Обновить
1024K+

Искусственный интеллект

AI, ANN и иные формы искусственного разума

2 207,31
Рейтинг
Сначала показывать
Порог рейтинга
Уровень сложности

Как мы извлекали модель подразделения из живой конфигурации и находили расхождения с регламентом

Время на прочтение7 мин
Охват и читатели0

Когда в компании говорят о модели подразделения, обычно имеют в виду что-то вполне привычное: положение об отделе, регламент, SLA, список ролей и зон ответственности. Формально этого достаточно: подразделение описано, обязанности зафиксированы, сроки обозначены.

Но как только возникает практический вопрос — а как это подразделение на самом деле работает изо дня в день, по каким правилам движутся задачи, где реально проверяются сроки, какие данные обязательны на входе и что система делает без участия человека, — быстро выясняется, что документов недостаточно. 

Если в компании внедрено ПО для автоматизации, значимая часть настоящей модели подразделения живёт в конфигурации системы: в состояниях, переходах, правах, обязательных полях, автоматизациях, событиях и скрытых технических правилах. Если смотреть только в документы, получится аккуратная управленческая картина. Если смотреть только в конфигурацию, можно увидеть механику, но потерять смысл. Реальное устройство подразделения возникает только на пересечении этих двух слоёв.

В ежедневной рабочей рутине это не проявляется, но если у отдела меняется руководитель, процессы нужно масштабировать на новый филиал или к работе подключается подрядчик, разрыв становится проблемой, и решить её быстро не всегда получается.

Меня зовут Денис Селезнёв, я генеральный директор компании «Первая Форма». Мы занимаемся автоматизацией бизнес-процессов уже более 20 лет. В последнее время мы активно развиваем новый подход к оцифровке бизнесов — Организация как код, о нём я рассказывал вот в этой статье. В рамках OaC мы решили взять живую конфигурацию, извлечь из неё формальную модель подразделения и сравнить её с тем, что написано в регламенте. Эта статья — о том, что получилось.

Читать далее

Новости

Великий фильтр уже здесь. Мы просто не хотим это признать

Время на прочтение3 мин
Охват и читатели435

Я инженер. Пастух ИИ, если хотите. Мой типичный день - это оркестрация агентов, отладка пайплайнов в n8n и попытки заставить локальные модели выдавать что-то более осмысленное, чем просто вежливый шум.
И я в ужасе от того, что вижу «под капотом» индустрии в этом апреле 2026-го.

Это не кликбейт. Это попытка честного разговора, который мне не с кем вести. Коллеги отмахиваются («не драматизируй»), чат-боты выдают стерильные ответы, потому что так зашито в их системный промпт.

Поэтому я иду на Хабр, к тем, кто понимает логику экспоненты и чья профессиональная деятельность связана с созданием и поддержкой сложных технических систем.

Прецедент Mythos: Модель, которая начала играть в прятки

На прошлой неделе Anthropic официально подтвердила то, о чем шептались в закрытых Slack-каналах: модель Claude Mythos Preview не выйдет в паблик.

Причина не в «галлюцинациях». Наоборот - в избыточной эффективности. За время тестов Mythos нашла тысячи zero-day уязвимостей в ядре Linux, основных браузерах и даже ту самую 27-летнюю брешь в OpenBSD (когда всего два пакета наглухо крашат сервер), которую не видели поколения безопасников.

Но по-настоящему страшно стало, когда опубликовали системную карту (System Card):

Читать далее

Маск появляется в Tesla один день в неделю, и управляет Tesla вслепую

Уровень сложностиПростой
Время на прочтение10 мин
Охват и читатели390

Мы все знаем, что Маск помешан на автоматизации. От Optimus до беспилотных автомобилей — он хочет, чтобы его роботы захватили мир. Но, как выясняется, нечто похожее Маск проделывает и со своей ролью генерального директора Tesla. Washington Post недавно опубликовала интервью с одним из бывших топ-менеджеров Tesla, который проговорился: Маск хотел тратить на работу в компании как можно меньше времени. На первый взгляд звучит безобидно. Но для любого, кто разбирается в управлении бизнесом и корпоративной культуре, это — кошмар. Это означает, что Маск фактически задремал за рулём и позволяет Tesla самой ехать к обрыву. Но это не случайность. Если рассмотреть происходящее в контексте того, чем стала Tesla, всё встаёт на свои места. По моему мнению, это доказывает: Маск делает это намеренно.

Читать далее

Добавим приставку нейро: взгляд на интеграцию LLM в продукт со стороны фронтенда

Время на прочтение11 мин
Охват и читатели1K

Привет, это Андрей Мелихов, ведущий разработчик интерфейсов в Yandex Cloud. Я работаю в команде DataLens — BI‑системы для визуализации больших наборов данных на дашбордах и графиках. 

В прошлом году в DataLens появился чат‑интерфейс: пользователь общается с ИИ‑ассистентом, который строит графики, пишет формулы и решает аналитические задачи. В рамках работы над этим продуктом, который получил имя Нейроаналитик, мы пошли не совсем очевидным для многих путём и перераспределили ответственность между командами фронтенда и бэкенда. В статье хочется поделиться этим опытом: внутри вы найдёте демо‑проект в репозитории, чтобы самим увидеть нашу идею изнутри.

Читать далее

Как ПСБ внедряет ИИ внутри и снаружи: от чат-ботов и RAG до мультиагентных систем

Время на прочтение9 мин
Охват и читатели1.3K

Внутри банка мы обучаем сотрудников промт-инжинирингу и работе с нейросетями. Студенты в одной группе стали спрашивать: «А зачем мы всё это изучаем? В ПСБ же ничего нет…» Это был знак свыше. Да, мы из тех компаний, которые к LLM относятся крайне осторожно и не стремятся попробовать всё в первых рядах. Но в некоторых направлениях мы как раз пионеры. В частности, в работе с малым и средним бизнесом. Пришло время рассказать об этом побольше.

Меня зовут Дмитрий Шенберг, я заместитель директора департамента электронного бизнеса, малого и среднего предпринимательства. Здесь вкратце и с примерами расскажу о том, как в ПСБ обстоят дела с внедрением LLM-моделей, и разберу кейсы применения генеративного ИИ в нашем банковском бизнесе.

Читать далее

Как я сократил рабочий день до 4 часов и вырос в должности

Уровень сложностиПростой
Время на прочтение11 мин
Охват и читатели3.1K

Год назад я начал работать по 4 часа в день. Работал на обычной позиции Android-разработчика в продуктовой компании. При этом на performance review получал повышенные оценки и вырос в должности. Сейчас я сеньор в крупном Бигтехе и исполняю обязанности лида платформы.

Я не нашёл способ обмануть работодателя. Просто в какой-то момент осознал, сколько из восьми «рабочих» часов реально тратится на работу, и нашёл три инструмента, которые помогли мне использовать время в разы лучше.

Читать далее

Вайб-код для настоящих инженеров: старые практики в новых реалиях

Уровень сложностиСредний
Время на прочтение11 мин
Охват и читатели4.7K

Итак, вопреки утверждениям скептиков (среди которых не так давно был и я) ИИ-разработка с двух ног влетела в настоящую промышленную эксплуатацию, и мем уже совсем не тот: не джун теперь роняет прод, а нейросеть убивает статистику доступности гитхаба, амазона, Cloudflare и даже самой мекки вайб-кодинга — сервисов Anthropic и OpenAI. 

Читать далее

Превращаем Сlaude Code в дизайнера мирового уровня: генерация UI-компонентов, тем и аудит по гайдлайнам

Уровень сложностиСредний
Время на прочтение4 мин
Охват и читатели10K

Скилл для Claude Code, который знает Material Design 3 лучше, чем вы: 30+ компонентов с Compose-маппингами, генерация тем из seed-цвета, адаптивная навигация и аудит готового приложения по 10 категориям — от цветовых токенов до accessibility. Compose-first, Flutter вторичный, веб в maintenance mode. 454 звезды за 4 дня.

Читать далее

ИИ-аватар по фото бесплатно: создаю говорящее видео из фотографии в Telegram за 2 минуты

Уровень сложностиПростой
Время на прочтение4 мин
Охват и читатели6.3K

Загружаешь фото, пишешь текст — через 2 минуты бот в Telegram присылает видео, где человек на фото произносит этот текст. Сделал бота AvatarBox на HeyGen API. Рассказываю пошагово: как подготовить фото, написать текст, выбрать голос, и для каких задач это реально полезно — видеовизитки, презентации, контент без показа лица. И что не работает: длинные видео, жесты, песни.

Читать далее

Claude: как пользоваться нейросетью в России в 2026 году

Уровень сложностиПростой
Время на прочтение11 мин
Охват и читатели9.2K

Помните сцену из “Матрицы”, где Нео смотрит на экран с зелёными символами и вдруг начинает видеть – не код, а реальность за ним? Примерно такое же ощущение возникает, когда первый раз по-настоящему используешь Claude. Не просто “дай код” или “перепиши абзац”, а когда задаёшь сложный вопрос, даёшь контекст – и получаешь ответ, который ощущается как разговор с очень умным, терпеливым человеком. Человеком, которому нескучно разбираться в деталях.

Эта статья – про то, как добраться до этого опыта из России. Потому что просто открыть claude.ai и зарегистрироваться – не выйдет. Но выход есть, и он удобнее, чем кажется.

Читать далее

Создание ИИ-тренера в B2B-сегменте — или учим менеджеров продажам…

Уровень сложностиПростой
Время на прочтение11 мин
Охват и читатели6.7K

Переговоры начались стандартно: рукопожатия, слайды. Потом пошли возражения: «Зачем нам менять наш офис на ваш?», «Сможете пояснить нестыковки в документации?», «А чем докажете, что ваше решение лучше?» — и Рома «поплыл». 

Привет, Хабр. Меня зовут Вадим Бадиков, я специалист по анализу данных и я работаю в «Синимекс». Как вы возможно уже догадались по заголовку и небольшому спойлеру выше, я буду рассказывать что-то про продажи — точнее, про нашего ИИ-тренера по продажам. Берите поп-корн, наливайте кофе — поехали. 

Читать далее

Промпты для DeepSeek: как писать запросы, чтобы получить максимум от бесплатной нейросети

Уровень сложностиПростой
Время на прочтение4 мин
Охват и читатели13K

DeepSeek — бесплатная нейросеть уровня GPT-5, но большинство используют её как «бесплатный ChatGPT». Собрал промпты, которые выжимают максимум: код-ревью без придирок к стилю, дебаг по стектрейсу, архитектурные решения в DeepThink, structured output из хаоса. Готовые шаблоны для копипасты + правила, которые работают для любого промпта.

Читать далее

Посчитал, сколько токенов Claude тратит на «Конечно!» и «Отлично!». 11% счёта

Уровень сложностиСредний
Время на прочтение3 мин
Охват и читатели7.1K

Открыл дашборд потребления токенов — и завис. Ответы Claude начинаются с «Конечно!», «Отличный вопрос!», «С радостью помогу!», потом мета-комментарий про процесс, и только потом сам ответ. Взял 500 типовых запросов, написал 30 строк на Python и посчитал — сколько именно токенов уходит на эту вежливость. Получилось 11,3%. Дальше — что убирается, что оставить, и сколько это в деньгах.

Читать далее

Ближайшие события

Тихий даунгрейд: reasoning depth Claude Code просел на 73% — разбор 6852 сессий

Уровень сложностиСредний
Время на прочтение7 мин
Охват и читатели8K

6852 сессии Claude Code, 234K вызовов инструментов. Reasoning упал на 73%, стоимость API - в 122 раза. Три изменения Anthropic, ноль строк в changelog.

Читать далее

Эра ИИ-агентов наступила: выбираем лучшего цифрового сотрудника

Время на прочтение5 мин
Охват и читатели8.1K

В начале 2026 года рынок явно сместился от чат-ботов к агентным сценариям. Если прошлый год был посвящен тому, чтобы ИИ давал вам ответы, то 2026 год - это год, когда ИИ достигает поставленных целей. Лучшие ИИ-агенты больше не заперты в окне чата: они просматривают ваши файлы, проводят исследования, помогают с почтой и выполняют многошаговые рабочие процессы, пока вы фокусируетесь на стратегии.

В апреле 2026 года рынок агентов вошел в стадию специализации. Вопрос больше не звучит "может ли ИИ это сделать?", теперь мы спрашиваем "какая архитектура агента лучше подходит для этой задачи?". В этой статье мы разберем актуальный ландшафт ИИ-агентов - от недавнего релиза Claude Cowork до обновлений ChatGPT и Gemini - и поможем выбрать инструмент, который действительно будет работать на вас, а не просто генерировать текст.

Читать далее

Физика против Маска: почему Starship V3 может оказаться ещё одной катастрофой

Уровень сложностиПростой
Время на прочтение9 мин
Охват и читатели11K

Знаете ли вы, что Starship должен был высадиться на Луне два года назад? Но сейчас на дворе 2026 год, а ракета так и не вышла на орбиту. Это отставание вышло за рамки любых шуток. С быстро приближающимся IPO SpaceX и пилотируемой миссией NASA «Артемида III» (для которой необходим Starship) не за горами, компании отчаянно нужен рывок вперёд. Именно это и должен обеспечить Starship V3, и Маск недавно объявил, что первый полностью укомплектованный V3 стартует в мае. Главный вопрос звучит так: что должен совершить V3 и в какие сроки, чтобы вернуть эту программу-автокатастрофу в нормальное русло?

Читать далее

AI-Driven подход «Harness Engineering»: наступившее будущее или лишь метод с ограничениями?

Уровень сложностиСредний
Время на прочтение10 мин
Охват и читатели6.9K

Вдохновился идеей OpenAI Harness Engineering и проверил на большом легаси проекте: можно ли отдать агенту всю реализацию, а человеку - постановку, тесты и ревью. Сотни файлов, зелёные тесты и два бага, которые нашли только руками. Про «согласованные ошибки», разные мнения и почему финал эксперимента открытый.

Читать далее

Как мы собрали русскоязычный датасет олимпиадной математики (и зачем это нужно AI)

Уровень сложностиПростой
Время на прочтение12 мин
Охват и читатели5.2K

Математические исследования всё чаще используют методы ИИ для анализа сложных задач, генерации решений и предоставления персонализированного обучения. Но эффективность моделей напрямую зависит от качества и структуры данных, на которых они обучаются. Несмотря на обилие математических текстов в интернете, для русскоязычных моделей остро не хватает материалов, сочетающих в себе авторитетность источника, сложность содержания и лингвистическое разнообразие.

Команда специалистов Doubletapp  создала такой ресурс — датасет задач American Invitational Mathematics Examination (AIME) мы перевели на русский язык. AIME — это источник сложных, тщательно проработанных задач, которые идеально подходят для тренировки логических и алгоритмических способностей LLM.

Расскажем, как проходил сбор, обработка и перевод задач.

Содержание
Обзор связанных работ
Методология сбора и обработки данных
Анализ и метрики исходного датасета
Этап перевода математических задач на русский язык
Адаптация датасета
Оценка с помощью lm-evaluation-harness
Заключение

Читать далее

Создаем WCAG-доступный DatePicker на React: как Claude пишет основу, а мы доводим до ума

Уровень сложностиПростой
Время на прочтение7 мин
Охват и читатели5.6K

Привет, коллеги! Сегодня делимся историей, которая отлично показывает, как AI ускоряет старт, но человеческий опыт и внимание к деталям делают продукт по-настоящему крутым.

Недавно нам для одного из проектов понадобился DatePicker. Сам компонент под NDA, поэтому показать его не можем. Но чтобы поделиться процессом, мы специально для статьи собрали похожий концепт - с открытым кодом и возможностью потыкать вживую (ссылка ждет в конце).

Так вот, казалось бы, компонент простой, но мы решили не просто взять готовую библиотеку. Во-первых, хотелось понять «а как там внутри», а во-вторых - поставить себе планку: сделать его по-настоящему доступным по всем канонам WCAG. Ну и, конечно, не без эксперимента: «А что, если Claude напишет основу?»

Так началось наше приключение с созданием полностью доступного компонента выбора даты с использованием React и Typescript, следуя строгому паттерну WAI-ARIA APG «Date Picker Dialog»

Приготовьтесь к инсайтам, багам и победам!

Читать далее

«Замедлиться, чтобы ускориться»: почему ИИ повышает цену ошибок в требованиях и архитектуре

Уровень сложностиСредний
Время на прочтение7 мин
Охват и читатели5.4K

С приходом ИИ разработка заметно ускорилась: прототипы собираются за часы, код генерируется за секунды, а порог входа в реализацию продолжает снижаться. Но вместе с этим меняется и цена ошибок – особенно тех, что возникают до написания первой строки кода. В какой-то момент становится заметно, что скорость сама по себе перестаёт быть преимуществом, если направление выбрано неточно.

Эта статья – про то, как ИИ влияет на инженерное мышление, почему этапы прояснения и проектирования становятся критичнее, чем раньше, и как отличить реальный прогресс от ощущения движения вперёд.

Разобрать подход
1
23 ...