Будущее здесь

Казалось бы, рынок AI-музыки уже окончательно поделен. С одной стороны у нас есть народный любимец Suno, а с другой - Udio, ставший выбором аудиофилов и тех, кто готов часами крутить ползунки настроек ради идеального звучания. Мы уже привыкли, что новые сервисы появляются чаще, чем JavaScript-фреймворки, и обычно проходим мимо очередной кнопки шедевра. Но тут мне в руки попала ссылка на Producer.ai. Я лениво кликнул, ожидая увидеть очередной стартап-однодневку, но в адресной строке мелькнуло предательское «?from-riffusion=true».

Стоп, тот самый Riffusion? Если вы в теме нейросетей дольше полугода, что в нашем безумном мире равносильно званию почетного ветерана, вы наверняка его помните. Это был тот самый дерзкий проект, который генерировал музыку, буквально рисуя её спектрограммы как картинки через Stable Diffusion. Это было странно, это было максимально гиково, и звучало это, честно говоря, как модем, который пытается напеть джаз после тяжелой смены. Но именно это было началом всего.

И вот они вернулись. Сменили уютное худи на дорогой корпоративный костюм, назвались солидно Producer.ai и явно метят в высшую лигу генеративного аудио. Сегодня мы разберемся, действительно ли дедушка выучил новые трюки и способен ли он тягаться с гигантами в 2025 году. А может, это просто попытка продать старую технологию в новой обертке тем, кто не умеет читать URL-адреса? Заваривайте чай и расчехляйте уши, даже если по ним, как и по моим, прошлось стадо медведей, ведь мы начинаем наш обзор.

Приятного чтения!

Языковые модели пишут код, сочиняют стихи, сдают юридические экзамены. Но вот в чём парадокс: они не понимают ни слова из того, что говорят. Потому что они просто предсказывают, какое слово должно идти следующим. А люди учатся иначе — мы познаём, как устроен мир, как объекты движутся и взаимодействуют в пространстве. Модели так не могут. Именно это фундаментальное ограничение объясняет, почему эпоха безудержного хайпа вокруг ИИ подходит к концу. 2026-й станет годом отрезвления.

Реклама - это лишь симптом более серьёзной проблемы

На этой неделе OpenAI объявила, что начнёт тестировать рекламу в бесплатной версии ChatGPT. Это означает, что если я плачу - я в безопасности. Это также означает, что меня заставляют платить, чтобы быть в безопасности. Это также означает, что если я не могу или не хочу платить, инструмент, который я использовал в качестве помощника три года, будет заботиться о чужих интересах прежде моих.

Встреча с одним моим старым другом, имеющим собственный логистический бизнес, напомнила мне о том, что руководители привыкли размышлять масштабными величинами, например — «склад» и «транспорт». То, что между ними есть еще целый ряд других систем, подчас оказывается сюрпризом. 

Именно в разговоре с ним я в очередной раз убедился, как недооцененное управление двором (YMS) становится «слепой зоной» даже для опытных руководителей. Давайте разберемся, почему эта система — не просто удобный инструмент, а фундамент эффективной логистики.

По результатам проведенного LogistiX в 2025 году опроса, из 380 компаний (Российская Федерация), которые запланировали автоматизацию склада, только 32 компании имели систему управления двором, и 80 компаний предполагали ее установить в будущем. Это приводит нас к тому, что более 70% компаний из этой выборки теряют десятки миллионов рублей в год, даже не имея плана, как исправить эту ситуацию.

Ранее в статье "Почему нейросети не заменят прикладных специалистов: простая логика против вероятностных подходов" рассматривались общие вопросы поиска решений управляемого данными. Кратко: это механизм динамического связывания отдельных фрагментов решения в виде информационных блоков в последовательности для определения запрошенных параметров. Эта информационная технология, основанная на простой логике, позволяет оперативно вести диалог с пользователем, используя накопленные в процессе поиска решения данные. Для того чтобы общаться с системой на естественном языке необходим терминологический словарь предметной области.

В статье рассматривается роль терминологического словаря в процессе поиска решений, требования к составу словаря и содержанию словарных статей. Именно словарь позволяет описывать фрагменты решения на естественном языке и создавать прикладные приложения с минимальным привлечением специалистов по информационным технологиям. Отдельное внимание уделяется важности указания иерархических связей терминов, которые по своей сути являются параметрами решаемой задачи.

Терминологический словарь - важный компонент экспертной системы, к созданию которого предполагается привлекать прикладных специалистов узкого профиля.

ПРИМЕЧАНИЕ. В качестве примера выбрана реальная задача из медицинской практики связанная с назначением антирабической помощи. Антирабическая помощь необходима для исключения заболевания бешенством после контакта с домашним или диким животным. Бешенство смертельно опасное заболевание. От правильности врачебных назначений зависит жизнь обратившегося за медицинской помощью. Имеется инструкция, регламентирующая действия по оказанию антирабической помощи, которая и является первоисточником базы знаний. Несмотря, на кажущуюся простоту выбор лечения (профилактики) требует чёткого анализа ситуации и учёта многих факторов. Экспертная система в диалоге управляемом данными не позволит ничего пропустить и предложит безошибочное решение.

Доброго времени суток, «Хабр»!

Нейросети пишут дипломы, рисуют картины, создают разные компьютерные программы, генерируют новости - и это лишь малая часть того, на что они способны сегодня. Мир стремительно погружается в эпоху искусственного интеллекта. Но этот бум порождает множество вопросов относительно правового статуса такого творчества.

Сегодня обсудим проблемы авторского права применительно к современному искусственному интеллекту. Примите стратегически удобное положение, ну а я приступаю к повествованию.

Искусственный интеллект уже давно перестал быть исключительно инструментом добра. Он помогает врачам ставить диагнозы и разработчикам писать код. Но теми же самыми возможностями всё чаще пользуются злоумышленники. 

При этом барьер входа в кибератаки резко снизился: чтобы создать вредоносную кампанию, больше не нужно быть тёмным хакером со знанием всевозможных языков программирования. Достаточно пары нейросетевых сервисов и минимального понимания, как устроена социальная инженерия.

В этом материале поговорим, как искусственный интеллект приносит пользу не только добрякам, но и злодеям. Разберём, как злоумышленники используют ИИ и какие мошеннические схемы применяют, обсудим практические способы противодействия кибератакам и порассуждаем о будущем. Поехали 🤖

Я живу совсем недалеко и от студгородка ННГУ и от «старинных», первых корпусов – это всё центр Нижнего Новгорода. Когда я рассматриваю старые фотографии проспекта Гагарина (до того, как он им стал), мне сложно представить, что эти пустынные рельефные территории на высоком берегу Оки быстро заселились корпусами, садами, инфраструктурой и вот уже много-много лет я, мои одноклассники, наши родители, а у некоторых уже и дети ходим по дорожкам, где авторы аккуратных надписей красочно рассказывают о своих факультетах, а заодно незримо сражаются за звание СЛФ. Но мы-то знаем, что СЛФ – это тот, который ты закончил.

Как человек, постоянно нет-нет, да и связанный с вузовской сферой, я прекрасно знаю, что вуз изнутри определяет многое: сами студенты, преподаватели, атмосфера, дух, состояние корпусов и общежитий… Но главный, кто определяет жизнь вуза, – это ректор. Ситуация простая: если человек пришёл в вуз, смог в него врасти и в то же время привнести что-то своё, характерное, новое, свежее, не ломая при этом того, что сложилось, - ректор на своём месте и у них с вузом всё получится. Ректор ННГУ Олег Владимирович Трофимов именно такой. И, кажется, это первый ректор крупного российского вуза, который рассказал о своём университете специально для Хабра, без перепечаток, компиляций и скучного официоза. Просто сели – и поговорили.

Плагин KodaCode для IDE от JetBrains — это, пожалуй, самый ожидаемый из наших инструментов, о котором нас спрашивали с первого дня релиза. Мы не спешили: запускали закрытую тестовую группу, собирали обратную связь, дорабатывали UX и теперь готовы открыть доступ всем желающим.

Начиная с сегодняшнего дня KodaCode доступна в любой IDE от JetBrains, а также работает в GigaIDE и OpenIDE. Никаких ограничений по регионам — устанавливаете плагин и начинаете работать в привычной среде разработки.

Правду говорят, что «грешникам нет упокоения». Именно поэтому производители гаджетов и техноблогеры собираются в Лас-Вегасе, в свой первый рабочий день после Рождества.

«CES» – это крупнейшая в мире технологическая выставка потребительской электроники. Она настолько большая, что ее не может полностью вместить выставочный центр «Las Vegas Convention Centre». Поэтому выставка берет в свое распоряжение еще множество гостиниц, расположенных вдоль «Стрипа».

Как и всегда, мы находимся в гуще события. Посещаем каждый закоулок выставки, чтобы выявить лучшие и наиболее передовые технологии, которые будут продаваться в 2026 году. А тут чего только нет! От ошеломляющих телевизоров до чудоковатых роботов, которых не захочется держать даже дома.

Предлагаем вашему вниманию устройства, которые мы посчитали лучшими на выставке «CES 2026».

Владимир Крылов, профессор математики, научный консультант Artezio и один из самых глубоких русскоязычных экспертов по применению ИИ в разработке, дал интервью по итогам года. Мы поговорили о том, почему reasoning-модели галлюцинируют вдвое чаще обычных (и это математически неизбежно), почему OpenAI объявил «код красный» и отстаёт от Google, и правда ли, что программисты, умеющие писать код только руками, скоро вымрут как вид. Спойлер: Паваротти не умел читать ноты, и это кое-что говорит о будущем vibe-coding.

Владимир Крылов регулярно проводит лекции о практическом применении LLM в разработке на канале Ai4dev. Если хотите разобраться в теме глубже, чем позволяет это интервью в блоге ЛАНИТ, подписывайтесь.

Кажется, в мире нейрогенераторов сейчас настоящая гонка вооружений. Каждый месяц выходит новая модель, каждая громче предыдущей кричит о “прорыве”, “фотореализме” и “понимании контекста”. OpenAI, Google, Black Forest Labs, Midjourney – все хотят быть первыми. Но кто из них действительно умеет работать со сложными, многосоставными сценами?

Мы решили не гадать, а провести честный эксперимент. Взяли один мегапромпт – с девушкой, двумя необычными спутниками, инопланетной атмосферой и кучей деталей – и прогнали его через пять топовых нейросетей 2026 года. Что получилось? Кто‑то блистательно справился, а кто‑то просто нарисовал милую открытку, проигнорировав половину условий.

Это не просто обзор – это битва алгоритмов, где победит тот, кто не просто рисует красиво, а думает, как художник. Итак, запускаем генерацию – и смотрим, чья нейросеть действительно готова к полету на другую планету в компании Крокодила и Зебры.

Включаем воображение и начинаем тест!

До недавнего времени оптогенетика использовалась преимущественно в экспериментах. Отследить активность в конкретной части мозга, проследить связь между стимуляцией участка мозга и поведением субъекта. Главное её преимущество: точечный контроль отдельных цепей нейронных связей. Но насколько реально перепрошить геном человеческих нейронов, а потом стимулировать их светом, через вживленное или внешнее оптоволокно? Вот этому и посвящен новый материал!

Месяц читал отчёты Goldman Sachs, Gartner, McKinsey и интервью основателей OpenAI и Anthropic. Цель — понять, что реально изменится в AI в 2026 году. Получилось 50+ источников и 7 трендов. Всё с цифрами и ссылками на первоисточники. Обсудим?

Команда Python for Devs подготовила перевод статьи о том, как с помощью middleware в LangChain 1.0 собирать LLM-агентов, готовых к реальному продакшену. В материале разбираются практические паттерны: управление контекстом, защита PII, human-in-the-loop, планирование задач и интеллектуальный выбор инструментов — всё то, что отличает экспериментального агента от надёжного рабочего решения.

Привет!
С вами Марина Ермак, старший аналитик Futureproof. Каждый раз, когда вы открываете ChatGPT, где-то в мире жужжит дата-центр, построенный на кредитные деньги. Вокруг этой инфраструктуры уже сложилась сложная финансовая конструкция — и в последние месяцы всё чаще звучит вопрос: а не надуваем ли мы новый пузырь?

Давайте аккуратно разберёмся, что происходит с рынком, почему аналитики спорят о пузыре вокруг AI-инфраструктуры, и главное — что это может означать для бизнеса, в том числе в России. И в конце рассмотрим три возможных сценария развития событий и no-regret-moves.

Команда AI for Devs подготовила перевод большого исследовательского материала о рекурсивных языковых моделях (RLM). Авторы разбирают, почему простое увеличение контекстного окна больше не решает проблему долгоживущих агентов, и показывают альтернативу: обучение моделей активному управлению собственным контекстом через context folding и под-LLM. Статья основана на обширных экспериментах и даёт практический взгляд на то, каким может быть следующий шаг в развитии LLM-агентов.

Увольнения из-за ИИ - полная чушь

Если есть что-то, что Марк Бениофф любит, так это ИИ, и эта страсть довела его до полного безумия. Помните, как мы все смеялись над жалким гуманоидным роботом Маска? Тот самый, который был настолько бесполезен даже в попытках притвориться функциональным, что стажёр, управлявший им как дрянным диснеевским аниматроником из 90-х, заставил его катастрофически упасть на задницу, просто выйдя из системы. Пока мы все показывали пальцем и смеялись, Бениофф восхвалял робота, говоря, что он может трансформировать работу бизнеса, и поделился видео своего взаимодействия с Optimus в качестве доказательства. В этом видео Optimus был не просто тормозящим, глючным месивом - мы вообще не видим, как он завершает до смешного простую задачу, которую дал ему Бениофф: отвести его на кухню за колой. Это сильно намекает на то, что он это никогда не сделал. И давайте не забывать: это гуманоидный робот, он должен был сходить на кухню за колой для вас, а не провожать вас туда! Планка была опущена до пола, и он всё равно провалился. И это было, очевидно, лучшее, что Бениофф мог предложить в поддержку своего безумного заявления. Честно говоря, Бениофф так лижет ИИ, что это выглядит как извращённый, безумный фетиш. А это проблема, поскольку Бениофф - генеральный директор Salesforce, одной из крупнейших компаний по работе с клиентами на планете. Так что он может воплотить своё извращённое безумие в жизнь, и в сентябре прошлого года он именно это и сделал, уволив почти половину сотрудников Salesforce и заменив их ИИ. Но всё, что это доказало - насколько некомпетентной, маниакальной, порочной и пустой является ИИ-революция, как и сам Бениофф.

В этой статье я представил концепцию многофункционального тестового стенда с ии-агентом QA, предназначенным для эффективного и качественного решения любых задач тестирования бэкенда. Это решение позволяет создавать, запускать, отлаживать и хранить тестовые сценарии для сервиса без необходимости заботиться о инфраструктуре, контрактах API и других характеристиках сервиса. Важным преимуществом приложения является автономный ии-агент QA, который может решать до 85% задач тестировщика и в перспективе может полноценно заменить QA в команде разработки бэкенда.

Команда AI for Devs подготовила перевод большой обзорной статьи о 2025 годе в мире LLM. Автор подводит итоги года: от vibe coding и coding-агентов до MCP, prompt injection, локальных моделей, браузеров с ИИ и «slop» как культурного феномена.