Искусственный интеллект

В этом году нейросетевые сервисы, предназначенные для генерации кода, музыки, картинок и даже видео стали чем-то обыденным. Вау-эффекта, как пару-тройку лет назад, они уже не вызывают. Мы привыкли рутинно обращаться к ним, когда нужно сделать баннер с котиком или перевести с китайского языка.

Нейросети не стали панацеей. Они не начали выполнять нашу работу лучше нас. Ни писать, ни рисовать, ни кодить на достаточном для соперничества с живым человеком уровне они по-прежнему не умеют. Даже ассистенты из них получаются так себе – недавно, например, ИИ от Google «снес» все содержимое диска D: на компьютере, когда хозяин попросил его почистить кэш в одной папке. 

Так почему же нейросетей с каждым днем все больше в нашей жизни? Почему мы, образно говоря, плачем, колемся, но едим этот технологичный кактус? Попробуем разобраться под катом.

Как пробить многоуровневую защиту LLM-агента, обученную на 80+ млн атаках?

В декабре 2025 я вошел в топ-10 глобального рейтинга Lakera Agent Breaker. В этой статье - не просто обзор решения, а детальный разбор уязвимостей современных LLM-систем и архитектура кастомного фаззинг-пайплайна.

Некоторые люди воспринимают HRTech как что-то про очередную систему для рекрутеров. Как будто это история про удобство - меньше ручных табличек в Excel, быстрее согласования кандидатов-лидеров, красивее отчёты в BI системах.

Но HRTech это далеко не про интерфейсы и не про системы. HRTech это про управляемость процессов.

Когда рынок труда напряжённый, компания может сколько угодно много хотеть нанимать лучшие кадры в кратчайшие сроки. Вопрос тут в другом: а может ли она вообще держать весь процесс найма в руках, не теряя кандидатов на этапах воронки, не удлинняя сроки и не превращая найм в лотерею - дойдет кандидат или нет.

И вот здесь цифровые инструменты перестают быть простым экспериментом - здесь они уже становятся базовой инфраструктурой.

Эксперты Talantix (экосистема hh.ru) описывают 2025 как переломный год: HR-команды начали массово внедрять технологичные решения (в том числе на основе ИИ) во все направления работы с персоналом - от подбора до адаптации и обучения, а не точечно, что называется "для галочки". Ссылка на первоисточники: тут и тут.

Давайте немного конкретики.

Главная задача этой статьи — показать связь между теорией информации Шеннона и инструментами, которые можно встретить в современных системах машинного обучения. Здесь мы поговорим об энтропии (entropy) и о приросте информации (information gain), потом перейдём к кросс-энтропии (перекрёстная энтропия, cross-entropy), к KL-дивергенции (дивергенция или расхождение Кульбака–Лейблера, относительная энтропия, KL-divergence), рассмотрим методы, используемые в современных системах генеративного ИИ.

Woven City — это экспериментальный город в Японии, построенный Toyota в качестве «живой лаборатории». В нем новые технологии, инфраструктура и взаимодействие человека с техникой используются в повседневной жизни и дорабатываются на основе реального опыта.

Город расположен в Сусоно, префектуре Сидзуока, у подножия горы Фудзи. Для строительства была использована территория бывшего завода Toyota Higashi-Fuji. Проект развивается на месте индустриального объекта, который был выведен из эксплуатации и переосмыслен как технологическая среда нового типа.

Интересный проект, который стоит нашего с вами внимания.

Год почти прошел и пришло время сделать обзор State of AI на этот год и прогнозы на следующий. За основу были взяты разношерстные источники со всего мира: отчеты MIT, PwC, OpenAi, Open Router и тп.

В корпоративном ландшафте искусственного интеллекта наблюдается огромный разрыв: организации широко используют инструменты ИИ, но лишь немногие получают измеримую отдачу. Фактически 95% не получают ровным счетом ничего - дырку от бублика, несмотря на огромные вложенные деньги.

Под капотом — история о том, как мы прошли путь от экспериментов с ChatGPT до системы, которая консультирует клиентов по 10 000+ строительных материалов.

Мы в Контуре собрали собственный датасет и использовали его для обучения детектора, ориентированного на работу в сценариях видеосвязи. В статье расскажем, откуда брали материалы, как организовали сбор и тегирование, как генерировали фейки и почему важно заранее продумывать систему тегов. Датасет открыт для сообщества, ссылки оставили в конце статьи.

Это вроде как интуитивно понятно: если один ИИ-агент способен решить проблему, то пятеро должны решать её в пять раз лучше и быстрее. Именно так сейчас многие и строят всё большее число мультиагентных систем. Само по себе это неплохо, но на практике именно что такая система часто превращается в неразбериху: расходуются бюджеты на токены, не сохраняется контекст и накапливаются ошибки.

И если честно, разница бывает не в процентах, а вот прям в разы: на одних задачах координация даёт огромный буст качества, а на других уверенно утаскивает результат вниз . При этом точно нельзя сказать что в одних задачах координация выстрелит, а в других нет. Но интересно и то что общий уровень ещё кое-как можно уловить: иногда координация всегда в нулях, или наоборот примерно удваивает результат.

Давайте разберём исследование, где мультиагентные системы сравнили честно на одинаковых ресурсах и условиях, по одним и тем же задачам: какие именно архитектуры рабочие, где возникает «налог на координацию» и по каким признакам можно заранее предотвратить напрасные попытки сделать команду из агентов.

Искусственный интеллект находит все более широкое применения для автоматизации и оптимизации кибератак. Средства ИИ позволяют злоумышленникам генерировать вредоносный код, анализировать системы и обходить системы защиты, по минимуму привлекая ручной труд. Большие языковые модели (large language models, LLM) позволили значительно ускорить кибератаки и намного удешевили их. Кроме того, такие модели сделали разработку механизмов атак более доступной для киберпреступников с небольшим опытом. В результате использование ИИ приносит массу новых наборов для атак, которые реализуются быстрее и обладают отличной масштабируемостью. И такие атаки уже практически невозможно остановить, имея лишь традиционные средства информационной безопасности.

Как ИИ используется киберпреступностью

Искусственный интеллект охотно используется различными хакерскими группировками. Средства ИИ помогают ускорять кибератаки, делают их более адаптивными к ландшафту средств защиты, а значит, более сложными для отражения. Вредоносные кампании благодаря ИИ становятся легко управляемыми и масштабируемыми — от создания вирусов до написания скриптов для фишинговых атак. Перечислим основные области использования ИИ хакерами.

Представьте: вы ведете автомобиль, а на приборной панели нет ни спидометра, ни датчика топлива, ни каких-либо показателей вообще. Ни-че-го. В принципе ехать можно, но вы не знаете, какая у вас скорость, сколько бензина и есть ли с авто какие-то проблемы. Примерно так выглядит работа с LLM-приложением без инструментов мониторинга: система вроде бы и функционирует, но о ее внутреннем состоянии можно только догадываться. 

Меня зовут Александр Сесоров, я работаю инженером по тестированию в YADRO. Занимаюсь задачами автоматизации оценки производительности, точности и эффективности моделей на различных конфигурациях. Сегодня проведу краткий экскурс в инструментарий Langfuse и на примерах из практики покажу, как превратить оценку качества LLM-приложения из гадания в систематизированный и прозрачный сбор метрик на всех этапах.

…. и программиста. 

Нейросети меняют паттерны поведения людей при поиске информации. В частности они становятся сложнее и длиннее. Мир поиска изменился навсегда. Бизнесу нужен инструмент для изучения, анализа и создания такого контента, который не только попадет в источники нейросетей, но и будет максимально полезным для людей

Но пока потенциально: разбираем журналистское расследование от Reuters о секретном проекте КНР. Второй материал из цикла торговой войны между США и Китаем.

Я до сих пор помню тот день, почти два десятилетия назад, когда впервые вскрыла свой системный блок — он начал издавать какой‑то странный шум. Той ночью я сидела, скрестив ноги, на полу своей спальни перед открытым корпусом компьютера и смотрела на крошечные небоскребы, на это подобие города, красиво выстроенное на зеленой плате... Казалось, я наблюдаю за миром, у которого есть свое собственное существование.

Позже я узнала, что этот миниатюрный мир называется материнской платой — главным местом, где всё соединяется и «разговаривает» друг с другом. В то время я не особо понимала, что делают все эти детали, но любопытство брало верх. Я прикасалась к ним с осторожностью, боясь сломать что‑то важное. Шум вентилятора оказался следствием банальной пыли, застрявшей внутри, — вещь простая, но для меня это было настоящим открытием.

В ту ночь я закрыла корпус с чувством гордости, словно разгадала маленькую тайну. Наверное, это был первый раз, когда я почувствовала себя комфортно рядом с машинами, перестала их бояться... Это чувство собственной малости посещает меня и сейчас, особенно когда я нахожусь среди огромных механизмов, вроде турбин, или когда смотрю на сплетение электрических компонентов. Их точность и тихая мощь напоминают мне о том, насколько я мала, и в то же время — как глубоко мы переплетены с вещами, которые сами же и создаем.

Оглядываясь назад, я понимаю, что тот тихий момент на полу спальни стал началом гораздо более длинного путешествия. Путешествия, в котором любопытство медленно перерастало в знакомство, а знакомство — в изумление от того, как далеко могут зайти эти машины.

Уже год я неторопливо разрабатывают свою небольшую инди-игру Creepy Support, о технической части которой я уже рассказывал на Хабре. И недавно меня в очередной раз спросили, «а ты не пробовал использовать «ИИ» для ускорения разработки»? Я начал писать человеку развёрнутый ответ, и в процессе понял, что текст разрастается до небольшого поста...

Команда AI for Devs подготовила перевод резонансной статьи о том, почему использование кода, сгенерированного ИИ, может сделать разработчика слабее, а не продуктивнее. Автор жёстко критикует AI-ассистентов, рассуждает о деградации навыков, зависимости от инструментов и будущем профессии.

Самые интересные новости финансов и технологий в России и мире за неделю: тульскую бабулю собираются посадить за неудачный ларисодолинг, ЦБ РФ снизил ставку до 16%, ЕС не решился трогать российские активы, iRobo-пылесосы обанкротились, в США дропнули файлы Эпштейна, запрет лотереи гринкарт, китайские миллиардеры суррогатно рожают себе армии детей, а также еще одна сделка OpenAI.

В первой части я рассказывал о том, как искусственный интеллект меняет поиск людей через анализ глубинных ценностей и намерений. Сегодня — о том, как ИИ создает и постоянно обновляет ваш профиль, делая его не статичной анкетой, а живой моделью вашей личности.

В качестве примера снова использую наш проект Linkeon.ru. Это продолжение истории о ценностном поиске людей.

С Nano Banana Pro всё действительно изменилось. Модель заметно лучше понимает контекст и задачу пользователя. Она воспринимает сцену почти как человек (ну, по крайней мере, очень старается… и у неё получается!).

Эта нейросеть — на базе Gemini — без лишних танцев с бубном превращает обычные текстовые описания в реалистичные изображения с богатой детализацией. Более того, она позволяет редактировать уже готовые картинки буквально одним текстовым запросом. Да‑да, без многочасовых ковыряний в слоях.

Больше не нужно писать магические заклинания времён р��ннего Stable Diffusion — теперь с нейросетью можно разговаривать на понятном, человеческом языке: подробно, логично и по делу. Звучит заманчиво, не так ли?..

Перед вами подборка готовых промптов для нейросети Nano Banana Pro. В этом гайде мы разберём 20 крутых и практичных способов применения Nano Banana — от генерации изображений до полноценного редактирования.

Инструменты LLM получили большую популярность практически во всех сферах IT, но из-за этого возникла очень серьёзная проблема: утечки информации. Многие пользователи случайно или по незнанию отправляют в облако конфиденциальную информацию о себе или своей компании. А попав на серверы AI-разработчика, эти данные могут (и будут) использоваться для обучения LLM, профилирования, социального моделирования, перепродажи и др. В любом случае, компании выгодно сохранять запросы пользователей навечно. Пользовательские данные — главный актив таких компаний, включая чат-сессии и документы.

Возникает вопрос: как работать с LLM, но отправлять запросы и получать ответы в зашифрованном виде, чтобы даже провайдер услуг и владелец LLM не имел доступа к этой информации? Эту проблему решает гомоморфное шифрование. Выполнение зашифрованных операций над зашифрованным текстом.