Какую работу в IT не доверяют искусственному интеллекту?
Привет, Хабр! На фоне повальной моды среди IT-компаний внедрять ИИ везде, где только можно (и не всегда нужно), выяснилось, что в одной из важных составляющих работы заменить человека нейросети не могут. И нет, это не написание кода, а поиск новых сотрудников. Почему люди в очередной раз разочаровались в ИИ и доколе вам придется рассказывать про зарплатные ожидания живому человеку – в тексте ниже.Какие доказательства?Цифры – есть: в 2026 году доля сотрудников HR, внедряющих нейросети в повседневную работу, достигла 23%. Немного? А посмотрите в динамике: в 2025 году это показатель составил 11%, а в 2023 году –
Старый трейдер поделился секретом заработка. Я проверил с помощью кода. Удалось заработать?
В книге Джона Мэрфи «Технический анализ фьючерсных рынков» описано правило четырёх недель Ричарда Дончиана. Оно настолько простое, что его можно объяснить за полминуты. И настолько старое, что хочется отнестись к нему с уважением. Я решил обойтись без уважительных аплодисментов и проверить цифры.Взял 84 фьючерсных рынка, историю с 1985 года до 10 июля 2026-го, написал исследовательский код на Python и попытался ответить на один вопрос: если не подбирать настройки под красивый результат, остаётся ли у этой идеи преимущество на современном рынке?Получилось любопытно.В 1985–2009 годах модель показывала
Мы — та самая точка в.com
Вконце 1990-х Sun Microsystems была одной из главных компаний технологического мира. Сегодня трудно подобрать точный аналог, но по своему месту в инфраструктуре новой технологической эпохи она напоминала нынешнюю Nvidia.Интернет только начинал превращаться в массовое явление, и Sun поставляла то, на чем этот интернет во многом работал: серверы, рабочие станции, сетевые технологии и программные инструменты. Именно в Sun появилась Java — технология, которая на годы стала одним из стандартов разработки.У компании даже был идеально подходящий эпохе слоган: «Мы — точка в dot‑com». И это не казалось преувеличением.
Что пишут в CLAUDE.md и AGENTS.md: разбор 3 126 популярных репозиториев GitHub
К сожаленью, не нашел в русскоязычном комьюнити расширенного писания правил, как сейчас складывается практика по CLAUDE.md или AGENTS.md, хотя за более чем год она должна была сложиться. Поэтому решил провести свое исследование, чтобы можно было говорить не на уровне персональной экпертности, а на уровне цифр и того, как эти подходы помогают продвигать продукты. Файл правил для AI‑агента — CLAUDE.md или AGENTS.md
Где искать возможности в B2C сегменте в AI
Привет! Меня зовут Саша Журавлев. Я венчурный инвестор и основатель фонда Mento vc. Мы инвестируем в стартапы на стадиях Seed / Series A в США, а в своем телеграм-канале рассказываю, как вижу рынок и принимаю инвестиционные решения.a16z (vc фонд, больше $100B под управлением) выпустили отчет о состоянии B2C AI рынка. В нем собрали данные о веб-трафике (и оплатах) различных AI-приложений - сравнили их и сделали выводы. А мы с командой перевели разбор всех тезисов и графиков для вас.Внутри ответы на вопросы:
Как мы сделали HR‑аналитику на Nova вместе с Kimi Code
процесс вайбкодинга дашборда под постоянно меняющееся ТЗ
BIS Summit 2026: как это было
Привет, Хабр! 29 сентября в Москве прошла 19-я ежегодная ИБ-конференция BIS Summit 2026. Организатором выступила Ассоциация по защите деловой информации (BISA) при поддержке ГК InfoWatch.Раз в год в рамках BIS Summit мы собираем большие открытые дискуссии: на одной площадке вопросы, связанные с ИБ (а в этом году и с ИИ), обсуждают представители крупных компаний и предприятий, министерств и регуляторов, а также независимые эксперты.Главная тема этого года — «Искусственный интеллект: где граница между прогрессом и угрозой»
A-A на страже: как статистический тест находит различие, которого нет
В прошлой статье я разбирал спекулятивное декодирование — способ ускорить языковую модель. Метод обещает, что ускорение не изменит ответы: распределение текстов на выходе останется ровно таким же, как при обычной генерации. Гарантия следует из самого устройства метода, но её стоило проверить на практике.Первая попытка дала обратный результат: статистический тест уверенно сообщал, что распределения различаются. Ошибка сидела не в модели и не в ускорении, а в самом тесте. По одному выводу её было не разглядеть: числа выглядели нормально.
Как устроены LLM: разбираем на примере 3-уровневой абстракции
Чтобы оптимизировать производительность больших языковых моделей (LLM), необходимо понимать весь программный стек. Мне не удалось найти подробную статью, которая показывала бы этот стек как общую картину, поэтому я решил написать такую статью сам. Эта статья не является исчерпывающим обзором или набором наилучших практик. Здесь я в большей степени делюсь моими общими представлениями о том, как выглядит ландшафт современных LLM‑систем.Во‑первых, любая система проектируется с расчётом на достижение конкретных целей с учётом заданных ограничений. В LLM‑системах наиболее принципиальные цели связаны с увеличением
Сработает ли индикатор обложки?
Новая обложка журнала The Economist. «Волшебник кремния»... Дженсен Хуанг, генеральный директор Nvidia ... с хрустальным шаром в руках, вокруг которого кружатся чипы Nvidia и долларовые купюры.Когда финансовый журнал помещает на обложку актуальную инвестиционную тенденцию, это должно насторожить.
