Вторая половина мира
Ставка на будущее«Наука должна начинаться с мифов и с критики мифов». — Карл ПопперЧто отличает физическую теорию от «Гарри Поттера»?
Claude API в 2026 году: что это, как получить ключ и подключить из России
Claude — нейросеть от Anthropic, которая в 2026 году держится в топе большинства бенчмарков по коду и агентным задачам. Чат-версия живёт на claude.ai, но как только вы захотите встроить Claude в своё приложение, телеграм-бота или пайплайн в n8n — понадобится API.С API у разработчиков из России две проблемы. Первая: Anthropic не регистрирует аккаунты с российских номеров и не принимает карты российских банков. Вторая: большинство русскоязычных гайдов написаны в 2024–2025 годах и рассказывают про Claude 3, которого в актуальной линейке давно нет.
OpenAI вынужденно отключила ИИ‑модель для решения «длительных задач» после обнаружения рисков безопасности
OpenAI создала внутреннюю модель искусственного интеллекта, которая предназначена для выполнения длительных многоэтапных задач, но впоследствии отключила её, поскольку модель демонстрировала новые типы нежелательного поведения.
Как мы научили нейросеть экономить газ в нашем сталепрокатном цехе
На станах горячего проката металлургического комбината ЕВРАЗ НТМК прокатывают заготовки разных марок стали. В начале цикла их разогревают в печах до температуры, позволяющей придать нужный профиль. Печей несколько, они различаются конструкцией, состоянием, горелками и износом футеровки — это теплоизолирующий материал. Путь заготовки до первой клети стана тоже разный. Ещё на процесс влияют особенности серий заготовок, сортамента сталей, температуры перед посадом, текущее состояние агрегатов, время перевалки, плановые и внеплановые остановы.
DeepSeek V4: Обзор нейросети, бенчмарки и тесты
Нейросети не стоят на месте и постоянно развиваются. Так, 23 апреля мир увидел ChatGPT 5.5. Но лично я с большим нетерпением ждал именно DeepSeek V4. Сколько времени прошло с того момента, как появились первые слухи о будущем релизе от китайской компании? Предыдущая версия запомнилась мне хорошим показателем в повседневных задачах и, что немаловажно, полной бесплатностью.
Green-VLA: как мы собрали VLA-модель для реального антропоморфного робота и не потеряли обобщение
VLA, или Vision-Language-Action models, сегодня становятся одной из основных парадигм в робототехнике. Идея выглядит естественно: если большие визуально-языковые модели уже умеют связывать изображение, текст и высокоуровневое понимание сцены, то следующий шаг состоит в том, чтобы добавить к этому действия робота. Так появляется единый контур, в котором модель видит сцену, понимает инструкцию на естественном языке и выдаёт осмысленное управление.
Реставрация ruGPT-3 XL или как я вернул к жизни забытую русскую языковую модель
Несколько дней к ряду я занимался реставрацией легаси модели ai-forever/rugpt3xl, это классическая языковая модель от SberDevices на 1.3B параметров, крошка по современным меркам, на которой сберовцы обкатывали свои научные наработки аж в далёком 2021м году. Подробнее о ней можно почитать в статье “A family of pretrained transformer language models for Russian” на Google Scholar.
Система мониторинга ML-моделей: превращаем данные в полезный инструмент
В прошлой статье мы разобрали, из каких компонентов собирается система мониторинга, и составили инструкции, чтобы указывать на действительно важные проблемы. Пришло время выстроить их в единую систему. Она должна масштабироваться и давать ясную картину происходящего, чтобы наш мониторинг не был бесполезным потребителем ресурсов.В этой статье мы сформулируем правила, которые помогут:организовать хранение данных для масштабируемости;построить понятную визуализацию на дэше;настроить осмысленные оповещения;написать документацию.
Система мониторинга ML-моделей: что важно контролировать и почему
«Обучил, запустил и забыл» — плохая стратегия работы с ML‑моделями, но она часто встречается после удачного тестирования. Качество моделей может незаметно снижаться, и если пропустить этот момент — последствия могут дорого стоить. Когда мы начали задумываться о системе мониторинга, одна из наших моделей начала выдавать предсказания, которые требовали незамедлительного вмешательства в выстроенную работу. Но разум подсказывал, что проблема не в процессе, а в модели. О том, каким трудоемким оказалось наше расследование, и как мы восстанавливали и изучали каждую составляющую процесса почти вслепую, читайте по
