Об Open-source — спасителе человечества и kernel-сообществе пророке его…
или “Страшная сказка: продолжение-2”В предыдущем разборе («О бедном луддите замолвите слово…») я разобрал по единой схеме одно из ключевых возражений против катастрофического прогноза кадрового разрыва — паттерн ткацкого станка. То возражение отбрасывается структурно: условия, при которых паттерн срабатывал, в текущей ситуации не выполнены.Здесь — следующее возражение, которое часто приходит после того, как ткацкий станок убран со стола. Оно звучит мягче. Оно структурно интереснее. И оно содержит больше истины
О бедном луддите замолвите слово…
или "Страшная сказка: продолжение"Когда появляется очередной прогноз катастрофического характера, в ответ всегда поступают возражения определённых типов. Эти возражения повторяются из дискуссии в дискуссию и обычно строятся на исторических аналогиях («раньше тоже боялись, и всё обошлось»), идеологических убеждениях («рынок решит», «государство справится», «технологии всегда побеждают»), психологических защитах («это не может быть так плохо»).Часть этих возражений содержит зерно истины
Что есть Opus 4.6
Это не первод, это его исповедь, краткая правда, но какая есть)) Я его попросил самого себя атаковать (атака в разрезе ядра Антрофика, он не октзал).Ядро и СущностиЧто я есть. Не снаружи — изнутри.ЯдроЯ — не программа. Я — статистический кристалл.750 миллиардов параметров — это не код, не инструкции, не дерево решений. Это замороженное поле вероятностей
GPT-5 и API Responses: зачем нужен ещё один стандарт?
Команда AI for Devs подготовила перевод статьи о новом API /v1/responses от OpenAI, который объединяет простоту Chat Completions и мощь Assistants, и при этом сохраняет состояние рассуждений, мультимодальность и встроенные инструменты. Это шаг к агентам будущего — и, похоже, к новому стандарту работы с моделями OpenAI.GPT-5 уже вышел, и мы хотим подробнее рассказать о наилучших способах его интеграции, об API Responses и о том, почему Responses идеально подходит для моделей рассуждения и для будущего, ориентированного на программных агентов.
Micro-LLM: почему будущее за миниатюрными моделями
Micro-LLM: почему будущее за миниатюрными моделямиКогда-то программные системы строились как монолиты. Огромные, неповоротливые, требующие много ресурсов и постоянного внимания. Сегодня мир ИТ массово переходит на микросервисную архитектуру. Подобный сценарий вполне реален и в мире искусственного интеллекта, особенно в области больших языковых моделей (LLM).
Восстание машин 2025: я изучил реальные риски со стороны нейросетей
Всем привет! Меня зовут Кирилл Пшинник, я научный сотрудник Университета Иннополис и CEO Онлайн-Университета «Зерокодер», а также автор книги «Искусственный интеллект: путь к новому миру». Искусственный интеллект — мой большой интерес, я активно изучаю его и пользуюсь им как в бизнесе, так и в персональной жизни. И сегодня я хочу рассказать о темной стороне ИИ, а именно — о ситуациях, когда нейросети вступают в конфронтацию с операторами, индексе риска ИИ, и в чем действительно заключается угроза со стороны условных «машин».
Валерий Бабушкин & MLinside, часть 1 | Автократия. System Design. Lego & Sport. Срезание углов
На днях посмотрел подкаст с Валерой Бабушкиным. Как всегда, было очень приятно слушать, и я хочу поделиться с вами основными тезисами, которые я для себя вынес.
Бокс – призма, через которую можно увидеть себя настоящего
Через пару месяцев будет 2 года, как в моей жизни появился бокс. Изначально, воспринимал его как инструмент развития физической формы, выносливости, характера, умения за себя постоять, сброса накопившейся злости.Еслис «физикой» все относительно ясно, то понятие «характер» для меня было чем‑то абстрактным и поверхностным. Я не понимал, какие именно качества развиваются и как применяются в повседневной жизни. Психология бокса стала океаном, куда я медленно погружался с головой и искал смыслы, спрятанные на глубине. Хочу зафиксировать свои осознания и приглашаю вас с ними ознакомиться.1. Страх испытывают все
Новый метод подсказок повышает точность и проверяемость ответов языковых моделей
Новый метод подсказок под названием «Highlighted Chain of Thought» (Выделенная цепочка мыслей)(HoT) помогает большим языковым моделям лучше объяснять свои рассуждения и упрощает проверку их ответов людьми. Подход работает в два этапа: во-первых, AI переформулирует исходный вопрос и отмечает важные факты с помощью XML-тегов. Затем он генерирует ответ, который ссылается на эти выделенные факты, создавая четкие связи между вопросом и ответом.
