Моя лента

Продолжаем разбирать по буквам AI КОМП‑АС, навигационный фреймворк внедрения технологий искусственного интеллекта в бизнес — в данной статье ответим на очевидные, но при этом часто игнорируемые вопросы: О: Откуда мы выходим? Зачем организации понимать, где она сейчас, чтобы прийти туда, куда она хочет? Как это сделать?

Полное описание фрейморка можно найти здесь.

Just AI Agent Platform Cloud — облачная платформа для создания AI-агентов и мультиагентных систем. Теперь любая компания может автоматизировать бизнес-процессы без долгой разработки, необходимости строить собственную инфраструктуру и найма целой команды.

Рассказываем, что внутри и для кого это полезно.

Исторические подкасты на английском языке, которые рекомендует Илон Маск, и которые можно слушать в дороге или перед сном.

Меня зовут Илья Чебарев, я химик-технолог с большой примесью экономиста. В СИБУРе я руководил проектом по внедрению мультивариантного анализа. Это математический метод, который помог нам разобраться, что на самом деле влияет на обрастание реакторов. Расскажу, как мы собрали команду, нашли инструмент и прошли путь от перебора 70 параметров до конкретных рекомендаций как реже останавливать реактор и сэкономить много миллионов.

Revolut, глобальный необанк, представил нового AI-ассистента внутри приложения — инструмент, который, как утверждает компания, открывает новую эру финансового интеллекта.

AIR (AI by Revolut) — новая разработка финтех-гиганта, ставшая очередным шагом в развитии стратегии клиентского сервиса компании.

Как правило, разработчики, да и тестировщики не всегда могут заранее предусмотреть, какие именно некорректные входные данные придут в их веб-приложение. Привычные методы тестирования — ручные, интеграционные и даже unit-тесты — хорошо справляются с ожидаемыми сценариями. А вот для проверки непредсказуемых нужны другие подходы.

Привет, Хабр! Меня зовут Алексей Ломай, я младший системный инженер отдела DevOps в IBS. В этой статье расскажу о фаззинге как о мощном инструменте тестирования безопасности веб-приложений. Поговорим об истории и развитии подхода, о доступных инструментах и двух вариантах реализации в CI/CD.

Американская корпорация John Deere согласилась выплатить $99 млн в рамках урегулирования коллективного иска, в котором компанию обвинили в монополизации услуг по ремонту сельскохозяйственной техники. За последние годы корпорация сталкивалась с жалобами о нарушении права на ремонт.

Несколько лет назад можно было обновить резюме, немного подождать и предложения приходили сами. Выбирай, сравнивай, торгуйся. Сейчас всё работает иначе. Многие специалисты, начиная искать работу спустя два-три года после последнего перехода, сталкиваются с новой реальностью: резюме отправляются, но откликов мало. Поиск затягивается на месяцы даже у сильных кандидатов. В какой-то момент возникает ощущение, что «рынок сломался».

Рынок действительно переживает турбулентность: проекты сворачиваются, людей сокращают, кандидатов становится больше. Поэтому отбор становится жестче уже на этапе резюме и на поверхность всплывают нюансы, которые раньше можно было игнорировать. О них дальше пойдёт речь.

Всем привет! Меня зовут Иван Семенихин и я руковожу командой ИТ-подбора в SENSE. Сразу оговорюсь: это не материал про очередной «взлом системы найма». Скорее желание помочь опытным специалистам адаптироваться к новым условиям рынка и упростить путь к заветному офферу.

Внутри разбираю важные нюансы при составлении резюме и примеры того, как делать не надо.

PT Email Security сочетает возможности почтового шлюза и песочницы, обеспечивая защиту от спама, фишинга, а также от массовых и целевых кибератак.

Компания Positive Technologies выводит на рынок PT Email Security — решение для многоуровневой защиты корпоративной электронной почты. Продукт объединяет функции почтового шлюза PT Email Gateway и сетевой песочницы PT Sandbox. Это позволяет фильтровать входящий трафик и анализировать подозрительные файлы в изолированной среде, блокируя угрозы до их проникновения в инфраструктуру.

Статья написана на основе интервью с Дмитрием Поперечным, основателем Octagon Shop.

Мой магазин спортивной одежды и экипировки для единоборств появился в 2011 году — сначала как страница ВКонтакте, потом как сайт на Joomla. Хотел уникальности и сделал чёрный дизайн сайта, каждую фотографию вручную обрезал в фотошопе и убирал фон. Тогда не было никакого ИИ, всё ручками.

Недавно я, не выдержав микроскопических лимитов Cursor (в остальном прекрасный инструмент!) по доступу к передовым моделям Anthropic, захотел получить их по плоским тарифам от фирмы-разработчика. Это такие тарифы с помесячной/годовой оплатой, а не с оплатой за каждый запрос к API.

Прося советов в интернете, я столкнулся с высокомерием и снобизмом тех, кто смог себе всё настроить. Поскольку мне нужен был платный тариф, я не хотел рисковать, так как ходят упорные слухи, что тарифы даже платных пользователей блокируются без возврата средств, если их сервис используют из некоторых стран.

В итоге я всё настроил: Claude работает как родной, и в этой статье — мой опыт, а также тесты разных VPS-локаций.

Я опишу настройку под Linux-десктоп, но в конце в качестве бонуса будет настройка и под Windows.

Хотя большие языковые модели (LLM) демонстрируют выдающиеся способности к рассуждению, их потенциал для целенаправленного поиска в динамичных геопространственных средах остается малоизученным. Существующие бенчмарки для геопространственных вопросно-ответных систем (GSQA) в основном сосредоточены на статическом поиске информации, упуская из виду сложность реального планирования, которое включает динамическое местоположение пользователя и составные ограничения. Чтобы восполнить этот пробел, мы представляем EVGeoQA — новый бенчмарк, построенный на сценариях зарядки электромобилей (EV), который отличается уникальной привязкой к местоположению и наличием двух целевых условий. В частности, каждый запрос в EVGeoQA явно привязан к координатам пользователя в реальном времени и объединяет две цели: саму потребность в зарядке и предпочтения по совмещенной активности (рядом со станцией). Для систематической оценки моделей в таких сложных условиях мы также предлагаем GeoRover — общую систему

Привет, Хабр. Я — Андрей Макар-Уваров, Head of Frontend в Surf. Недавно решил проверить одну гипотезу: насколько далеко можно уехать на ИИ в разработке, если взять задачу, в которой ты абсолютный ноль.

Как стартовую точку выбрал микро-игру. Идея простая: рыжий кот с фонарём ходит по тёмному лабиринту, находит других животных и передаёт им свет. Например, можно оставить свет зайчику, чтобы он подсвечивал проход, или забрать его и усилить собственный фонарь. Должен был получиться небольшой атмосферный пазл про свет, тьму и управление ограниченным ресурсом. И вот что получилось.

YouTube Shorts получил новую ИИ-функцию, которая позволяет создателям контента клонировать своё лицо и голос для вставки в короткие видео. Инструмент под названием “Аватар” уже начал постепенное внедрение в мобильное приложение YouTube и отдельное приложение YouTube Create.

Создать аватара в YouTube довольно просто. Пользователь должен записать живое селфи, следуя голосовым подсказкам: повернуть голову, произнести фразы и т. п. Процесс доступен только владельцам каналов старше 18 лет.

dBrain.cloud и РЕД СОФТ еще в прошлом году заявляли о совместимости своих решений для построения импортонезависимой ИТ-инфраструктуры. Теперь совместная работа вышла на новый виток: подтверждена полная совместимость dBrain.cloud с платформой РЕД Виртуализация.

WebSocket vs SSE простым языком: двустороннее и однонаправленное соединение, как работает TCP и HTTP upgrade, и какие вопросы по этим темам чаще всего задают на собеседовании.

Доброго времени суток, уважаемые хаброжители! Сегодня поговорим о данных — о той самой основе, без которой в классическом машинном обучении да и в deeplearning, по большому счёту, не происходит вообще ничего, от слова совсем: ни обучения моделей, ни проверки гипотез, ни сколько-нибудь осмысленных выводов, ни построение пайплайнов. И в квантовом машинном обучении история, в сущности, та же самая. Только вот сами данные здесь устроены несколько иначе — и вот здесь как раз начинается самое интересное ;) Когда впервые слышишь словосочетание квантовые данные, реакция, как правило, одна из двух: либо это звучит как что-то из научной фантастики, где сейчас из-за угла выйдет кот Шрёдингера и испортит вам датасет, либо как "ну хорошо, ещё один датасет, просто теперь с модной квантовой приставкой" и всякими наворотами. Сразу скажу: на практике всё интереснее и более вариативно. Именно, последнее и приобретает особо важную роль в современном мире ИИ.

В этой статье мы разберём следующие важные положения:

Самый дорогой регрессионный набор не тот, который долго выполняется, а тот, которому команда перестала верить. Когда команда внедряет автоматизацию, она быстро приходит к соблазнительной идее: если автотесты ускоряют проверки и исключают человеческий фактор, значит автоматизировать нужно всё, до чего можно дотянуться. Но здесь и начинается ошибка. Автоматизировать всё, что можно, и автоматизировать то, что действительно нужно, не одно и то же.

Меня зовут Гайнутдинов Роман, я старший инженер по автоматизированному тестированию в компании «БКС Мир инвестиций». За плечами построение автоматизации с нуля, поддержка готовых решений и оптимизация уже раздутых регрессионных наборов.

В этой статье разберём логику приоритизации: что автоматизировать в первую очередь, что не стоит тащить в обязательный регресс совсем, и как выбрать уровень проверки. Если вам ближе автоматизация с расчётом на пользу и стоимость, а не всё подряд, сначала стоит разобраться, почему автоматизация без стратегии почти неизбежно превращается в набор дорогостоящих и малополезных проверок. Этот материал будет полезен тестировщикам, разработчикам, менеджерам и всем, кто связан или только знакомится с автоматизацией тестирования.