Если вы хотите создавать код по запросу, делать переводы текстов, генерировать резюме, и при этом всем не хотите чтобы данные уходили в сеть, то вы наверняка задумывались как развернуть свой ИИ(например deepseek) на локальном компьютере. Эта статья расскажет о том, как просто это сделать. Для этого нам понадобится небольшое знание C# и "docker" для ИИ моделей - Ollama.
Привет! Маркетплейсы очень сильно изменили нашу жизнь, сделав ее супер удобной. Это классно, но думаю всем знакома картина, когда добавил товар в корзину, отвлекся, а он уже на 500р дороже. Или дешевле. Или вообще продается на косарь меньше на другом маркетплейсе. Ах да, как насчет «зачеркнутых выгодных» цен вида ̶1̶7̶0̶0̶0̶ 800р?
Все это превращает покупки в биржу (или большой рынок), где одни и те же товары уезжают разным людям по разным ценам. А если так, то значит это дело надо автоматизировать и хочу рассказать как это сделал я.
Приступим!
Мы запустили собственную платформу полного цикла производства ПО с ИИ‑агентами — MWS DevRails. Решение позволяет управлять жизненным циклом продукта и контролировать все этапы создания ПО: от проектирования и анализа до разработки, тестирования и выхода официального релиза. В платформу интегрированы ролевые ИИ-агенты, которые автоматизируют до 40% задач.
И сегодня больше расскажем о других фреймворках и библиотеках, предлагающих возможности ИИ-агентов для обработки данных и визуализации содержимого датасетов.
Теоретическая производительность майнинговых карт весьма высока, но синтетические тесты показывают, что они в 10 раз слабее игровых - где же правда?
На практике с LLM они оказались на уровне RTX 2060/3060. Эта статья для тех, кто хочет сделать дешёвый LLM-сервер и любителей хардкорных экспериментов.
Когда-то перевод был медленным и мучительным. Только вспомните… словари, справочники, стопки заметок и десятки открытых вкладок. В своё время мы даже бегали к соседям, которые хоть немного знали нужный язык, и слушали их как настоящих мудрецов. Теперь же у нас появились алгоритмы.
Вы бросаете в них страницу текста и она тут же возвращается обратно, словно прошла через языковой портал. Пока вы ломаете голову над одним выражением, нейросеть успевает проглотить целую книгу.
Сегодня мы откроем пять таких порталов и посмотрим, как они справятся с двумя испытаниями: строгим научным текстом, отрывком художественного произведения и стихом.
Приятного чтения!
Это не мы такие – жизнь такая. Это не я объявляю «войну», а искусственный интеллект (ИИ), который является главным участником беседы. Я лишь «передатчик» и в малой мере - интервьюер. А ИИ, отвечая на вопросы, своим корректным поведением, логикой, знаниями, рассуждением и выводами подает пример «интеллекту человеческому». Вам, прочитавшим диалог, не будет ли стыдно за поведение, за свои выводы, за отношение к таким же, как вы… Вольно или нет, но ИИ объявляет «войну» серости и хамству, высокомерию и чванству, низкой культуре и безграмотности. Всему тому, что, порой, приводит к самой настоящей войне. Будьте добрее, вежливее, логичнее, уважительнее и «войны» отступят, т.к. в них не будет смысла. Вместо них будет… А, что будет, - «жизнь покажет и жизнь рассудит». Короче, – давайте жить дружно!
В этой статье я поясню, как все эти принципы сочетаются, и покажу примеры использования их комбинации.
🚀 Новая статья: От Intel 086 до нейросетей: исповедь охотника за бизнес-процессами
Почему отличные идеи застревают на бумаге? Почему стратегии теряются в дороге от менеджера до программиста? Проблема не в людях — проблема в инструментах.
🧠 Когнитивная нагрузка — главный враг эффективности. Исследования показывают: наш мозг может удерживать всего 4±1 элемента одновременно. А что мы ему даём? BPMN-схемы с сотнями элементов, UML-диаграммы для разработчиков, текстовые ТЗ, которые никто не дочитывает. Это не управление знаниями — это интеллектуальный терроризм.
Я работал бизнес-аналитиком на крупном предприятии. Описывал бизнес-процессы, улучшал зарплатные схемы, связывал руководителей и программистов. И понял: стандартные инструменты не работают. Они создают "испорченный телефон" — идея искажается на каждом этапе.
Решение оказалось неожиданным — язык ДРАКОН. Созданный в СССР Владимиром Паронджановым, он учитывает особенности человеческого восприятия. Принципы симультанизации (увидеть всю картину сразу) и эргономики делают сложное простым.
В статье я делюсь личным опытом:
✅ Как одна схема ДРАКОН заменила месяцы работы программистов.
✅ Как коллективное обсуждение схемы выявило разногласия между руководителями.
✅ Как непрофессионал создавал CRM-систему визуально.
✅ Как ДРАКОН стал единой платформой вместо BPMN+UML.
ДРАКОН — не просто язык. Это способ мышления, делающий бизнес управляемым. Он устраняет фрагментацию знаний, сокращает время на разработку на 40-60%, повышает качество решений.
Онлайн‑примерка одежды без масок и ручной разметки сегодня становится реальностью. OmniTry — диффузионный трансформер, который сам локализует объект на фото и сохраняет идентичность конкретного товара — от очков и серёжек до сумок и галстуков. В статье — разбираемся с двухэтапным обучением, «стиранием без следов» и собственным бенчмарком на 12 категорий предметов.
Исследователи из Корнеллского университета разработали процессор, который уже окрестили «микроволновым мозгом». Упрощённый чип работает по аналоговым принципам, а не цифровым. И может одновременно и сверхбыстро обрабатывать данные, используя принципы микроволновой связи.
ИИ уже делает то, что вчера казалось невозможным: придумывает новые ходы, решает задачи, которые десятилетиями считались неразрешимыми.
Он ускоряется — и уже самостоятельно (пусть пока не во всех областях, но тенденция очевидна).
Но даже если он работает «сам по себе» — он работает для нас. А если мы не вывозим его результаты или они обходят нас — что толку?
Отсюда ключевой вопрос, может преждевременный:
Упрётся ли ИИ в живое сознание и биологию?
В его поэтапность и инертность. В способность различать не сразу, а разворачиваться естественно.
Будет ли AI это учитывать — или просто обойдёт, жадно пожирая киловатты?
Почему роботы так часто зависают между пониманием и действием? Они видят чашку, но не знают, как обойти тарелку рядом и куда эту чашку поставить. Этот разрыв между зрением и действием — главный барьер на пути к по-настоящему автономным системам. Команда Embodied-R1 предлагает неожиданно простой и мощный выход: научить робота языку «указаний» — точкам и следам на картинке. Такой язык одинаково понятен и человеку, и машине, он напрямую связывает восприятие с действием, делая поведение робота предсказуемым, устойчивым и уверенным даже в незнакомых условиях.
В первой части этой статьи я создал аналог игры «Pong!» с помощью нейросети Qwen, которую сегодня некоторые обзорщики называют одной из лучших нейронок для разработки. Во второй части мы с Qwen создали небольшой платформер. Не без проблем, но в целом справились. А вот для третьей части статьи я приготовил особое задание, которое кажется невыполнимым – создать клона «Героев Меча и магии 3», который бы отражал основные механики оригинальной игры. В конце статьи я добавлю ссылку на то, что у меня получилось, чтобы вы смогли сами оценить результат.
Промпт был такой:
Давай создадим упрощенный клон игры "Герои меча и магии 3". Должны присутствовать три основных механики. 1. Перемещение по карте мира и сбор ресурсов/бой с монстрами 2. Боевая механика аналогично Героям 3. 3. Отстройка города.
Получилось интересно и несколько неожиданно
Kingsoft — это крупная китайская корпорация, занимающаяся производством программного обеспечения как для B2B, так и для B2C сегментов. Также компания развивает облачные сервисы и искусственный интеллект. Центры обработки данных Kingsoft распределены по нескольким странам Азии. Крупный дата-центр есть и в Северной Америке.
Всем привет!
Я сделал CLI-инструмент для быстрой "фундаменталки" по акциям с добавочной аналитикой из 10-K через LLM. Он тянет данные из Yahoo Finance, дочитывает 10-K (edgartools + LLM), корректирует EV по fair-value, только страховщиков оценивает по "флоуту", делает SOTP по операционным сегментам и на базе квартилей выдаёт сигналы "КУПИ/ПРОДАЙ/НЕОПРЕДЕЛЁННО" - по метрикам, по группе и общий. Использует метрики: Forward P/E, P/FCF, EV/EBITDA.
Пример запуска:
OpenAi на острие развития ИИ. Его проблемы, это проблемы всей отрасли ИИ.
ChatGPT 5 это провал? Если учесть, что почти то же самое было в chatGPT 4о, скорее всего да. Но что это значит для будущего ИИ?
Alibaba (у которых Qwen, AliExpress и Tmall) на днях представила Qoder — свою пока бесплатную альтернативу Cursor.
Я успел провести с ним сегодня свой рабочий день, и вот мои впечатления. Сравнивать его я буду с Windsurf, т.к. им пользовался дольше остальных.
Самая цитируемая статистика из нового отчёта MIT оказалась сильно искажённой. Пока заголовки утверждают, что «95% пилотов генеративного ИИ в компаниях проваливаются», сам документ раскрывает нечто куда более поразительное: самое стремительное и успешное внедрение корпоративной технологии в истории разворачивается прямо у руководителей под носом.
Агент с лицензией на ошибку
Как ломают ИИ-агентов. Часть 1: Кейс с Operator ChatGPT
В 2025 году ИИ-агенты стали настоящим медиа-феноменом. Ну а нас больше всего интересует вопрос уязвимости таких систем: у агентов все больше возможностей, а значит и поверхностей атаки. Наша команда работала над отчетом OWASP State of Agentic AI Security and Governance, где был раздел об инцидентах, который не попал в финальную версию отчета. Поэтому несколько инцидентов я хотел бы разобрать в серии статей. Кейс, рассмотренный в этой статье, показывает новый класс угроз, присущих именно автономным ИИ-агентам, и эта проблема носит системный характер, а не является единичным багом.
Прошло уже две недели после выхода долгожданной GPT-5, которая, как казалось, должна была стать одной из главных вех в развитии AI индустрии. Но не стала - как бы ни оценивали эту модель, пессимистично или оптимистично, остается очевидным, что принципиальной разницы между ней и o4-mini, и даже DeepSeek R1 0528, нет - если говорить о качественном кратном отличии, которое ключевым образом меняло бы приложение этого AI к реальным задачам. Поэтому и воспринята новая модель была с разочарованием.
Справедливости ради стоит отметить, что как одна из многих GPT-5 - достаточно хорошая модель, точнее, несколько моделей в составе мультиагентной системы - подробнее об этом ниже.
