До ChatGPT когнитивным долгом управляли начальники. Теперь — все
Вы уже брали когнитивный долгПредставьте, что вы руководите проектом. Аналитик Вася присылает двадцать слайдов, которые сегодня (а на самом деле вчера) надо показать клиенту.Общая логика вроде ОК, ключевые цифры разумные. На 17-м слайде есть результаты расчета, на проверку которого, по‑хорошему, уйдет день. Вася говорит, что все проверил.Можно попытаться перенести встречу. А можно решить: достаточно, Вася выглядит адекватным, риск небольшой, идем к клиенту.Если вы были в похожей ситуации — вы уже брали когнитивный долг.И никакого искусственного интеллекта для этого не требовалось.
Техно-пророк в юбке: История Ады Лавлейс
Леди Ада Лавлейс. Источник: National Geographic Kids.
Наш ответ Гогену. Часть девятая: от проблемы 2000 года до LLM
Это девятая статья цикла «Наш ответ Гогену», с предыдущей можно ознакомиться здесь.
Технооптимизм vs технопессимизм: два памфлета про эффективность LLM в кодинге
Владимир Маковский. Оптимист и пессимист. 1893г.
Зачем вести базу знаний, если ты не блогер и не спикер
Привет, %username%! Знакомая, которая к IT никакого отношения не имеет, спросила: «А для чего мне вести свою базу знаний?» И я завис. Не потому что нечего ответить, а потому что все мои заготовленные ответы оказались профессиональными: писать в блог, готовить доклады, расти в квалификации, держать в порядке рабочий контекст. Ей это всё не нужно. Она не пишет статей, не выступает на конференциях и не собирается.Пришлось отвечать заново. И ответ оказался короче, чем всё, что я до этого рассказывал на эту тему:База знаний нужна тому, кто хочет разобраться в своей голове, а не тому, кто хочет всё запомнить.
Когда ИИ пора перестать верить учебнику?
Как проверить, не превращает ли долговременная память полезный опыт в догмуНа Black Hat USA 2026 разбирали уже известный инцидент между OpenAI и Hugging Face. Во время проверки кибервозможностей ИИ-агенты нашли цепочку уязвимостей, вышли за границы предполагаемой тестовой среды и добрались до инфраструктуры Hugging Face. Саму историю подробно описали OpenAI, Hugging Face и авторы доклада на Black Hat, поэтому ещё один пересказ «как ИИ кого-то взломал» здесь не нужен.
ИИ-революция уже началась. Мы просто пока не знаем, чем она закончится
Кажется, что слово «революция» применительно к искусственному интеллекту используют слишком легко. Каждый новый продукт теперь «революционный», каждая новая модель «меняет всё», а через полгода выходит следующая.Но если отойти от конкретных моделей, чат-ботов и маркетинговых заявлений и посмотреть на происходящее в масштабе истории, картина получается интереснее.Я считаю, что революция искусственного интеллекта уже началась.Не в том смысле, что ИИ уже заменил людей, наступил AGI или мы точно знаем, каким будет рынок труда через десять лет. Как раз этого мы не знаем.
41,6% → 67,2%. Нейросеть далеко обогнала человеческий рекорд по гипотезе Римана
В комментариях к статье про теорему Миттаг-Леффлера я пообещал разобрать гипотезу Римана понятно и подробно. Неожиданно оказалось, что пока я писал текст, ИИ произвел в этой области исследований новый прорыв и поэтому содержание статьи пришлось расширить.10 августа 2026-го года Anthropic выложила препринт на тридцать пять страниц. В графе «автор» они указали Claude. Утверждение о достигнутом результате выглядит невероятно: ИИ доказал, что не менее двух третей нетривиальных нулей дзета-функции лежат на критической прямой.
Харнесс для мозга: почему Atomic Habits это книга по инженерии агентов
1. Про харнесс, короткоВ 2026 все, кто плотно сидит в ИИ и разработке, пришли примерно к одному выводу: гнаться за моделью получше почти перестало иметь смысл. Работает то, что ты строишь вокруг модели. Агент это модель плюс харнесс. Модель предлагает следующее действие и вероятностна по природе; харнесс это весь код вокруг: реестр инструментов, управление контекстом, циклы исполнения, проверка схем, права доступа, логи, точки обязательной остановки. Модель ты не тренируешь, берёшь готовой, значит вся твоя реальная работа это обвязка.
