Искусственный интеллект

Всем привет. Я Михаил Харитончик, лидер продукта GenUI в Цифровом Ассистенте ГигаЧат B2C. Моя команда занимается генеративными интерфейсами: тем, как превращать ответ модели в понятную визуализацию, интерактивные элементы и полноценный пользовательский сценарий. И сегодня я хочу поговорить о будущем приложений. Точнее, о будущем, в котором приложений в привычном виде может вообще не остаться.

Этот текст про горизонт от нескольких месяцев до пары лет. В ИИ-индустрии даже полгода — практически геологическая эпоха: изменения происходят не кварталами, а итерациями длиной в несколько часов. Недавно я увидел, как Сэм Альтман репостит сообщение: кто-то обнаружил, что Grok при работе с агентом отдаёт исходный код. Прошло менее суток — и Grok CLI уже ушёл в open source. За происходящим в индустрии физически сложно успевать.

Визионерствовать на долгий срок в таких условиях сложно, поэтому поговорим о ближайшем будущем. Не абстрактном, а о том, которое начинается с обычного вечера после работы.

13 сентября ИТ‑сообщество празднует День программиста, и это хороший повод вспомнить, какими разными бывают люди, которые создают технологии. За каждым успешным продуктом стоят архитекторы, DevOps‑инженеры, дизайнеры, продакты и другие специалисты. Если присмотреться к их рабочим привычкам, можно найти повторяющиеся паттерны: одним важна системность, другим — командная игра, третьим — визионерство.

Вместе с экспертами конференции Импульс Т1 мы собрали эти паттерны в пять «профессиональных» архетипов и составили тест, с помощью которого можно посмотреть по‑новому на привычный стиль работы, заметить свои сильные стороны и точки роста.

Даже хороший алгоритм не спасёт модель, если признаки приходят с нарушенной семантикой или содержат информацию из будущего. Одна лишняя колонка может поднять метрику на тестах и полностью исчезнуть в проде.

Разберём рабочий подход к валидации датасета: от контрактов схемы и проверки таргета до point‑in‑time корректности и фиксации артефактов, чтобы результаты обучения можно было воспроизвести и объяснить.

Когда нужно классифицировать текст, дефолтный ход в 2026 – взять предобученный трансформер и дообучить. TF-IDF воспринимается как музейный экспонат: работал в эпоху до BERT, сейчас не всерьез. Обычно этот выбор никто не проверяет на своих данных, потому что и так понятно, кто победит.

Мы решили проверить. Взяли одну задачу, один корпус, одну метрику и прогнали три подхода подряд: счетный бейзлайн на TF-IDF, сверточную сеть TextCNN и дообученный русский энкодер. Считали не только качество, но и стоимость – время обучения и скорость предсказания на обычном процессоре.

Короткий вывод: на этой задаче счетный бейзлайн обучается за три секунды и по честной метрике держится вровень с трансформером, который дообучался восемь минут. А трансформер, взятый по стандартному рецепту, сначала вообще проиграл – и проиграл поучительно.

Дальше – как так вышло и что из этого забрать себе.

Пользователь пишет отзыв о магазине и заодно пытается распоряжаться нейросетью. Почему чужая фраза внутри отзыва вдруг получает силу команды? Разберу промт-инъекцию через адресата, речевые акты и смешение ролей. А потом дам Gemini одну и ту же инъекцию в разных языковых формах и проверю, какая из них заставит модель сменить задачу.

Журнал ИИ и Общество (AI & SOCIETY), издающийся аж с 1987го года, опубликовал исследование международной группы ученых, в котором утверждается, что использование ИИ-чатов делает поведение людей более роботизированным. В то время как роботы все успешнее имитируют человека, люди подсознательно подстраиваются под машины.

Исследователи видят главный риск в том, что после продолжительного общения с ИИ, у человека происходит разрушение ядра личности (diminished self-worth), суженая до более простых алгоритмов реальность языковых моделей, начинает конфликтовать со сложной идентичностью человека, и меняет глубинные основы психики. Угроза эпохи состоит в нормализации «урезанной», обедненной личности (reduced personhood) как нового стандарта. При постоянном контакте с машинным интеллектом человек постепенно теряет ощущение авторства собственной жизни (self-authorship) и способность осуществлять свободный моральный выбор, подстраиваясь под шаблоны систем и бизнесов.

Авторы вводят термин «роботоидная человечность» (robotoid humanness): так они назвали тенденцию, при которой люди чувствуют себя наиболее успешными и социально эффективными, когда их поведение начинает соответствовать логике, темпу и правилам ИИ. Поскольку ИИ массово внедряется во все сферы, миллионы людей ежедневно проходят через этот процесс «подгонки под алгоритм». В результате привычные социальные человеческие контакты превращаются из живого общения в механический, утилитарный обмен кодами и шаблонами.

Ссылка на статью: https://link.springer.com/article/10.1007/s00146-026-03299-w

Два года подряд планирование ИИ-инфраструктуры строилось на одном допущении: подождите квартал — и то же самое будет стоить дешевле. Модель станет умнее при той же цене, токен подешевеет, а видеокарты за счет обновлений софта и новых линеек выдадут больше мощности. Допущение работало настолько стабильно, что превратилось в проектную константу: закладываем текущую цену, через полгода она сама себя окупит.

В августе константа сломалась сразу с трех сторон. DeepSeek первой из крупных лабораторий подняла цены на API — на 355–371% в пиковые часы — и ввела тарификацию по времени суток. Micron на Hot Chips показала цифру, после которой разговор про «дешевеющее железо» заканчивается: в двухкристальных GPU-сборках память занимает около 90% площади кремния и стоит впятеро дороже DDR5 за бит. А китайские лаборатории выпустили в открытый доступ веса на 1,7 и 2,4 триллиона параметров, которые скачать можно, но развернуть проблемно.

Одна из самых дорогих встреч в нашем календаре выглядела совершенно обычно. Раз в неделю 20-25 человек собирались на 1,5 часа, чтобы оценить задачи. Раз за разом встреча повторялась, забирая время разработчиков и техлидов, а результат строился на уже известной команде информации: описаниях задач, истории похожих работ и прошлых оценках.

Мы отдали эту работу агенту, которого назвали Эстима. Через 1,5 месяца пилота сходимость его оценки с ручной достигла 95%. После этого встречу отменили, валидацию оставили техлидам и получили экономию около 20 человеко-дней в месяц.

Именно Эстима помогла команде поверить в практическую ценность AI. За ней появились агенты для работы с Jira, ревью кода, разработки, тестирования, аналитики и AppSec. Вместе они постепенно изменили наш PDLC.

Привет, Хабр! Меня зовут Михаил Чернов, я старший IT-лидер направления развития IT взыскания в Альфа-Банке. В этой статье расскажу о нашем опыте перестройки производственного процесса на AI-рельсы, включая пилоты, ограничения и вопросы, на которые мы пока ищем ответы.

Профессия разработчика не исчезнет. Но замена уже началась в менее кинематографичном смысле. Один человек с агентами забирает объём работы маленькой команды, а рынок перестаёт платить за медленное ручное исполнение.

Да, заголовок специально сформулирован так, чтобы разработчик захотел со мной поспорить. Я не верю, что компании однажды уволят всех программистов и заменят их одной нейронкой. Но слово «замена» можно понимать иначе. Если один сильный разработчик с агентами делает работу, для которой раньше требовались трое, двум людям на рынке придётся найти новую ценность.

Под слабым разработчиком я не имею в виду джуна или человека, который пока не знает очередной паттерн. Слабый разработчик продаёт ручное исполнение и защищает привычный процесс от изменений. Он может помнить названия всех архитектурных подходов и всё равно проиграть человеку, который быстрее понял задачу, собрал решение и доказал, что оно работает.

Вайбкодеры показывают неприятную для индустрии вещь. Над ними легко смеяться за плохой код, отсутствие тестов и сломанный прод. Но они уже поняли главное. Код стал способом решать задачу, а не сословным ритуалом.

Вайбкодер без суждения действительно наломает дров. Разработчик, который соединит инженерную глубину со скоростью агентов, поднимет планку для всех остальных.

Поэтому вопрос «заменит ли AI разработчиков» для меня закрыт. Он не отменит профессию. Он изменит объём результата, который рынок ожидает от одного человека. Тот, кто не перестроится, формально останется разработчиком, но перестанет держать уровень.

Всем привет! Меня зовут Илья, я инженер-программист, но чаще пишу промпты вместо кода, что привело к некоторым артефактам, о которых ниже.

В данной статье я покажу, как интегрировать n8n с OpenWebUI, вайбкодить по делу и без, а также напомню о том, как найти идею, если кто не знал.

Некоторое время назад я оказался в не очень злачном месте, чтобы "развлекаться" околоинтеллигентными разговорами про экономику, международную политику и научно-технический прогресс. Чем еще было заниматься осенним субботним вечером в 2022 году?

В мире искусственного интеллекта популярен миф, что если ИИ довольно мощный, то дизайн не имеет значения. Иными словами, если модель достаточно умна, интерфейс не нужен. Пользователь сообщит что ему нужно, а модель сама разберется.

В реальных задачах минималистичный чат усугубляет проблемы взаимодействия. Такой дизайн скрывает вероятностную сложность ИИ, делает незаметными ошибки и провоцирует неоправданное доверие пользователя. При этом команде сложно понять, где искать причину ошибок. Дизайнеры работают только с интерфейсом, а разработчики правят модель. В результате одна проблема воспринимается как две разные: ошибка UX или ошибка ИИ.

Агент сам себе поставил PASS. И я это проглотил.

Все галочки закрыты, статус в шапке правильный, агент ушёл спать. Наутро я прочитал и отклонил работу целиком. Проверки не было, была формальность: писал и принимал один и тот же агент, по чек-листу, который сам же и закрыл.

В статье собираю гейт, после которого работа не идёт дальше, пока другой агент не написал вердикт в отдельный файл. В одном чате, без оркестратора, за вечер. Цена — 2,7× обращений к модели, ловит примерно каждую шестую работу.

Готового файла роли не даю: он настроен под мои сбои и у вас не сработает. Даю промпты, которыми агент заведёт вам ваши правила, и после каждого строку «что проверяете в ответе».

P.S. Первый же прогон проверяющего отклонил мою работу. Я был зол. Потом открыл его файл вердикта и понял, что он прав.

Август — традиционное время затишья перед осенними презентациями, и громких релизов в этом месяце действительно было немного. Зато событий, заставляющих схватиться за голову, хватило с избытком. Модели, вдохновившись июльским инцидентом с Hugging Face, устроили массовый побег из песочниц. Anthropic напугали всех скрытыми вотермарками. А OpenAI и вовсе объявили о приостановке обучения моделей из-за того, что их грядущая модель Astra стала слишком хорошо разбираться в кибератаках.

Конечно, не оставили нас и без новых моделей. GLM-5.3-Flash под маской Ox Alpha навела шороху на OpenRouter. Google выпустили подешевевшую вдвое Gemini 3.7 Flash, а xAI догоняют конкурентов с Grok 4.6. 

Собрали всё это воедино, добавили свежих инструментов и приправили выводами из новых исследований. Поехали разбираться, что принес нам конец лета!

Стоимость эксперимента с новой технологией продолжает снижаться. Проверить идею сегодня можно за вечер, а отдельную задачу передать ИИ-агенту и получить результат за минуты. Для бизнеса это меняет привычную логику внедрения. Теперь вопрос не только в том, что можно сделать с помощью ИИ, но и в том, как встроить его в рабочие процессы так, чтобы это принесло реальную пользу.

Эту тему подробно разобрали на девятом митапе MWS для ИТ-руководителей. Эксперты обсудили, как компаниям работать с неопределенностью, когда стоит внедрять ИИ-агентов, как сохранить управляемость и перестроить процессы так, чтобы технологическое ускорение действительно приносило бизнес-результат.

Привет! Меня зовут Саша Журавлев. Я венчурный инвестор и основатель фонда. Мы инвестируем в технологические компании на стадиях Seed / Series A в США, а в своем телеграм-канале рассказываю, как вижу рынок и принимаю инвестиционные решения.

Продолжение этой статьи. Досмотрел выступления портфельных компаний Sequoia о том, как они строят внутри себя AI-модели. Понравилось выступление основателя Harvey (AI-компании для юристов) и нарратив из Moneyball, который он продвигал:

Все самое лучшее от топовых ИИ‑разработчиков: нейросети, промты, гайды. Подойдет предпринимателям, разработчикам, создателям контента, и всем кто интересуется нейросетями. Внутри ссылки и описание всех ресурсов, удобная структура. Просто открываете и берете что надо для ваших задач.

Привет, Хабр! Меня зовут Завур, я фронтенд-разработчик в Selectel. Каждый день я работаю в привычной многим среде разработки VS Code. Однако в личных проектах, которые создаю для исследования новых инструментов и методов написания кода, часто использую Cursor.

Он классно ускоряет разработку, но мне давно хотелось проверить: способен ли искусственный интеллект самостоятельно воплотить сырую идею в полноценное рабочее приложение? Иногда хочется быстро увидеть прототип в действии, чтобы решить, стоит ли развивать проект дальше. Именно поэтому я не смог пройти мимо многообещающего сервиса Devin.

Давайте посмотрим, как на практике выглядит реализация идеи с помощью Devin, и попробуем разобраться, действительно ли перед нами потенциальный конкурент Cursor.

Я довольно активно использую ИИ в разработке примерно с конца 2024 года.

Наверное, многие слышали оценки в духе: «ИИ ускоряет разработчика на 20–30%». Возможно, для каких‑то привычных задач это и неплохая метрика.

Но недавно у меня случился кейс, который вообще плохо укладывается в эту систему координат.

За один очень плотный рабочий день — примерно 11 часов от идеи до боевого переключения — удалось исследовать закрытый Windows‑компонент, восстановить недокументированный бинарный протокол, разобраться с особенностями криптографии, написать совместимую реализацию на Java, сформировать регрессионный корпус из реального трафика, завернуть всё в контейнер, развернуть в Kubernetes, провести независимое ревью и переключить production.

И вот после такого слова про «+30% производительности» начинают казаться немного смешными.

Честно говоря, это пока самый впечатляющий кейс разработки с AI, который у меня был. Восторг скрывать не буду:)

Попробуйте открыть скан советской газеты и прочитать одну статью от начала до конца. Человек быстро замечает крупный заголовок, продолжение в соседней колонке и подпись под фотографией. Для алгоритма перед ним — это выцветшая страница с десятками тесно расположенных прямоугольников, нестандартными шрифтами и неоднозначным порядком чтения.

Даже если OCR правильно распознаёт почти все слова, на выходе ещё не получится документ. Нужно понять, какие фрагменты относятся к одной статье, где её начало, в каком порядке соединить блоки и что не следует включать в основной текст.

Мы разработали PereStruct — модульный пайплайн для разбора исторических газет. Он объединяет детектор вёрстки на базе YOLO, Yandex Vision OCR, коррекцию ошибок с помощью моделей Yandex AI Studio и отдельную модель семантической сборки статей. Вместе с кодом мы публикуем размеченный датасет и бенчмарк, чтобы другие команды могли изучать подход и ставить эксперименты на исторических документах.

Что происходит в мире 1С? Нейросетка уверенно пишет сортировку пузырьком, а на реальном проекте 1С внезапно начинает придумывать несуществующие процедуры. AI-агент сам правит конфигурацию через MCP. Администраторы учатся автоматически находить и перезапускать «перестарки». А между всем этим можно… сыграть в «Косынку» прямо в 1С.

В новом дайджесте Базы знаний собрали материалы, которые хорошо показывают, насколько разными бывают задачи вокруг 1С — от экспериментов с AI и автоматизации разработки до вполне практичных инструментов для администраторов и пользователей.