Привет! Меня зовут Екатерина Морозова и я менеджер продукта «Спортивный помощник». В этой статье я расскажу, как работает наш чат-бот и как мы подняли процент закрытия чатов ботом до более, чем 80%.

Все говорят LLM, а я скажу NLU. А может ли бот без LLM обеспечить высокий процент автоматизации? Да, но…

Путь Спортивного помощника начался в далеком 2022 году. О генеративных моделях тогда было мало известно, и мы стояли перед выбором решения для автоматизации обработки вопросов клиентов в службу поддержки. Кнопочные боты показывали низкую эффективность, поэтому выбор был очевиден - использовать технологии распознавания естественного языка (NLU - Natural-language understanding) для определения намерения клиента.

Привет! Меня зовут Андрей, я фронтенд-разработчик в Cloud.ru, веду блог о фронтенде и AI в Telegram. За время работы с ComfyUI убедился: страх перед его сложностью — миф, который мешает раскрыть настоящую силу этого инструмента.

ComfyUI кажется сложным только на первый взгляд. Если потратить несколько дней своего времени и углубиться, окажется, что это один из лучших способов для генерации изображений с нейросетями. В этой статье я покажу, почему освоить ComfyUI проще, чем кажется, и как он облегчает, а не усложняет жизнь.

Статья будет полезна всем, кто интересуется генерацией изображений с помощью AI: от новичков до опытных пользователей, которые не решаются переходить на новый интерфейс, где вместо одной кнопки приходится работать с нодами, словно собирая Лего.

Команда нейробиологов из Кембриджского университета в Великобритании определила пять общих фаз развития структуры мозга в течение средней продолжительности жизни человека. Эти этапы происходят по мере того, как человеческий мозг перестраивается, чтобы поддерживать различные способы мышления, пока мы растём, созреваем и, в конечном итоге, стареем. Пять основных переломных моментов подробно описаны в исследовании, опубликованном в журнале Nature Communications.

В ходе исследования они сравнили мозг 3802 человек в возрасте от 0 до 90 лет, используя наборы данных диффузионной МРТ. Этот тип МРТ отображают нейронные связи, отслеживая движение молекул воды через ткани мозга. Они обнаружили пять общих фаз развития структуры мозга в течение средней продолжительности жизни человека, которые разделены четырьмя ключевыми переломными моментами между рождением и смертью, когда наш мозг перестраивается.

Привет, Хабр! За последний год стало ясно, что использование нескольких LLM в агентном режиме приносит существенно больше пользы, чем простая сумма их компьюта по отдельности. Гибкость, распределение ролей и активное взаимодействие моделей позволяет достичь значительных успехов в самых различных задачах, включая создание полезных цифровых ассистентов.

Построением таких систем заняты многие команды по всему миру. Чтобы ускорить прогресс в этом направлении и помочь коллегам, мы в группе «Мультимодальные архитектуры ИИ» AIRI создали новый фреймворк под названием MAESTRO — Multi‑Agent Ecosystem of Task Reasoning and Orchestration. Мы представили его на конференции AI Journey 2025, которая прошла в Москве на прошлой неделе.

В этой статье нам бы хотелось поподробнее рассказать о нашей разработке, описать устройство фреймворка и дать примеры его использования.

Казалось бы, о когнитивных искажениях в разработке и архитектуре уже написано достаточно. В профессиональных блогах и даже в научных публикациях этот вопрос поднимался неоднократно. Но, как показывают мои наблюдения, тема когнитивных искажений и их влияния на принятие решений все еще остается актуальной.

На основе личного опыта, обсуждений на конференциях и историй крупных компаний можно утверждать, что задачи меняются, технологии обновляются, но поведение команд и лидеров остается удивительно стабильным: предубеждения (bias) все так же заставляют нас наращивать усилия там, где правильнее было бы остановиться.

И раз уж эта тема дает о себе знать с регулярной периодичностью, мы предлагаем еще раз вернуться к ней — в формате размышлений и попытки описать нескольких способов снижения влияния когнитивных искажений на принятие решений. 

Признайтесь, бывало так, что для поста или презентации нужна идеальная картинка, а в итоге вы тратите полвечера, перескакивая между стоками, редакторами и сомнительными PNG из Google? И всё равно выходит не то, что было в голове.

С появлением нейросетей этот круг ада можно смело вычеркивать. Теперь идея появляется сначала в голове, а через пару секунд уже на экране. Хотите бизона в короне, киберпанковскую библиотеку или фэнтези-кофемашину на паровом ходу? Никаких фотографов, художников и бесконечных правок, только текст и немного фантазии.

Кстати, видели обложку с Наполеоном, который скачет верхом на динозавре и размахивает саблей, пока флаг с черепом развивается у него за спиной? Да, это не отрывок из учебника альтернативной истории. Это пример того, как нейросети умеют превращать абсолютно безумные образы в настоящие картинки.

И раз уж мы начали с эпика, давайте не тормозить. Сегодня разберём, какие нейросети могут оживить нашего француза и как ими пользоваться, даже если вы никогда не открывали Photoshop.

Пристегивайтесь, будет интересно!

От красивых демок к законченным проектам: что я понял за полтора года работы с Claude Code

Я не программист. Я гуманитарий, который научился использовать ИИ для создания рабочих приложений. Но если эта статья поможет и вам господа разработчики, то моя гуманитарная тушонка будет вопить от счастья.

В общем с чем я столкнулся. С тем, что с виду все в ИИ кодинге красиво, но по факту большой проект, например свою LMS ты не соберешь, ИИ сдохнет.

Проблема была не в промптах и не в архитектуре. Просто процесс разработки с ИИ постоянно буксовал: Claude выдавал код с API прошлого года, поиск нужной функции занимал по 15 минут, после третьего рефакторинга я терял нить и бросал проект, начинал терять что было сделано, сколько не суй ему to-do листы.

Потом я нашёл свой стек из MCP-серверов, которые действительно повысили эффективность в разных случаях от 2 до 8 раз, позволили экономить до 80% токенов, не терять контекст и совершать на 8 из 10 ошибок меньше.

Навигация началась с того, что кто-то однажды посмотрел на бескрайнее море и сказал: «Да разберёмся как-нибудь». Спойлер: разобрались, но не сразу. Сотни лет люди блуждали, спорили, сочиняли карты, которые больше походили на фантазии, и пытались понять, почему компас иногда «обиделся» и показывает не туда. И всё это — чтобы сегодня корабли сами знали, куда идти. В статье — история о том, как человечество шаг за шагом училось не терять курс.

Маркетинг становится все динамичнее, появляется уйма новых внутренних технологий, площадок, решений. Стратегии, аналитика, тексты, презентации, креативы, ресёч — всё это отнимает часы, и часто не потому, что сложно, а потому что рутинно.

За последний год я перепробовал множество инструментов. Остались единицы — те, которые реально экономят время и помогают работать быстрее без потери качества.
В этой статье я собрал именно их.

Попробуем?

Привет, Хабр! Я Александр Лебедев, старший разработчик систем искусственного интеллекта в Innostage. В этой статье расскажу о нескольких интересных кейсах атак на ИИ-сервисы и базовых способах защиты о них. В конце попробуем запустить свой сервис и провести на нем несколько простых атак, которые могут обернуться серьезными потерями для компаний. А также разберемся, как от них защититься.

Наше исследование внешней части Солнечной системы выявило множество ледяных спутников, многие из которых имеют поверхностные особенности, указывающие на сложную геологию. В некоторых случаях эти особенности, в частности гейзеры Энцелада, указывают на наличие океанов под ледяной поверхностью. Их наличие объясняется гравитационными взаимодействиями, которые вызывают деформацию и трение внутри спутника, что создаёт достаточно тепла, чтобы расплавить внутреннюю его часть.

Чуть меньше внимания уделяется тому факту, что некоторые из этих орбитальных взаимодействий являются временными или циклическими. Орбиты любого тела не всегда регулярны и часто имеют долгосрочные циклы. Это также верно для других спутников, которые создают гравитационное напряжение. В результате внутренние океаны могут фактически появляться и исчезать, поскольку внутренние части спутников тают и замерзают заново.

Сегодня я хочу показать и рассказать вам, как, подключив к ESP32-S3 тепловизионную матрицу MLX90640, можно запустить веб-сервер для стриминга теплового изображения с определением в реальном времени того, какие сущности попали в поле зрения тепловизора.

В моём случае была обучена свёрточная нейронная сеть для классификации трёх сущностей в инфракрасном спектре: кошки, человека или же отсутствие двух предыдущих.

Данная система является полностью автономной, и инференс TensorFlow Lite-модели происходит прямо на борту микроконтроллера.

Привет, Хабр! Недавно у меня появилась задача - собрать RAG-систему для интернет-энциклопедии. В поисках решения я вышел на новый подход к гибридному RAG - “DAT: Dynamic Alpha Tuning for Hybrid Retrieval in Retrieval-Augmented Generation” (Динамическая настройка Альфа-параметра для гибридного поиска в RAG). 

Поиск по Хабру и Рунету показал, про подход DAT на русском языке еще не рассказывали, поэтому спешу поделиться находкой с вами и обсудить преимущества и недостатки этого метода. Эта статья - упрощённый пересказ научной работы. Материал будет интересен как продвинутым, так и начинающим разработчикам RAG-систем.

Я распечатал доклад, стараясь не поломать авторскую речь и мысль. Но всё таки доклад не читался, а произносился по памяти и слайдам, поэтому несколько слов убрал или заменил. Доклад на полчаса, выложу в двух частях.

Представление - Доктор физико-математических наук, профессор РАН, генеральный директор института Айри, декан факультета искусственного интеллекта МГУ Иван Оселедец с докладом «Успехи и проблемы больших языковых моделей».

Дальше говорит Оселедец.

Да, всем доброе утро. На самом деле у меня будет такое, с одной стороны, рассказ действительно об успехах, некоторые анонсы нашего института, и в конце я немножко порассуждаю о проблемах, которых много, и над чем, собственно, мы думаем, над чем работаем, какие были получены в этом году результаты. В целом, на самом деле, институт и наши сотрудники неплохо поработали в этом году. У нас мы считали 93 статьи на конференции, то есть больше, чем все остальные центры которые этим занимаются что приятно, но конечно статьи не является самой целью, у нас довольно много практических историй.

Если переходить к докладу, то недавно вышло интервью Андрея Карпаты. Очень интересный, кто не видел, посмотрите. Полтора часа, и не суммаризация . Много интересных мыслей. Одна из мыслей, за которую я так зацепился, которая была не очень очевидна.

Иногда говорят, что языковые модели просто запоминают. Мы долго-долго объясняли, как работают языковые модели, что есть этап предобучения, мы сгружаем все данные из интернета и обучаем модель. Наконец-то general public, если говорить по-английски, обыватели поняли это, это хорошо. Но, с другой стороны, поняли все равно многие неправильно.

Итак, у вас есть проект, в который вы хотите привлечь инвестиции. Вы собрали команду, продумали план, подготовили презентацию и в какой-то момент становится понятно, что инвестору нужны цифры и без финансовой модели не обойтись.

В этой серии статей я хочу пошагово показать, как построить финансовую модель, понятную вам и убедительную для инвестора.

Я сделал её максимально практичной — так, чтобы у вас был реальный инструмент, с которым можно дойти до результата: построить модель, разобраться в экономике проекта и подготовиться к разговору с инвестором.

Этот материал создан прежде всего для тех, кто делает это впервые, но будет полезен и тем, кто уже проходил этот путь.

Надеюсь, что эта серия статей и приложенный шаблон помогут вам разобраться в логике модели и упростят работу над своим проектом. Если такой формат окажется полезным и откликнется читателям, я продолжу выпускать новые материалы.

Поехали.

Каждый маршрут ведет себя по-разному в зависимости от времени суток, загрузки сети, погоды (да, это влияет на спутниковые каналы) и других факторов. Традиционная маршрутизация выбирает путь на основе метрик BGP (AS Path, MED), но эти метрики не учитывают реальную задержку и джиттер.

Раньше у меня был сайт на Тильде. Стандартные шаблоны Тильды скучные, поэтому его делал дизайнер на zero-блоках. И каждый раз, когда надо было что-то на этом сайте добавить, приходилось дергать дизайнера в духе «Привет, добавь этот отзыв на сайт, пожалуйста».

Статьи добавлять поудобнее, но тоже не идеально. На том же Вордпрессе можно просто скопировать статью из гуглдока — и все, она вместе улетит вместе со всеми скриншотами. На Тильде надо тыкать каждую картинку руками, это бесит.

И вот я решил, что сайт устарел, его надо полностью переделать, а раз уж этим занимаюсь, можно и с Тильды заодно переехать. Например, на Вордпресс, к которому я как-то больше привык.

Стало интересно, а может ли Claude Code сделать сайт на Вордпрессе. С этим вопросом я к нему и пришел.

Claude сказал, что конечно может, но Вордпресс это скучно, и лучше делать сайт на Next.js + headless CMS. Я на тот момент даже не знал, что это такое. Ну так, слышал что на Next.js сайты делают — и все. Решил, что будет интересно разобраться и попробовать.

Спойлер — у нас (у меня и Claude Code) все получилось, сайт работает, мне нравится, даже трафик из SEO не просел.

Для чего существуют принципы ACID? Можно ответить по бумажке, сказать, что это нужно для того, чтобы каждая транзакция обрабатывалась надежно, данные оставались в безопасности и системы работали предсказуемо.

Все это в свою очередь должно гарантировать целостность данных. Но что это вообще такое и на что влияет? А ответ очень простой. Обеспечивая целостность данных, мы предупреждаем ситуации, когда, к примеру, деньги со счета списались, но получателю так и не пришли. Или заказ оформился, а складские остатки не обновились.

В этой статье вы узнаете, почему так важны принципы ACID и что это за принципы. Оставайтесь со мной, если интересно!

В С++ 20 появились coroutines (далее буду называть их корутинами, по‑русски). Если кратко — они позволяют писать асинхронный код также как мы пишем синхронный. При этом асинхронный код это не обязательно должен работать с несколькими потоками. Асинхронным может быть код исполняемый в одном потоке.

Под капотом компилятора корутины — это просто синтактический сахар (syntax sugar). Т.е. корутины не создадут дополнительных потоков. Компилятор заменит корутины вызовом нескольких функций и не более того. Но давайте посмотрим как корутины выглядят в коде.

В этой статье я буду делать простейший таймер на основе корутин. При этом напишу классы, для Awaitable и Promise, которые необходимы для работы корутин.

Привет, Хабр! Про модели искусственного интеллекта сейчас не говорит только ленивый. Высказывается множество мнений и нередко они оказываются на противоположных полюсах: от полного скепсиса до убеждённости, что произошла новая научно-техническая революция. Жизненный опыт подсказывает, что истина где-то по-середине и инструмент будет полезным ровно настолько, насколько ты умеешь им пользоваться. В относительно недавнем интервью генеральный директор Microsoft Сатья Наделла заявил, что примерно 20-30 % кода в Microsoft уже сейчас генерируется ИИ и разработчикам надо будет адаптироваться. Мне тоже захотелось попробовать внедрить такого помощника в свои рабочие процессы и посмотреть, что из этого получится.