Тёмная сторона крипты, аномалии и управление тысячами роботов
Перед вами третья и последняя часть моей статьи про конференцию алготрейдеров в Москве. Часть 1 была про инфраструктуру, а часть 2 про практическое применение ИИ. Третья часть будет о последствиях. Перед вами будут четыре доклада на одну тему:неэффективности,уязвимости,масштабирование систем.А ещё в статье интересная торговая идея с дисбалансом внутри синтетического инструмента — целой корзины акций Мосбиржи.Давид Цгоев — «Токены на DEX: новые риски»
Эволюция Telegram-бота на локальной LLM от болтуна до мини-игр, генерации фото, возможности выбора модели
Хочу поделиться историей создания Telegram-бота, работающего полностью на локальной ИИ. В качестве языковой основы используется Ollama, а для генерации изображений — AUTOMATIC1111. Весь код написан на Python с библиотекой python-telegram-bot. Почему выбрал именно Ollama? Потому что она бесплатна, есть множество открытых моделей и её очень просто развернуть в своем проекте. Если брать облачные решения от других компаний, например ChatGPT, то тут можно уперется в то, что за них нужно платить. Модели я подбирал под свой компик: 5070 и 32 гб оперативы. Сервера своего нету, поэтому бот работает только когда я дома.
Артефактно-ориентированная разработка с AI-ассистентами: методология синхронизации контекста
ВведениеС появлением больших языковых моделей (LLM) парадигма разработки программного обеспечения претерпевает фундаментальные изменения. Однако в ходе практической работы я столкнулся с системным ограничением: существующие платформы AI-ассистентов накладывают жесткие лимиты на объем передаваемого контекста.Для проекта средней сложности (30–50 файлов, 10–50K строк кода) передача полного контекста за одну сессию часто невозможна без специальных методов компрессии. Ниже я представляю методологию, которую разработал для решения этой проблемы.🎯 Личный контекст: зачем мне это понадобилось
Робот с видеонаблюдением и отслеживанием объекта
Отслеживание маркера роботомВведениеДанный проект, является логическим продолжением развития темы "Солнечный трекер на Arduino".
Darts: библиотека для временных рядов
В Python хватает инструментов для работы с временными рядами, но обычно приходится жонглировать тремя‑четырьмя пакетами с разными API. Darts — библиотека, которая собирает всё в одном месте: статистические модели, градиентный бустинг, нейросети — и работает по знакомой схеме fit() / predict(). Сегодня разберём её подробно: что умеет, где удобна, как использовать в задачах.Установка# Минимальная установка — статистические модели pip install darts # Полная установка — включая PyTorch-модели и Prophet pip install "u8darts" # Если хотите точечно: pip install "u8darts" # нейросети pip install "u8darts" # Facebook Prophet
Классический поиск уходит в прошлое: как бизнесу адаптироваться и расти в 2026 году
За последние несколько лет, с момента бума ИИ-чатов, всё больше людей заменяют привычный поиск в Google и Яндекс на диалог со своим ИИ-компаньоном. Это проще: не нужно искать ответ среди десятков ссылок — вы сразу получаете результат. Статистика за 2025 год подтверждает этот тектонический сдвиг: спрос на чат-боты показал взрывной рост. Только в Рунете ChatGPT получает более 1,17 миллиона поисковых запросов в месяц, а глобально эта цифра приближается к 47 миллиардам.Почему пользователи уходят от поисковой строки к промптам?Оперативность и структура.
«Сбер» открыл исходный код и веса модели своего робота Грина на базе нейросети Green-VLA
Команда Центра Робототехники «Сбера» открыла исходный код на Python и веса модели для робота Грина (на GitHub, веса на
