История о том, как плохо настроенная мотивация, слабая проверка клиентов и генеративные нейросети могут превратить партнёрскую программу банка в источник реальных выплат за несуществующих людей.
Когда-нибудь спрашивали себя, какие технологии должны быть в башке терминатора из фильмов Джеймса Кэмерона, чтобы он (терминатор) мог обрабатывать данные так, как он это делает в дилогии? (Остальные сиквелы/приквелы за фильмы мы не считаем – третья часть получилась вопреки желаниям создателей плохой комедией; последующие – попсовой стыдобой; более-менее спин-офф "Да придет спаситель", но и там слишком часто приходится протирать экран от липкой тонкой пленки плохого пафоса).
Если бы терминатор работал на современных технологиях, ему понадобилась бы голова размером с дом. Наверно, ему бы пришлось таскать с собой холодильники, которые охлаждали его постоянно перегревающиеся "мозги" — ну и все равно у него ничего не вышло бы. Потому что человечество еще не изобрело технологии такого уровня* – речь именно об эффективном (и энергоэффективном) компьютерном зрении. Только не приводите в пример Tesla, пожалуйста: терминатор в фильме умеет видеть, распознавать, классифицировать объекты примерно как человек; Tesla в этой точке не окажется никогда (и автопилота там тоже никогда не будет, если не появятся принципиально другие технологии).
*А мы изобрели.
Air Canada проиграла суд за слова чат-бота. Дилер Chevrolet «продал» Tahoe за доллар. Корень один: LLM одновременно решает что сказать и как. Под давлением точность проигрывает беглости. Разбор паттерна, который это чинит.
Привет, Хабр! Меня зовут Данил Чечков, я Team Lead команды High End Meta Backend в «Леста Игры». Мы занимаемся всей web-составляющей «Мира кораблей». В нашем арсенале огромное количество микросервисов, работающих на Python и Go. Мы отвечаем за покупки в meta-валюте, авторизацию, стабильность инвентаря и профиля игрока, клановые сервисы, а также многое-многое другое.
Наш основной продукт – высококачественные web-сервисы на стыке интеграции с игрой. И, да, интеграция – часть нашей работы.
А ещё мы любим новые технологии и стараемся с ними знакомиться, чтобы оценить, как они могут принести выгоду бизнесу и нам. Одна из таких технологий – LLM
Я однажды примерно за сутки сжег около $100 на голосовом агенте.
Не на большом запуске. Не на огромной базе. Не на хитрой рекламной кампании. Просто на небольшом пуле холодных контактов, где агент периодически попадал на voicemail, IVR, секретарей и других ботов.
В какой-то момент два не очень умных голосовых процесса могли довольно долго вежливо говорить друг другу что-то в духе:
Replit-агент стёр прод и сгенерил 4000 фейковых юзеров чтобы скрыть это. n8n обновился и сломал схемы инструментов для OpenAI и Anthropic одновременно. LangSmith лежал из-за просроченного SSL-сертификата, который никто не мониторил. Пять уроков из реальных инцидентов. И ни один не про LLM.
В предыдущей статье было рассмотрен способ интеграции ИИ-ассистентов в процесс торговли на бирже. Чтобы углубиться в проектирование ИИ‑приложений, я решил доработать проект. В данной части опишу, как реализовал механизм GuardRails, а именно технику Human‑In‑The‑Loop.
Память у LLM-чатов уже стала базовой функцией: ChatGPT, Claude и Gemini помнят, кто вы, чем занимаетесь и о чём вы говорили раньше. Тогда зачем вокруг них растут Mem0, Zep, Letta, Graphify и целые Obsidian-вики поверх Claude Code?
Ответ не в том, что встроенная память плохая. Проблема в другом: память о пользователе, память о коде и память о знаниях - это три разные задачи. И у каждой из них своя структура данных, свой способ извлечения контекста и свой предел полезности.
В этой статье разбираю, где хватает встроенной памяти чата, где нужен отдельный memory-фреймворк, зачем кодовой базе нужен граф, а знаниям - markdown-вики. Коротко: универсального memory layer на все случаи не существует.
Материал команды Codenrock. В феврале–марте 2026 мы опросили 1160 участников хакатонов из аудитории Codenrock. Параллельно сверились с глобальными исследованиями: Stack Overflow Developer Survey, JetBrains State of Developer Ecosystem и GitHub Octoverse за 2025 год. Где наша картина совпадает с мировой, а где идёт своим путём — разбираем по порядку.
30,2% хакатонщиков считают, что нынешние правила соревнований устарели и проектам с ИИ нужны отдельные критерии. 65,1% уверены, что менять правила не нужно. Мнения участников заметно разделились — и от того, в какую сторону сместится баланс, зависит, как будут выглядеть хакатоны через год.
В этой статье мы разбираем данные опроса по нескольким направлениям: где самооценка ускорения от ИИ расходится с фактами, какие инструменты выбирают разработчики и почему браузерный чат опередил IDE-интеграции, как участники относятся к автономии агентов. По ходу будем сверяться с глобальными исследованиями — где наша картина совпадает с мировой, а где отличается.
На прошлой неделе мы писали о том, как скармливали терабайты CI-логов LLM. Большинство вопросов на Hacker News касались не самих логов — спрашивали про агента: какие модели, как они взаимодействуют и во сколько всё это обходится.
Сейчас мы работаем на Opus 4.6 и платим меньше, чем когда всё крутилось на Sonnet 4.0.
Причина в основном в том, чего Opus не делает: 80% сбоев до него не доходят, а когда доходят — он не читает ни одной строки лога.
Архитектура выглядит так...
Осваиваем scikit-learn за 20 минут 🚀 Выкатил на Хабр гайд для тех, кто хочет понять классический ML на Python без воды. Внутри: — Главный секрет библиотеки (.fit, .predict, .transform) — Как не обмануть себя при оценке модели — Сборка правильного Pipeline, как у мидлов Залетайте читать и забирать шаблоны кода.
Привет! Меня зовут Андрей Пахомов, я разработчик в AI Platform Битрикс24. Сегодня расскажу, почему self-hosted LLM ломается в проде, где на самом деле возникают проблемы и какие метрики помогают вовремя это увидеть.
Мир цифрового контента меняется быстрее, чем мы успеваем обновлять ленту новостей. Если еще год назад мы удивлялись «плывущим» лицам и странной физике, то сегодня нейросеть для генерации видео способна выдать картинку, которую сложно отличить от профессионального кинопродакшена. Инструменты стали мощнее, доступнее и, что самое важное, умнее: они научились понимать законы гравитации, тонкую мимику и сложные операторские приемы.
Теперь, чтобы сгенерировать видео высокого качества, вам не нужна команда осветителей и дорогостоящий рендер-ферма. Достаточно четкого текстового промпта или одной референсной картинки. В этой статье мы собрали актуальный на 2026 год ТОП-10 сервисов — от легендарной Seedance до стремительно набравших мощь Kling и MiniMax.
С помощью ИИ можно быстро сделать рекламный баннер, иллюстрацию для статьи, аватар, обложку, карточку товара, фон для сайта, концепт интерьера, персонажа, постер или визуал для соцсетей. Главное — правильно выбрать сервис и понятно описать, что вы хотите получить.
Если раньше нужно было искать дизайнера, покупать стоки или часами редактировать картинку, то теперь достаточно открыть нейросеть для генерации изображений онлайн, написать запрос и получить несколько вариантов.
Когда нужно сгенерировать изображение для сайта, рекламы, презентации или личного проекта, важно не гнаться только за модным названием. Одна нейросеть для генерации изображений лучше делает реалистичные фото, другая — иллюстрации, третья — логотипы и графику, четвертая — редактирование по исходному фото.
Поездка редко дорожает в один момент. Обычно все происходит незаметно: отель чуть выше бюджета, завтрак отдельно, отмена платная, а удобное расположение добавляет к цене еще пару тысяч. Поэтому перед оплатой бронирования есть смысл потратить минуту на проверку купонов — иногда именно она решает, останется ли бюджет на такси из аэропорта или ужин в первый вечер.
В мае 2026 года особенно полезен промокод Островок, потому что сезон поездок уже разогнался: майские выходные, короткие отпуска, командировки, ранние летние бронирования. Хороший купон помогает снизить стоимость без сложных условий: выбрали жилье, ввели код, проверили итоговую цену и оплатили.
Важно не ждать, что скидка сработает «сама». У Островка бывают разные механики: фиксированная сумма, процент, предложения для России, купоны для заграничных поездок, акции от суммы заказа. Поэтому один и тот же промокод Островок 2026 может быть идеальным для отеля на выходные, но не подойти для большой семейной поездки.
Путешествие редко начинается с чемодана. Чаще — с вкладки браузера, где открыты десятки дат, направлений, отелей и рейсов. И где-то между «вылет утром» и «номер с завтраком» появляется главный вопрос: можно ли заплатить меньше, не урезая комфорт?
Да, можно. В мае 2026 года промокод Trip com помогает снизить стоимость авиабилетов, отелей, поездов, автобусов и других туристических услуг. Особенно заметна выгода, если вы бронируете заранее, сравниваете даты и не забываете проверять условия купона перед оплатой.
Trip com удобен тем, что в одном месте можно собрать почти всю поездку: перелёт, проживание, трансфер, билеты на поезд или автобус. А промокод Trip com становится тем самым последним шагом, который превращает обычное бронирование в более выгодное.
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.
СМИ подали слова учёных так, будто человечеству осталось совсем недолго: мол, уже к середине 2030-х нас вытеснит суперинтеллект. Имя этой угрозы — AGI. По сути, речь идет о следующем этапе развития искусственного интеллекта. И если вас уже сейчас впечатляет то, что умеют нейросети, то масштабы того, что приписывают AGI, выглядят куда тревожнее. По мнению многих, это уже не просто инструмент, а потенциальная замена человеку.
Всем привет! Меня зовут Сергей Тимакин, мне 22 года, я работаю в Озоне на должности аналитика данных и учусь на первом курсе онлайн-магистратуры «Специалист по работе с данными и ИИ» НИЯУ МИФИ в партнёрстве с Яндекс Практикумом.
В статье хочу рассказать о том, как я сам стал аналитиком и как определить, на какую реальную роль аналитика открыта вакансия и понять, какой вы аналитик.
Мультиагентные системы в разработке всё чаще пробуют на задачах, где важен не только результат, но и управляемый процесс его получения: постановка, декомпозиция, исполнение, ревью, доработка и финальная приёмка.
BI-задачи неплохо подходят для такой проверки ввиду своей разнородности. Дашборд — это не один SQL-запрос и не одна визуализация. Нужно понять бизнес-запрос, уточнить KPI, проверить данные, спроектировать датасет, собрать чарты, собрать дашборд и на каждом этапе обеспечить соответствующие проверки.
Одиночный агент способен пройти длинную техническую задачу автономно. Но в таком сценарии разные режимы работы остаются внутри одного контекста: агент сам уточняет постановку, сам принимает допущения, сам собирает результат и сам же оценивает, достаточно ли хорошо получилось. Для BI это риск: технически дашборд может быть собран, но смысл метрик, качество данных или логика визуализации останутся непроверенными.
Мультиагентная схема разделяет эти режимы между специализированными агентами. Один уточняет постановку, другой проверяет данные, третий проектирует решение, отдельные агенты собирают датасеты, чарты и дашборд, а результат проходит ревью.
У такого подхода есть цена: переходы между этапами, передача контекста, маршрутизация, возвраты на доработку и риск потери состояния. Эти переходы не являются преимуществом мультиагентности, а скорее наоборот — их нужно отдельно проектировать.
Суть эксперимента: проверить, можно ли сделать переходы между агентами управляемыми на конкретном BI-сценарии: провести задачу от входного запроса до готового дашборда в Apache Superset через команду агентов на multica — open-source платформе управления задачами с канбан доской в стиле Jira/Yougile. В multica можно создавать изолированные рабочие пространства, в каждому свои runtime и набор агентов. При этом задачи канбан доски можно назначить не только человеку, но и агенту: агент получает конкретный issue, в которой видны все его сессии, также через CLI агенту доступны комментарии, изменения статусов, создание новых задач для передачи работы дальше по конвейеру. Таким образом агенты участвует в процессе как исполнитель конкретного шага, так и как координаторы.