. Это абсолютный индустриальный стандарт и швейцарский нож для классического ML.Для чего он идеален:Табличные данные. Всё, что можно представить в виде CSV-файла или таблицы в базе данных.Классические задачи. Предсказать цену подержанного авто (регрессия), определить, болен пациент или здоров (классификация), или разбить покупателей на сегменты для маркетинга (кластеризация).
