ИИ без иллюзии интеллекта: смена формата
Почему большие языковые модели точнее понимать не как самостоятельный «искусственный разум», а как новый класс Информационных Инструментов человека.
Регулирование искусственного интеллекта в России
На днях довелось поучаствовать в качестве спикера на установочной сессии для студентов-юристов одного из уральских вузов. Задача: рассказать об искусственном интеллекте и о проблемах, с которыми может столкнуться или уже сталкивается отечественная правовая система в этой связи, а также попробовать заинтересовать той или иной проблемой и побудить к исследованию вопроса.
Эволюция ИИ харнеса
За последние несколько лет обвязка вокруг LLM‑модели выросла из чатика и файла с правилами в редакторе до самостоятельного технологического слоя — харнеса — со своими протоколами, стандартами и фундаментом, а привязка клиента у вендоров сместилась с уровня конкретной LLM‑модели на уровень этого харнеса. Определения:1. Модель — LLM, нейросеть, генерирующая текст по запросу. Сама по себе stateless (не помнит предыдущие вызовы), не имеет доступа к внешнему миру и не способна к действию — только к порождению следующего токена или в итоге вероятного набора фраз по входному контексту.2.
Как мы создаём ИИ-агента для технических писателей (и почему это непросто)
Привет, на связи команда документирования СберТеха и авторы этой статьи — Маша Бурханова, Лида Ковач и Саша Яковлев.В первой части материала «
ИИ-революция уже началась. Мы просто пока не знаем, чем она закончится
Кажется, что слово «революция» применительно к искусственному интеллекту используют слишком легко. Каждый новый продукт теперь «революционный», каждая новая модель «меняет всё», а через полгода выходит следующая.Но если отойти от конкретных моделей, чат-ботов и маркетинговых заявлений и посмотреть на происходящее в масштабе истории, картина получается интереснее.Я считаю, что революция искусственного интеллекта уже началась.Не в том смысле, что ИИ уже заменил людей, наступил AGI или мы точно знаем, каким будет рынок труда через десять лет. Как раз этого мы не знаем.
Инфраструктурный релиз. Консистентность сред vs идентичность сред
Меня зовут Константин Кузнецов, в ПСБ я занимаюсь, в числе прочего, поддержкой ИТ-инфраструктуры.В этой статье я расскажу о том, как концепция инфраструктурного релиза помогала формировать процессы обеспечения идентичности сред. Если вы начинающий специалист в области ИТ-инфраструктуры, который видит своё будущее в ИТ-менеджменте — эта статья для вас. Думаю, вам будет полезно ознакомиться с вызовами и олдскульными способами их решения, основанными частично на ITIL, частично на devops.Что такое среда и сколько их нужно
Кто вы, «мистер интеллектуальный агент»?
Привет, Хабр! Я ведущий специалист в Отделе исследований и разработки АО «Гринатом», Валерий Поздняков. Делюсь с вами своим исследованием, кто же такой интеллектуальный агент. Будем разбираться в терминологии и выясним, кто же имеется в виду под этим термином.Это первая статья из серии, в которой я буду разбирать терминологические тонкости наших ИИ-коллег.
LLM уже работают в компаниях. Как организовать единое семантическое ядро предприятия?
О таксономии, онтологии и регламенте использования общего предметного языка в корпоративных ИИ-инструментах. В прошлой статье я писал о том, что в концепции 1С:ERP 2026
Что не вошло в концепцию прикладного решения «1С:ERP Управление предприятием» 2026 года от УЦ №1 фирмы «1С»
Как мы остановились на процессном подходе — и почему предметный слой пришлось вынести отдельноУ концепций есть неприятное свойство: в финальную версию попадает не всё, что хотелось.Когда в 2025 году мы работали над концепцией прикладного решения «1С:ERP Управление предприятием», а в 2026 году она была вынесена в учебный курс УЦ №1 фирмы «1С», у нас довольно быстро возникла простая развилка.Можно объяснять ERP через подсистемы, документы и кнопки. Это привычно, понятно, методически безопасно.
Почему код, который генерирует ваш AI-ассистент, выглядит одинаково плохо, и как это исправить за 30 секунд
🔍 Проблема не в моделиGPT-codex, Claude 4.8, Gemini 3.5 flash: все они умеют писать хороший код. Но по умолчанию ни один из них не знает ваших стандартов. 🤷♂️Что получает модель без системного промпта:Никаких ограничений на архитектуру 🏗️Никаких предпочтений по тестированию 🧪Никаких правил по визуальному качеству 🎨Никаких требований к безопасности 🔒Результат предсказуем. Компонент работает. Стили: дефолтный Tailwind. Тесты не написаны. any везде, где TypeScript сопротивлялся. Магические числа без объяснений. 😅
