Искусственный интеллект

Представьте, что вы занимаетесь своими делами: закрываете тикеты, читаете почту — и вдруг видите новую встречу в календаре с названием «Автоматизация [вашего] отдела». Сразу возникает вопрос: если мой отдел автоматизируют, что будет со мной дальше и не пора ли обновлять резюме?

Обычно на этот вопрос никто не отвечает. А я знаю, как все бывает по другую сторону баррикад, так как сам занимаюсь автоматизацией.  

Как правило, задача никогда не ставится “давайте заменим всех людей нейронками”. Всегда речь идет про улучшение метрик бизнес-процессов.  Там, где человек улучшает метрики – там он и остается. Поэтому первое, что я делаю – разбираюсь, как на самом деле устроена работа сотрудников, чтобы понять, что возьмет на себя машина, а где найдется работа для человека.

В этой статье я подробно расскажу, что происходит, когда к вам приходят с автоматизацией, как будут изучать ваши процессы и как «залезут к вам в голову». Давайте разбираться.

Хотя экосистема LLM в основном ориентирована на Python, мы нашли Go исключительно подходящим для производственных развертываний. Наша инфраструктура на базе Go обрабатывает миллионы ежемесячных запросов LLM с минимальной настройкой производительности. Помимо хорошо документированных преимуществ Go (см. отличное изложение Роба Пайка о преимуществах Go), три возможности оказались особенно ценными для нагрузок LLM: статическая проверка типов для обработки выходных данных модели, горутины для управления параллельными вызовами API и интерфейсы для построения составных конвейеров ответов. Вот как мы реализовали каждую из них в нашем производственном стеке.

Решить школьную задачу, просто сфотографировав её, — это реальность 2025 года. Современные нейросети могут распознавать рукописный текст, формулы и даже сложные рисунки, мгновенно выдавая подробное пошаговое решение. Технология оптического распознавания символов в сочетании с мощными моделями ИИ превратила смартфон в круглосуточного «репетитора». Это особенно полезно школьникам и студентам при выполнении домашней работы или подготовке к экзаменам.

В этой статье мы рассмотрим 8 популярных сервисов, в которых эту магию реализовали:
• BotHub,
• Photomath,
• MathGPT,
• Wolfram|Alpha,
• Gauth,
• Mathway,
• Symbolab,
• Nano Banana Pro.

Эта статья — не про "как я выучил Python за неделю", а про реальный инженерный путь: от первых экспериментов с ChatGPT API до production-ready систем, которые обрабатывают тысячи запросов в день. Я расскажу про конкретные проекты, инструменты, пайплайны и главное — про ошибки, которые стоили мне времени и денег.

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». Здесь новые технологии, инфраструктура и сервисы тестируются в повседневной жизни людей. Данные о том, как жители передвигаются, пользуются транспортом и сервисами, помогают постоянно улучшать решения.

Город стоит на месте бывшего завода Toyota Higashi-Fuji в Сусоно, у подножия горы Фудзи. Это пространство переосмыслено как технологическая среда нового типа, где можно менять планировку и инфраструктуру по мере появления новых идей и технологий.

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.