Искусственный интеллект

Время после нового года решил провести с пользой и окунуться в машинное обучение. Заняться Machine Learning — и посмотреть получится что‑то или нет с российским рынком акций на Московской бирже.

Моей целью было построить такую систему, которая будет учиться на истории и в перспективе торговать лучше чем случайное блуждание 50/50. Но из‑за комиссий и спреда подобные блуждания изначально отрицательны — чтобы выйти в плюс надо как минимум покрывать комиссии.

Если говорить о результатах очень кратко, то технически всё работает, но вот финансовый результат на грани безубыточности.

Если Вы только интересуетесь этой темой Вы можете посмотреть какие‑то шаги в моей статье, а если Вы уже опытный разработчик подобных систем, то можете подсказать что‑нибудь в комментариях.

Причём вся эта работа выглядит совершенно не так как показывается в фильмах про уолл‑стрит: фактически это написание скриптов и монотонный запуск и всё происходит полностью локально на компьютере.

Сидишь, генерируешь код, а он вдруг оживает и требует кофе. Или, в нашем случае, гигаватты энергии.

Я решил поделиться идеей, которая меня зацепила после перечитывания «iPhuck 10» и скроллинга новостей об энергокризисе. Мысль такая: вымышленный алгоритм RCP (Random Code Programming) из Пелевина идеально накладывается на реальность 2026 года, где мир строит электростанции и наращивает мощности для дата-центров. Эти штуки кормят нейросети, чат-боты и, возможно, целые армии ИИ-агентов. Не фантазия — факт: случайный код жрёт ресурсы, как Порфирий Петрович — человеческие души.

Давайте разберёмся с сатирическим прищуром в стиле мастера: а вдруг наша разработка — brute-force эксперимент в квантовой обезьяньей машинке, где мы все всего лишь баги, ждущие фикса?

IT‑утопия закончилась. На смену ей пришёл апокалипсис для новичков. «Две недели — ноль приглашений» — эта фраза стала новой реальностью для тысяч айтишников.

Компании больше не хотят растить джунов — им нужны готовые специалисты, которые сразу принесут пользу.

И если раньше можно было устроиться с базовыми знаниями, то теперь даже с дипломом Гарварда шансы стремятся к нулю. Всё из‑за AI, который не только пишет код, но и фильтрует резюме.

В этой статье разберём исследование от компании Anthropic, которое демонстрирует практическую возможность вскрытия «черного ящика» больших языковых моделей для обеспечения их контролируемости и безопасности с помощью разреженных автоэнкодеров (SAE — Sparse AutoEncoders). И в конце, попробуем поуправлять поведением модели — заставим думать, что она Санта Клаус 🎅.

Еще одна статья про whisper + pyannote для транскрибации совещаний?

Да, но нет.

Это сказ скорее про то, что в 2025-2026 году тот, кто раньше не кодил, может а скорее и должен(если ему конечно это в кайф) разрабатывать продукты под себя, свою команду, именно те, что нужны а не брать что дают...

Весь 2024 и 2025 года индустрия спорила, заменит ли ИИ джунов, сколько людей лишатся работы. Фокусировались на генерации кода, автотестах и рефакторинге. Но к началу 2026 года стало очевидно: искусственный интеллект влияет не на отдельные задачи компании, а на то, как все части компании работают вместе. В этой ситуации уязвимыми стали те, кто раньше думал, что они в безопасности, — менеджмент.

Символичной точкой в этой дискуссии стали результаты масштабного исследования MIT Initiative on the Digital Economy за 2025 год: компании, перешедшие на модель «алгоритмического аудита», выявили избыточность до 25% штатных позиций, которые не создают прямой ценности продукта. Речь идет о демонтаже слоя «информационных брокеров» — людей и подразделений, чья роль исторически сводилась к контролю, фильтрации и передаче данных между отделами.

Инсайды из Anthropic и других ИИ исповедующих компаний дополняют картину: их инженеры и лиды теперь тратят до 70% времени не на написание кода, а на ревью решений, сгенерированных моделями. Дарио Амодеи (CEO Anthropic) еще в марте 2025 года прогнозировал, что ИИ будет писать «практически весь код». На практике это превратило инженеров в «менеджеров моделей», чья работа — отладка логики и проверка безопасности того, что выдал Claude или GigaChat.

В декабре 2025 года Microsoft Industry Solutions подтвердила этот тренд данными: 73% времени инженеров теперь уходит на стратегические задачи и валидацию архитектуры. Чистое написание кода упало до однозначных чисел. Это тектонический сдвиг. Вся историческая ценность менеджмента заключалась в том, чтобы быть мостом между мышлением (стратегией) и действием (исполнением). Теперь этот мост автоматизируется. Функция человека, который просто «агрегирует отчеты и несет их наверх», стала избыточной.

Мир Enterprise-разработки на Java/Kotlin и мир нейронных сетей кажутся параллельными вселенными. С одной стороны - статическая типизация, многопоточность, Spring-контейнеры, а с другой - Python-скрипты, тензорные операции и эксперименты в Jupyter Notebook. Между ними - пропасть, через которую многие команды не решаются перешагнуть.

Однако необходимость строить этот мост возникает всё чаще. Заказчик хочет «искусственный интеллект» в новом фиче, аналитики мечтают о реализации чат-бота  с преферансом и барышнями, а менеджеры слышали, что конкуренты уже всё автоматизировали. Как же совместить надежность и структуру JVM-проекта с гибкостью и мощью AI? В этой статье постараемся разобраться какие инструменты для этого есть на данный момент и как с ними работать.

Я кайфую от работы с нейронками. Конкретно, через ComfyUI и вот это вот всё со стрелочками и пайплайнами. Это история о моём пути от RTX 3080 дома до GPU-серверов с ИИ-агентами.

Есть два типа людей, которые арендуют GPU-серверы:

Prompt caching часто обсуждают как «бонусную опцию» в API-прайсе: мол, попал в кэш — дешевле и быстрее. В статье разбираем, что за этим стоит на самом деле: почему кэш — это не «память диалога», а переиспользование KV-тензоров на уровне одинаковых префиксов, как из этого вырастает PagedAttention/vLLM с блоками и хэш-цепочками, и какие мелкие, но фатальные детали (динамический системный промпт, недетерминированный JSON, перестановка tool defs) мгновенно превращают кэш в тыкву.

За 2025 год генеративные инструменты выросли не только по качеству, а по ощущениям в работе дизайнера (и не только для генерации КДПВ на Хабре). Я много времени провожу в AI-UI экспериментах и вижу, что решать прикладные UX задачи стало заметно проще.

Уже сейчас внятный lo-fi прототип можно получить быстрее, а дальше уже выбирать, как жить: отдавать фронтендеру, прогонять через Lovable, Cursor или v0, или же доводить руками до идеала.

В этой статье я проверяю подход на сценарии, который знаком почти всем, кто делал B2B продукт. Первый вход: создаём рабочее пространство и приглашаем коллегу. Сценарий кажется очевидным, но именно в таких местах обычно и прячутся мелкие детали, которые потом превращаются во времязатратные переделки.

☞ Не пугайтесь 50 минутам прочтения: в статье много промптов, ИИ-ответов, всё аккуратно убрано под спойлеры → наверху только суть, остальное можно разворачивать и углубляться в детали.

Когда мне нужен оригинальный подход к какой-либо проблеме, я прибегаю к помощи нетиповых экспертов. Точнее, использую нейросети с назначенными ролями. Это довольно распространённая и хорошо работающая техника, не только в ИИ-моделировании, но и в дизайне мышления в целом. Но есть один нюанс. Когда мы говорим нейросети «Как бы это сделал Илон Маск или Стив Джобс?», мы подталкиваем ее к использованию клише. Нейросеть слишком хорошо знает эти персонажи и выдает ожидаемую банальность. А нам нужны неожиданные перспективы.

Всё больше БПЛА используют машинное зрение для навигации и распознавания объектов. Обычно предполагается, что это система с ограниченными вычислительными возможностями, которой управляет оператор удалённо, а движок ИИ работает из облачного сервиса с подключением через интернет.

Но что, если на БПЛА поставить локальную модель и мощный GPU-ускоритель, чтобы ИИ работал локально и самостоятельно принимал решения? Несколько лет назад такое казалось фантастикой. Но сейчас прогресс в области БПЛА настолько бурный, что ситуация меняется каждые несколько месяцев.

Посмотрим, какие ИИ-ускорители устанавливают в современные дроны.

Как поднять мультимодальный AI-сервис (OCR, ASR, LLM, TTS) на одной GPU 16GB без облачных API?

Разбираем пошагово:

• Подготовка VPS (Ubuntu + CUDA + драйверы)

• FastAPI-архитектура с PyTorch/Transformers

• Управление памятью (без OOM-ошибок)

• Продакшен: systemd + Nginx + HTTPS + домен

• Тестирование в Swagger

Итог: локальный сервис "под ключ" с предсказуемыми расходами, полной приватностью данных и возможностью масштабирования.

Для кого: DevOps, Python-разработчики, AI-интеграторы, стартапы.

Исходники в репозитории, демо-видео, лайфхаки по разработке прямо на сервере!

Уверены, что вы уже слышали об этой технологии, но сегодня поговорим о ней с практической точки зрения. В этой статье наша Команда AI дает советы тем, кто еще не погружен в технические детали — рассказывает о сложностях, которые могут возникать при работе с этой технологией и о том, как их избегать.

Команда AI for Devs подготовила перевод подробного практического гайда по Claude Agent SDK. В статье разбирается, как устроены современные AI-агенты на практике: управление контекстом, инструменты, сабагенты, разрешения, структурированный вывод и продакшен-паттерны.

Пока все подводят итоги уходящего года и строят планы на новый, самое время заглянуть в технологическое завтра.

Все самое лучшее от Google в одном месте: нейросети, промты, гайды, а также, ИИ-проекты, которые пока не вышли в официальный доступ.

Самые интересные новости финансов и технологий в России и мире за неделю: последние новости об операции США в Венесуэле, исход миллиардеров из Калифорнии, Яндекс Банк не смог раздать кэшбек из-за сбоя, Брижит Макрон засудила хейтеров, умная ручка и ChatGPT Health от OpenAI, а также скандал с бикини-раздеванием от Grok.

Фотография — это не только момент, но и настроение, стиль, история. А что, если всё это можно изменить одним промптом?

И тогда я решил попробовать Nano Banana Pro. Оказалось, нейросеть может создать любой кадр за секунды — нужно только правильно её попросить. Без навыков дизайна, без фотошопа, без месяцев обучения. Только нейросеть и ваша фантазия. Звучит как читы, но это уже реальность.

В этом гайде — подборка промптов, которые превращают обычные фото в арты, схемы и даже создают визуальные решения загадок. Логические задачи, паттерны, дорисовка... иногда кажется, что нейросеть прошла уровень сложности, который нам и не снился. И теперь она готова делиться своими скриншотами.

Привет, друзья! В прошлой статье мы разобрали идею применения автоэнкодеров к трансоформерам. Там весь наш pipeline проходил на идее сжатия признакового пространства так, чтобы поделить кошек и собак. Но что делать, если у нас не задача классификации, а задача next token prediction? Да и признаки не соответствуют «собакам» и «кошкам», а охв атывают все богатство естественного языка...

Ответ сообщества сейчас такой — давайте использовать SAE. Как? Разбираем основы в статье.