Как влияет ИИ на производительность опытных разработчиков: исследование
TL;DR Провели РКИ на реальных задачах в крупных OSS-репозиториях: 16 опытных контрибьюторов, 246 задач (исправления, фичи, рефакторинг), на каждую задачу случайно разрешали/запрещали ИИ.Инструменты при «разрешено»: в основном Cursor Pro + Claude 3.5/3.7; при «запрещено» — обычная работа без генеративного ИИ.Главный итог: с ИИ задачи выполнялись в среднем на 19% дольше; качество PR сопоставимо между условиями.Перцепция расходится с данными: разработчики ожидали ускорение (~24%) и постфактум тоже считали, что ускорились (~20%).
Китайцы снова сделали это: MiniMax-M2 — новая SOTA в опенсорсе для кодинга
Внезапно, но факт: свежая MiniMax-M2 от китайской команды MiniMaxAI догнала Grok 4 Fast и Gemini 2.5 Pro. MoE-модель с всего 10B активных параметров обошла многих топ-игроков — от Claude до Gemini и GLM.
Создаём MCP‑сервер на практике
MCP без воды и шаблонного кода на практике: разбираем протокол, поднимаем сервер, тестируем через Inspector и учим LLM торговать через Finam API. Разберёмся, когда MCP выгоднее «обычных функций», как изолировать интеграции и упростить отладку инструментов.
Парадокс безопасности локальных LLM
Команда AI for Devs подготовила перевод исследования о парадоксе безопасности локальных LLM. Если вы запускаете модели на своём сервере ради приватности, эту статью стоит прочитать. Эксперименты показывают: локальные модели вроде gpt-oss-20b куда легче обмануть, чем облачные а��алоги. Они чаще вставляют вредоносный код, не замечая подвоха, и превращаются в идеальную цель для атак.Если вы запускаете локальную LLM ради приватности и безопасности, эта статья must have. Наше исследование модели gpt-oss-20b (в рамках Red-Teaming Challenge от OpenAI
Почему разработчики не доверяют вайб-кодингу и как это исправить
По-моему, вайб-кодинг — полезная фича, но я знаю, что многие его недолюбливают и считают, что AI генерит чушь, а не нормальный код. Ну тут я могу сказать как в той рекламе с гепардом: «Ты просто не умеешь их готовить».Я начал заниматься вайб-кодингом 2 года назад (привет первая версия GPT Engineer), то есть еще до того, как ввели сам термин (он появился только в этом году). За это время у меня накопился опыт, который я переложил в небольшие рекомендации, возможно они помогут начинающим вайб-кодерам.
Вероятностные методы в биржевой торговле
Современная биржевая торговля эволюционировала от интуитивных решений к строгим математическим моделям. В эпоху доминирования алгоритмических систем глубокое понимание стохастических основ рыночной динамики становится критически важным конкурентным преимуществом. На протяжении пяти лет мы исследуем применение сложных вероятностных моделей для анализа, прогнозирования финансовых инструментов и готов представить наиболее значимые аспекты этой методологии.
BERT — это всего лишь одноэтапная диффузия текста
Некоторое время назад компания Google DeepMind представила Gemini Diffusion — экспериментальную языковую модель, генерирующую текст методом диффузии. В отличие от традиционных моделей, написанных в стиле GPT и генерирующих слово за словом, Gemini создаёт текст целыми блоками, пошагово уточняя случайный шум.Я прочитал статью «Large Language Diffusion Models» — и с удивлением узнал, что дискретная диффузия языка представляет собой просто обобщение метода генерации пропущенного токена (MLM), практикуемого уже с 2018
От визуализации к действию: как ДРАКОН+LLM может стать фундаментом для агентских ИИ
Введение: Как потратить $62 миллиона на ИИ, который даёт смертельные советы
Взаимодействие с пользователем в макросах «Р7-Офис». Часть 1. Вводная
Что я собираюсь рассказать в этой серии статей?
