Привет, Хабр! Последние полгода стало модно создавать новые и переводить старые проекты на рельсы AI-First (или AI-Friendly) стандарта. Уже появляются проекты, которые декларируются как «designed for AI to write». Например, AIR — AI-First веб-фреймворк на Python.

В этой статье я хочу рассказать о том, как сделать свой проект дружелюбным для ИИ и тем самым повысить его юзабилити и помочь пользователям быстрее начать им пользоваться. ИИ-агенты стали новыми потребителями вашего кода. У них своя экономика токенов, свои требования к проекту и его документации. Хорошая новость в том, что настроить все можно за несколько часов — будь то забытый корпоративный микросервис или новый opensource-проект.

Это может пригодиться как создателям открытых проектов, так и разработчикам внутренних корпоративных проектов. Итак, начнем с матчасти.

ИИ все активнее в повседневных задачах, например стал частью поиска. Google и другие системы генерируют сверху LLM-сводку. Не надо тратить время на выбор ссылок и анализ информации — получаешь всё на блюдечке, даже с понятной версткой. 

Но все мы знаем, что ИИ выдает несуществующие факты, путает источники и делает некорректные выводы. Насколько часты эти ошибки? И критичны ли?

Рассмотрю, откуда они в поиске, на примере Google — только потому, что под руку попалось исследование его точности. Так-то поисковые ИИ-агенты чудят примерно одинаково.

При инференсе LLM общее потребление памяти определяется не только размером самой модели, но и промежуточными данными, накапливаемыми в процессе ее работы. С ростом контекста объем этих данных растет почти линейно и может стать сопоставимым или даже превышать размер самой модели.

В основе этой проблемы лежит KV-cache. Пример: у LLaMA 2 7B веса занимают около 14 ГБ, но при контексте 8K токенов KV-cache весит уже примерно 4 ГБ. Всего при четырех параллельных запросах это около 16 ГБ.

Это и есть скрытая цена инференса, которая не так очевидна на первый взгляд.

В этой подборке — несколько устройств, которые сложно отнести к одной категории. Здесь есть гибрид накопителя и мини-ПК, клавиатура с встроенным экраном, карманный компьютер на Raspberry Pi, самодельная «печатная машинка» и смартфон с E Ink-дисплеем. У всех разная идея, но объединяет их одно: они сильно отличаются от «коллег». А некоторые так и вообще уникальны. Практически у всех явно не будет большого спроса, поскольку они заточены под определенные сценарии. Но тем интереснее. Давайте посмотрим, что там сегодня нам приготовили производители. 

Помните то самое платье?
В 2015 году интернет раскололся пополам: одни клялись, что оно бело-золотое, другие — мол, сине-черное. Люди ругались в комментах, крутили яркость на мониторе, а самые умные врубали пипетку в Paint. Само платье, кстати, оказалось сине-черным, но дело вообще не в этом.

Проблема в том, что двое условных человека смотрели на одни и те же пиксели и видели разные цвета. Не интерпретировали по-разному, не спорили о вкусах — буквально видели разное. И оба лагеря не ошибались: сетчатка у всех отрабатывала штатно, а дальтонизм тут вообще ни при чем (поскольку речь не об оттенках одного цвета).

Последние лет двадцать нейронаука потихоньку сходится на одной неуютной идее: вы никогда не видели реальность напрямую. Ни платье, ни эту статью, ни собственные руки. Все, что вы воспринимаете прямо сейчас, догадка вашего мозга о том, что, вероятно, находится снаружи. Образованная догадка, обычно очень точная, но все же догадка.

Эта концепция называется байесовским мозгом, и я хочу о ней рассказать. Потому что, во-первых, она красиво объясняет кучу странных вещей: от оптических иллюзий до галлюцинаций и эффекта плацебо. 

А во-вторых, ровно по такому же принципу работает половина современного машинного обучения. Stable Diffusion, которая дорисовывает картинку из шума, Языковые модели, которые предсказывают следующее слово. Автоэнкодеры, world models, диффузионки — все это, если снять маркетинговую обертку, машины, которые делают то же самое, что и ваш мозг прямо сейчас. Гадают.

Так что начнем с мозга, а закончим нейросетями, и по дороге, надеюсь, вы начнете чуть меньше доверять собственным глазам.

Последние месяцы цены на большинство типов компьютерного железа медленно, но уверенно ползут вверх. Это системный тренд, который затронул и обычные десктопы, и мощные серверные решения. Причину долго искать не нужно. Речь, конечно же, об искусственном интеллекте и ресурсах, которые требуются для масштабирования отрасли. Производители чипов перестраивают приоритеты в пользу наиболее выгодных направлений, массовый рынок ПК и серверов постепенно начинает ощущать последствия этого передела. Давайте разберемся, что именно происходит и почему это касается каждого, кто планирует обновлять технику в ближайшее время.

В IEEE Spectrum на днях показали ролик с гуманоидом Digit от Agility Robotics, который танцует неожиданно легко и уверенно. Компания объясняет это не постановкой каждого шага отдельно, как это делали раньше, а новым циклом обучения: движения собирают из данных захвата движений, анимации и телеуправления, после чего навык докручивают в симуляции и переносят на реального робота. А значит, теперь гуманоидов можно заметно быстрее обучать новым движениям.

Недавнее землетрясение у восточного побережья Японии затронуло регион Тохоку — один из ключевых центров полупроводниковой отрасли. В зону толчков попали префектуры Иватэ, Мияги и Фукусима, где сосредоточены производства NAND-памяти, кремниевых пластин и фоторезиста. Предприятия остановили работу для проверки оборудования, и этого оказалось достаточно, чтобы нарушить графики поставок. Причина — в структуре самого рынка: выпуск критически важных материалов сосредоточен среди ограниченного числа поставщиков, и Япония играет здесь ключевую роль. Давайте разберемся. 

Есть у современной электроники одна очень человеческая слабость — она плохо переносит жару. Мы можем запускать нейросети с миллиардом параметров, строить огромные дата-центры и всерьез обсуждать колонизацию других планет, пока не мешает физика. К сожалению, вся вычислительная цивилизация сталкивается с ограничениями, когда внешняя температура поднимается выше 200 °C.

Однако исследователи из Университета Южной Калифорнии нашли выход. Они создали мемристор, который продолжает работать при температуре 700 °C — это выше температуры расплавленной лавы. О том, что вообще такое мемристор, как ученые сделали открытие, почему это новый шаг для развития ИИ и неужели люди скоро полетят на Венеру, — в статье.

8 апреля 2014 года закончилась официальная поддержка Windows XP. С этой системой у меня связаны самые теплые воспоминания: она требовала заметно меньше усилий при поиске драйверов для устройств и позволяла запускать огромное количество игр. В ту эпоху многие ноутбуки и планшетные ПК создавались с расчетом на установку XP — например, Compaq TC1000.

Казалось бы, век этой операционной системы завершен. Но даже сейчас, в 2026 году, вы можете вполне официально скачать Windows XP Professional с сайта Microsoft — правда, под другим названием. Не верите? Лучше один раз увидеть, чем сто раз услышать, так что заваривайте чайку - мы рассмотрим различия этой ОС от «ванильной» версии и для чего ее используют в настоящее время.

Привет, Хабр.

В сервисном бизнесе есть простой, но обременительный процесс — рассылать уведомления о записях на услуги, готовых заказах и предстоящих визитах. Уведомления нужны салону красоты, автосервису, фитнес-студии, клинике и кому только не. 

Пока записей мало, рассылать можно вручную. Когда больше — информация теряется или дублируется, не видно, отправлено ли сообщение и что клиент ответил.

Я Леонид Тараскин, руководитель портфеля продуктов в МТС Exolve. В этом гайде на Python расскажу, как собрать из связки МТС Exolve и MWS Tables легкую CRM с исходящими и входящими СМС-уведомлениями.

В последние годы рынок накопителей развивался без резких изменений. Объемы росли, цены постепенно снижались, и хранение данных становилось все доступнее. Флешки, карты памяти и SSD превратились в повседневные устройства, которые покупают по мере необходимости, не задумываясь о цене.

С середины прошлого года все начало идти по другому сценарию. Из-за бума вокруг искусственного интеллекта производители переключились на более прибыльные направления, и на обычную флеш-память не хватает мощностей. В итоге цены пошли вверх, хотя еще недавно они стабильно снижались.

Привет! Меня зовут Антон Топчиев, я ведущий аналитик команды продукта «Среда ЭДО» в МТС. Мы автоматизируем электронный документооборот и периодически делаем то, что обычно обещают на презентациях, — действительно снимаем рутину с людей. В том числе и с помощью искусственного интеллекта. 

Сегодня я расскажу, как мы реализовали систему интеллектуальной маршрутизации входящих документов. Спойлер: мы не убрали человека из контура полностью. Мы убрали просмотр бесконечной ленты входящих событий и оставили контроль там, где он действительно нужен.

Привет, Хабр! Когда говорят про культовую для IT художественную литературу, то вспоминают киберпанк или научную фантастику. При этом был фэнтези-писатель, который говорил, что его основная аудитория — люди, которые работают за компьютерами. И мы начали его немного забывать. 

На рубеже двухтысячных не знать эти книги было невозможно: короткие и емкие цитаты, фраза «КОШКИ…КОШКИ — ЭТО ХОРОШО» и картинки с бегающим на множестве ножек сундуком однозначно указывали на их автора — самого популярного британского писателя 90-х годов.  

Итак, это, наверное, мой самый сложный челлендж — написать статью про Терри Пратчетта. Его творчество многому меня научило: я часто возвращался к его произведениям и многое почерпнул для себя и в плане редакторства, и в плане авторства. 

В этом материале я покажу, что прячется за смешными историями про Плоский мир, как еще об этом писал Пратчетт и что мы потеряли, когда все дружно предпочли сказки сатире о волшебстве.

AMI предлагает смотреть на модель мира не как на разновидность языкового ИИ, а как на систему, способную воспринимать физическую реальность, выделять в ней ключевые связи и предсказывать последствия действий. В статье разберем, как компания понимает сенсорные данные, почему делает ставку на скрытые представления вместо реконструкции «сырого» мира и зачем связывает понимание среды с возможностью прогнозировать будущее поведение агента.

Всем привет! Практически любая организация — от муниципалитета до стартапа — постоянно принимает поток разнообразных обращений. Навести порядок и ускорить их обработку можно с помощью простой заявочной системы: назначить ответственных, быстро подготовить нужные документы. Для этого подойдут готовые Helpdesk- или Servicedesk-системы, но их часто нужно интегрировать с уже имеющимися инструментами. Они хорошо работают для сложных бизнес-процессов с большими объемами заявок, но стоят дорого и требуют затрат на внедрение и поддержку. В общем, это развлечение для крупных и средних компаний. Для более простых кейсов можно собрать свою небольшую систему, используя no-code-платформы.

Меня зовут Иван, я бизнес-аналитик в MWS. В этом материале расскажу о реализации заявочной системы на платформе MWS Tables, где я взял на себя не только свою работу, но и функции всей команды — от архитектора до тестировщика. Таких примеров много, и на этом видно, как no-code и разумное использование нейросетей позволяют быстро автоматизировать бизнес-процесс и адаптировать его под меняющийся ИТ-ландшафт.

Йеллоустоун — один из самых известных вулканически активных регионов в мире. Гейзеры, горячие источники и следы прошлых извержений давно привлекают внимание как туристов, так и исследователей. При этом до сих пор нет полного согласия в том, какие именно процессы поддерживают эту активность на протяжении миллионов лет.

Долгое время основным объяснением оставалась модель «горячей точки», связанной с глубинным источником тепла в мантии. Она хорошо описывает многие подобные системы по всему миру. Однако новое исследование предлагает другой взгляд: вместо глубинного потока ключевую роль могут играть последствия древних тектонических процессов на западе Северной Америки.

Луна покрыта реголитом — слоем пыли, камней и песка от двух метров до десятков. Так вот, из реголита, кажется, научились добывать кислород. Blue Origin заявила о разработке реактора, переплавляющего лунный грунт в кучу полезных минералов с бонусом в виде заветного O₂. 

Детище Джефа Безоса в подобной технологии не пионер, но компания стала первой коммерческой, добывающей кислород таким образом.

И это лишь небольшая часть огромного плана по освоению спутника. Разбираю тему: о кислороде из пыли, будущем лунных миссий и сложностях построения космической инфраструктуры.

Эта история началась со старой карикатуры, которая мне случайно попалась на Reddit. В комментариях ее приводили в качестве примера того, как в конце XIX века люди боялись электричества. Но чем дольше взгляд задерживался на этом сюжете, тем более непростым он казался. Стало интересно: откуда и на фоне чего на самом деле появилось изображение?

Оказалось, за изображением стоит не только страх перед новой технологией, но и война токов, борьба за городскую электрификацию, череда реальных аварий и вопрос о том, кто возьмет под контроль будущую инфраструктуру. Постепенно проступил и знакомый сюжет: там, где есть реальные риски, слабое понимание сложной системы и яркие пугающие образы, общественный страх очень быстро становится инструментом влияния.

Привет! Меня зовут Алиса, и я преподаю писательское мастерство. Немного с опозданием, но все же прочитала отчет Netflix Still Watching 2025 про то, как мы смотрим стриминг. Меня зацепил этот отчет, и я захотела копнуть глубже и узнать, почему наши истории работают иначе, чем десять лет назад, и как именно «Нетфликс» это использует.

Если вкратце, то компания действует как завоеватель, доминирует на рынке и демонстрирует свое превосходство в этом отчете. Они провели глобальное исследование по итогам последних лет работы, рассказали, как и почему Gen Z и миллениалы смотрят стриминг, каким образом это повлияет на бренды в ближайшем будущем. Особое внимание уделяется тому, как стриминг трансформирует процесс открытия нового контента и формирует новые эмоциональные связи, а сама платформа становится культурным феноменом, где участие в фан-сообществах фильмов и сериалов служит формой самовыражения.

«Нетфликс» открыто говорит другим стримингам и кинокомпаниям: мы, мол, первыми перестроили маркетинговую стратегию, и вам, голубчики, нужно подтягиваться под те реалии, что мы, вообще-то, уже создали.

В этой статье разберемся, что это значит для индустрии контента в целом.