Искусственный интеллект

Голосовое управление роботами часто выглядит как простая идея: человек произносит команду, робот ее распознает и выполняет действие. В бытовых сценариях мы уже привыкли к голосовым ассистентам, поэтому кажется логичным перенести тот же подход на складскую технику.

DeepSeek V4 в 3-4 раза дешевле Sonnet 4.6 на одинаковых задачах. На английских бенчмарках они почти равны, и интернет советует переходить на DeepSeek. Но что если прогнать обе модели на 50 типовых задачах российского разработчика? Разбор с цифрами и примерами.

За 3 500 проектов по оформлению интерьеров мы прошли путь от малярной сетки до цифрового рабочего процесса. Рассказываю, что реально работает, что оказалось пустышкой — и какие технологии изменят эту индустрию в ближайшие 5 лет.

Привет, Хабр! Меня зовут Максим Шакуров, я ML-инженер в VK.

Сегодня индустрия активно внедряет LLM для оптимизации рабочих процессов. Наша команда решила идти не от самой технологии, а от реальных потребностей. Чтобы найти процессы с наибольшим потенциалом для автоматизации, мы начали с аудита текущей рутины: проанализировали, с какими запросами аналитики и менеджеры приходят в чаты поддержки к инженерам Data Office (специалистам, отвечающим за сбор, хранение и миграцию корпоративных данных) и к разработчикам нашей платформы данных (команде, которая поддерживает и дорабатывает DWH).

Затем сформировали образ нашей будущей системы: она помогает ориентироваться в каталоге витрин, может рассказать, что и где хранится, помогает заполнить заявку на доступы, отвечает на вопросы по специфической документации и пишет скрипты, которые люди могут сразу забрать к себе в ETL-процессы. Под катом рассказали о том, что из этого вышло.

Недавно вышла Claude Opus 4.7 флагманская модель от Антропик. В выпущенных пресс-релизах и графиках маркетологи обещали пользователям, что модель станет ещё умнее, ещё точнее и так далее. На деле же получился феерический провал. Под катом - подробности этой истории и рецепт возврата вашего душевного равновесия.

Привет! Меня зовут Антон Топчиев, я ведущий аналитик команды продукта «Среда ЭДО» в МТС. Мы автоматизируем электронный документооборот и периодически делаем то, что обычно обещают на презентациях, — действительно снимаем рутину с людей. В том числе и с помощью искусственного интеллекта. 

Сегодня я расскажу, как мы реализовали систему интеллектуальной маршрутизации входящих документов. Спойлер: мы не убрали человека из контура полностью. Мы убрали просмотр бесконечной ленты входящих событий и оставили контроль там, где он действительно нужен.

Если коротко — я сделал телеграм-бота, через который можно общаться с Claude Code и Codex, запущенными на VPS. Бот жрет голосовые сообщения, картинки, файлы, пересланные сообщения, умеет пересылать файлы с VPS в Телеграм. Работает через tmux на сервере, поэтому умеет все, что умеют агенты, запущенные в терминале.

Проект опенсорсный, вы можете его установить, переделать под себя и пользоваться.

Github → https://github.com/pavel-molyanov/telegram-ai-agent 

Если подлиннее, то дальше расскажу, как оно работает.

Нейросети не стоят на месте и постоянно развиваются. Так, 23 апреля мир увидел ChatGPT 5.5. Но лично я с большим нетерпением ждал именно DeepSeek V4. Сколько времени прошло с того момента, как появились первые слухи о будущем релизе от китайской компании? Предыдущая версия запомнилась мне хорошим показателем в повседневных задачах и, что немаловажно, полной бесплатностью. 

Кто-то уже успел протестировать новую модель, кто-то пришёл к выводу, что она лучше того же ChatGPT 5.5. Ну, по крайней мере по цене точно. Про остальное говорить не буду, всё же у каждого свои вкусы и предпочтения. Да и не заглядывал я в слишком сложные задачи, чтобы по достоинству оценить, кто серьёзнее.

Сегодня у нас обзор DeepSeek V4. Пробежимся по самой модели, посмотрим на бенчмарки и, конечно же, протестируем в моих повседневных задачах, с которыми сталкивалась предыдущая версия. Чего-то сложного и высокотехнологичного тут вы не увидите, достаточно рядовые задания и моё мнение о самой модели по их итогам. Устраивайтесь поудобнее, ну а я начинаю своё повествование.

$180 на Cursor за три дня. Три монитора. Пакет орешков. Ноль тестов. Бизнес в восторге. Команда в ужасе. Угадайте, кто победил.

Это перевод работы группы астрономов и астробиологов, в которой рассматривается потенциал фундаментальных моделей (крупных нейросетей, обученных на больших массивах данных) для астробиологических исследований. Такие гибкие модели уже разрабатываются в NASA, они открывают новые возможности для быстрого создания приложений, интегрирующих разнородные мультимодальные данные. В статье представлены выводы и описаны ключевые направления для создания специализированной LLM, решающей задачи поиска биосигнатур, планирования космических миссий и обработки научной информации для нужд астробиологии.

Фактически, речь идёт о разработке специализированного суперинтеллекта-помощника астробиолога, в т.ч. интеллекта, работающего автономно на космических аппаратах (каким мы его видим в фантастических фильмах про космические миссии). Для всех, интересующихся [корректным и осторожным] использованием ИИ для анализа астрономических данных.

В конце прошлого года на конференции AI Journey мы открыли доступ к линейке моделей Kandinsky 5. Сегодня мы представляем масштабное обновление — единую модель генерации и редактирования изображений Kandinsky 6.0 Image Pro!

Не так давно я встретился с замдеканом факультета прикладной информатики,  на котором учился. Как в фильме «Начало» он прокинул мне мысль, что мне нужно защитить кандидатскую диссертацию. Говорит, будешь приезжать к нам на факультете лекции читать.
Стало интересно разобраться и оценить что потребуется. 

DeepSeek V4 Pro вышел 24 апреля. Огромная модель, топ AIME и SWE-bench, передовая reasoning-архитектура. Я ждал Tier S — 95+ из 100 в нашем battle test на русском контенте. Получил 89. Запустил его собственный Flash — 83. Pro выше на 6 пунктов, но в 13 раз дороже. Перетестировал Qwen 3.6 Plus, который вышел на 22 дня раньше V4 Pro: 92 балла. Старый Qwen обогнал новейший флагман DeepSeek и по качеству, и по цене. В статье: парадокс Pro vs Flash с экономикой production, гипотезы почему reasoning-оптимизация не вытягивает narrative, обновления методологии (max_tokens, paid re-test), формула score-per-dollar и обновлённые рекомендации.

Привет, Хабр!

Решил наконец‑то рассказать о проекте, который уже полгода живёт в тени моего личного репозитория. Речь пойдёт о боте для борьбы со спамом в Telegram‑чатах. Это не просто «очередной антиспам бот», а решение, которое я писал с нуля, включая архитектуру нейросети для классификации текстов.

Забегая вперёд: бот бесплатный и открытый к тестированию. И он работает. Но обо всём по порядку.

В первом квартале 2026 года российские работодатели разместили больше 16,5 тыс. вакансий, где требовались навыки работы с ИИ или готовность осваивать нейросети. Это в 2,7 раза больше, чем годом ранее. 

Платформа SpeShu.AI представила сервис AI-Профи, который помогает компаниям быстро находить специалистов по искусственному интеллекту под конкретные бизнес-задачи. Новый инструмент позволяет в несколько кликов оставить заявку и получить отклики от релевантных экспертов из базы сервиса.

Если вы видели "С этим товаром покупают…", "Попробуйте этот урок дальше" или ощущали необычную точность автоподбора треков в музыкальных сервисах - вы сталкивались с рекомендательной системой.

Но стоит ли конкретному бизнесу вообще её строить? И если да, то с чего начать, чтобы не потратить впустую месяцы инженерного времени на "чёрный ящик", который никто не понимает?

Эта статья написана мной РУКАМИ (не "ИИ") и основана на моём выступлении-вебинаре для инженеров, предпринимателей и продуктовых специалистов. Я не ML исследователь и не публичный спикер - я фулстек-разработчик, который создавал и поддерживал рекомендательные системы в разнообразных коммерческих проектах.

Целевая аудитория - все, кому интересна эта тема.

Ранее я писал про утечку исходного кода Claude Code. 512 000 строк, KAIROS, упоминания нерелизнутых моделей Opus 4.7 и Sonnet 4.8. Так вот. В актуальном Claude Code уже есть Opus 4.7. Ровно как и было в leaked-коде. Вместе с ней появился новый уровень /effort xhigh - это мы сегодня тоже разберём.

В первой части я показал что Claude Code умеет из коробки. Типовой сценарий после этого: "понял, установил, пользуюсь". И дальше тот же потолок что у всех - Claude работает быстро, но как-то странно. Отвечает не то, повторяет одно и то же к концу сессии, просит разрешения на каждый чих, жрёт токены как не в себя.

Это решается настройками. Конкретными. Которые лежат в двух файлах и никто до них не доходит.

Ниже десять вещей которые я настроил за полгода работы с Claude Code и которые сделали разницу между "работает" и "работает как отдел". С готовыми конфигами. Копируй, вставляй, меняй под себя.

Мнение. Предложение к обсуждению, а не новая догма.

Story points долго были удобным способом оценивать сложность задач в разработке. Но в 2026 году всё больше работы делается не только инженером, но и в связке с LLM: генерация кода, тестов, документации, рефакторинг, разбор ошибок. Возникает вопрос: может ли рядом со story points появиться новая метрика — neuro points, отражающая AI-итеративность решения задачи? В статье предлагаю этот подход как гипотезу для обсуждения и разбираю, зачем он вообще может понадобиться командам, которые уже активно используют нейросети в рабочих процессах.

Как проверить, что ИИ-агент в IDE работает, если на одинаковые запросы LLM отвечает по-разному? Ответы модели недетерминированы, а интерфейс и бизнес-логика вполне детерминированы, и их нужно тестировать отдельно.

Мы делаем ИИ-агента, встраиваемого в JetBrains IDE. В статье расскажу, как мы выстроили UI-автоматизацию плагина так, чтобы тесты ловили регрессии в интерфейсе, бизнес-логике и при этом не «моргали» из-за нестабильности LLM.

Всем привет! Я Сергей, backend-разработчик в Банки.ру. За последние 15 лет я несколько раз проходил онбординг в разных компаниях – от SEO и E-commerce до финтеха. И каждый раз видел одну и ту же проблему: даже с опытом первые недели уходят не на задачи, а на попытки понять, как вообще устроена система.

В этой статье я разберу, почему так происходит и какие подходы помогают ускорить онбординг – как для разработчика, так и для тимлида, который его выстраивает.