Я стала тимлидом команды джунов, работали быстро и по ночам. А потом закончились токены. Часть 2
Я занимаюсь маркетинговыми коммуникациями в СИБУРе. Мы продвигаем готовые решения из полимеров (называем их инициативами): поликарбонат для строительства, кабели, бочки, поддоны, упаковочные решения, рукава для хранения зерна, трубы для пожаротушения и многое другое. Каждое направление – это отдельная инициатива со своей аудиторией. Больше половины продуктов — глубокий B2B, про который обычный человек никогда не задумывается. При этом всё нужно объяснять рынку: что такое полимерный стакан, зачем нужен рукав для зерна, и что в проводах тоже есть полимеры.
Чем хуже нейросеть рисует, тем больше просмотров: я проверила и получила 2,5 млн просмотров
Я занимаюсь маркетинговыми коммуникациями в СИБУРе. Мы продвигаем готовые решения из полимеров (называем их инициативами): поликарбонат для строительства, кабели, бочки, поддоны, упаковочные решения, рукава для хранения зерна, трубы для пожаротушения и многое другое. Каждое направление – это отдельная инициатива со своей аудиторией. Больше половины продуктов — глубокий B2B, про который обычный человек никогда не задумывается. При этом всё нужно объяснять рынку: что такое полимерный стакан, зачем нужен рукав для зерна, и что в проводах тоже есть полимеры.
Как Сибур удешевил стоимость видео за счет нейросетей в 40 раз
ИИ без человека ничего не стоит Я занимаюсь маркетинговыми коммуникациями в СИБУРе. Мы продвигаем готовые решения из полимеров (называем их инициативами): поликарбонат для строительства, кабели, бочки, поддоны, упаковочные решения, рукава для хранения зерна, трубы для пожаротушения и многое другое. Каждое направление – это отдельная инициатива со своей аудиторией. Больше половины продуктов — глубокий B2B, про который обычный человек никогда не задумывается. При этом всё нужно объяснять рынку: что такое полимерный стакан, зачем нужен рукав для зерна, и что в проводах тоже есть полимеры.
Golden Armada: трассировки как основа наблюдаемой AI-native системы
Введение В предыдущей статье я описал идею изменения парадигмы программирования в условиях, когда значительная часть кода начинает генерироваться LLM. 👉 Предыдущая статьяТам основная мысль была следующая: код перестаёт быть единственным источником истины, а роль разработчика смещается в сторону архитектуры, контрактов и ограничений. В этой статье я хочу показать следующий шаг — не концепцию, а реализацию. 🌲 От теории к наблюдаемой системе Если предыдущий текст был про “как должно быть”, то Golden Armada — это попытка ответить на вопрос:
Anthropic заблокировали Fable 5 через три дня после релиза, а SpaceX купили Cursor
Восемнадцатый выпуск еженедельных IT-новостей от OpenIDE. Главная история недели: Claude Fable 5 продержался в публичном доступе три дня, после чего Anthropic получили директиву от Министерства торговли США и отключили модель для всех. На следующий день Zhipu AI выпустили open-source GLM-5.2 с прямым намёком на этот случай. Параллельно SpaceX провели крупнейшее IPO в истории и через несколько дней купили Cursor за $60 млрд.Дайджест также доступен в формате видео:
Как научить ИИ-ассистента писать тесты и моделировать угрозы безопасности в процессе кодинга
Главная уязвимость ИИ-кодогенерацииОсновная претензия к коду, написанному искусственным интеллектом, заключается в низком уровне его надежности и безопасности. Стремясь как можно быстрее выдать работающее решение, языковые модели часто пренебрегают тестами, игнорируют обработку крайних случаев и допускают критические уязвимости вроде SQL-инъекций или межсайтового скриптинга (XSS).
Вышла флагманская open-source модель GLM 5.2. Уже доступна в KodaCode
Компания Z.ai представила GLM 5.2 — новую флагманскую модель семейства GLM, ориентированную на long-horizon задачи: системную разработку, большие кодовые базы, сложный дебаг, оптимизацию производительности и длительные агентные сценарии.
Реальный DX: как измерить опыт разработчика и не соврать самому себе
В прошлый раз я писал
Работает ли Caveman? Тестируем модный скилл для экономии токенов
Недавно копайлот перешёл на новую тарификацию, из-за которой я упёрся в месячные лимиты буквально за первую рабочую неделю. В рабочих чатиках все стали искать способ экономить токены, и среди разных предложений стабильно мелькал скилл под названием Caveman.Что он обещает? Идея простая — скилл указывает нейронке говорить, как пещерный человек, убирать артикли, говорить коротко и думать лаконично. На первых строках README обещается экономия до 75%. При этом без потери качества!
