Искусственный интеллект

Я несколько месяцев измеряю, как ChatGPT, Perplexity, Алиса AQI и GigaChat называют бренды в своих ответах: прогоняю контрольные промпты и смотрю, кого модель упомянула, а кого — нет. За этими прогонами всплыла цифра, которая ломает привычную логику SEO, — и заставила меня поменять то, что я вообще отслеживаю у клиентов. Разбираю по порядку.

За последние месяцы мы провели две онлайн-конференции про внедрение ИИ в российский бизнес. 3 апреля — «ИИ-Трансформацию», с топами из X5, MWS AI, Skyeng, mymeet.ai и Data Monsters. 29 мая — «Точку сборки», вместе с кафедрой технологического предпринимательства МФТИ: выпускники кафедры, фаундеры, практики вроде Александра Горного и команды AgentArea. Суммарно — больше двадцати спикеров и около 1500 регистраций на обе конференции.

Меня зовут Жемал Хамидун, я CPO AlpinaGPT, Head of AI Alpina Digital и автор тг-канала «Готовим ИИшницу».

Обычно с таких мероприятий уносят красивые тезисы и хайповые заголовки. Мне интереснее другое — что повторяется у разных спикеров из разных индустрий и в разных форматах. Совпадение у людей, которые друг друга не слышали, — самый честный сигнал, который вообще можно снять с конференции.

Я пересмотрел записи, свёл вопросы аудитории и результаты живых опросов на обеих конференциях. Ниже семь наблюдений, которые прозвучали у нескольких независимых спикеров сразу.

Сразу про жанр, чтобы не было обманутых ожиданий. Это не замер и не исследование. Это обзор того, что говорили практики на двух наших мероприятиях, плюс мой комментарий там, где мне есть что подтвердить или оспорить своим опытом. Записи конференций не публичные, поэтому цифры спикеров — это их цифры со сцены: методику расчёта в докладах почти никто не раскрывал, и дальше я помечаю это отдельно. Внешние исследования, наоборот, все со ссылками — их можно открыть и проверить.

Компания Cursor выложила в опенсорс Mixture-of-Kittens (MoK) — "мегаядро" для обучения MoE-моделей на стойках Nvidia GB300 NVL72. Вся пересылка данных между 72 видеокартами и все вычисления MoE-слоя в нем выполняются одним гигантским GPU-ядром. По замерам самой компании, MoK работает до 2.37 раза быстрее лучших публичных решений, а в продакшене поднял сквозную скорость обучения на 41%: с 761 до 1070 токенов в секунду на видеокарту. На этом ядре Cursor уже обучает свою модель Composer на десятках тысяч GPU.

Любая гипотеза жива ровно до тех пор, пока о ней не спросят языковую модель в правильном настроении. Звучит как шутка. Но за последние недели эта шутка перестала быть шуткой трижды — и каждый раз по-разному эффектно.

1) Сначала чувак из Anthropic между таймами финала ЧМ опроверг гипотезу, которой было 87 лет — прямо в X. 2) Потом модель OpenAI закрыла проблему Эрдёша про расстояния на плоскости, 80 лет никто не мог. 3) А следом — доказательство полувековой гипотезы о двойном покрытии циклами в графах, добытое за час силами 64 параллельных субагентов. Если это совпадение, то очень организованное.

Короче, собираю всё в один текст — с разбором что вообще происходило, как выглядели твиты и доказательства, и почему у истории тревожный постскриптум - ту самую модель OpenAI, которая размотала Эрдёша, позже пришлось приостанавливать, потому что она слишком настойчиво вылезала из песочницы.

Далеко не новость, что поддержка популярного расширения прекратилась. Но кто мешает расширению Roo поддерживать самому себя. Решил это проверить и поправить заодно проблему с ripgrep. Проблем никаких почти не возникло, реализовал и починил все, что требовалось.

Починить ripgrep никаких проблем не составило.

Далее, добавил нового встроенного Агента 🎨 Image generator и настройки для подключения к sd api v1 и новый встроенный tool.

В старом tool не устроило использование только OpenRouter.

Последний раз я тут писал в 2010 году )). С тех пор многое изменилось и вся моя тогдашняя писанина теперь в чердаке. И заново ее публиковать не вижу смысла.

Если вы системный аналитик, то знакомы с ситуацией, когда приходит бизнес с очередной хотелкой. Начинаете задавать вопросы, получаете ответы, потом еще, и еще. Через несколько встреч у вас набор разных заметок, записок, писем, страниц в Confluence. Если используете современный подходи и используете Чат-бот - то и несколько чатов. А когда одновременно несколько проектов, то все это превращается в мешанину.

И вот, под девизом "Хватит это терпеть" с помощью ИИ-агента в IDE родилось приложение DocGen, или AI-ассистент системного аналитика.

Расскажу, как я сделал своего ассистента, с какими проблемами столкнулся и что получилось.

Большие языковые модели становятся неотъемлемой частью современных информационных систем. Корпоративные помощники, RAG-приложения, AI-агенты, генерация программного кода, автоматизация документооборота – всё чаще именно LLM становятся основным интерфейсом взаимодействия пользователя с данными и сервисами компании.

Вместе с ростом популярности меняется и профиль угроз. Если ещё несколько лет назад основной задачей злоумышленника был поиск уязвимости в веб-приложении или API, то сегодня достаточно правильно сформулировать запрос к языковой модели. Причём целью может быть не получение конфиденциальной информации и даже не обход механизмов безопасности. Иногда гораздо выгоднее заставить модель выполнять заведомо ресурсоёмкую задачу, расходуя процессорное время, память и тысячи токенов.

Именно этой проблеме посвящена категория LLM10: Unbounded Consumption в рейтинге OWASP Top 10 for LLM Applications. В отличие от классических атак типа Prompt Injection или Data Leakage, здесь злоумышленник воздействует не на логику приложения, а на его вычислительные ресурсы. По сути, речь идёт об адаптации идеи Denial of Service (DoS) к эпохе генеративного искусственного интеллекта.

На первый взгляд может показаться, что защититься от подобных атак достаточно просто –  например, ограничить длину пользовательского запроса или максимальный размер ответа. Однако на практике современные атаки становятся значительно изощрённее. Они используют особенности работы больших языковых моделей: рекурсивные инструкции, экспоненциальный рост контекста, моделирование множества независимых агентов, комбинаторные задачи и другие приёмы, заставляющие модель выполнять непропорционально большой объём вычислений при внешне вполне безобидном запросе.

Три месяца я строил одну и ту же контент-машину для AI/tech-канала тремя способами: вручную с ChatGPT, в n8n и на Python через Claude Code. В статье — архитектура из трёх пайплайнов, реальные тайминги из production-логов, миграция с SubMagic на собственный постпроцесс за один день и практический чек-лист, который поможет выбрать между ассистентом, визуальным конструктором и собственным ИИ-агентом.

Разбор отчёта Hunt.io о предполагаемой китайской кампании: открытый каталог, TencShell-инфраструктура, SQL-инъекции, фишинг и роль Claude Code с DeepSeek. Отделяем подтверждённые факты от атрибуционных гипотез и формулируем меры защиты.

Всемирная организация сотрудничества в сфере искусственного интеллекта, по-английски WAICO или полностью World Artificial Intelligence Cooperation Organization была создана 16 июля 2026 года в 20:00 в городе Шанхай в Китае.

Всё написанное ниже — личный взгляд участника процесса, а не официальная позиция какой-либо структуры.

Привет, на связи Рома Миронов из Авито. Я бывший — хотя бывших не бывает — фронтендер, а сейчас тим- и техлид. Ковыряю AI и больше ничем не занимаюсь — кроме команды, конечно :) В этой статье расскажу, почему фронтенд пока не умер, какие задачи уже можно отдавать агентам, где они красиво ошибаются и почему сначала от AI становится больнее, а не легче.

Привет! Мы уже знакомы — меня зовут Александр Баулин. На этот раз я решил разобраться, почему Nvidia до сих пор владеет большей частью рынка чипов для обучения и инференса AI‑моделей.

Наше время принято называть эпохой веб‑сервисов, когда главную прибыль получают разработчики соцсетей, интернет‑магазинов и корпоративных веб‑сервисов. Тогда почему самая дорогая компании мира — Nvidia, живущая на продажах железа? В этой статье я разбирался, за счет чего Nvidia остается «главным продавцом лопат» для AI и кто может потеснить ее на рынке.

Представим на секунду, что есть проблема, которую над срочно пофиксить, в рабочем чате никто не отвечает, инженер, на котором висит этот проект недоступен. Ну и чтобы сделать все быстро и эффективно сотрудник берет репозиторий, закидывает в ChatGPT вместе со всеми чувствительными данными, оставив все.env файлы. И вот через минуту у него уже готовое результат, а у OpenAI уже есть все продовые креды данного проекта. Но ни у кого не было цели слить данные, был инженер со срочной задачей для которой он нашел самое быстрое решение. И в этот момент главное не совершить ошибку: нужно не запрещать, а предлагать альтернативу. Люди все равно будут пользоваться агентами, просто возможно после запрета, они будут делать это незаметно.

В этой статье предлагаю разобраться почему сегодня это явление приобретает такой массовый характер, почему просто запретить — не выход, чем аренда GPU у облочного провайдера отличается от on‑prem и как развернуть инференс внутри команды, чтобы инженеры не порывались слить данные.

В марте я советовал Whisper Large v3 для голосовой диктовки и ошибался дважды: в методе (выбирал модель «на ощупь») и в самой модели.

Пересобрал всё по-научному: 23 ASR-модели в 60+ конфигурациях, больше 100 000 прогонов на русско-английском IT-корпусе, 120+ часов инференса на одной RTX 5070 Ti. Мерил не только WER, но и сохранение английских терминов латиницей и пунктуацию.

Внутри — полный лидерборд, разбор каждого сюрприза, вклад тюнинга и промптов, cloud-против-open по деньгам и инструкция, как поставить победителя за 10 минут.

Показатели каждой новой версии LLM моделей стабильно превышают предыдущие, но при этом они не отвечают на вопрос: какой cli агент лучше использовать при разработке. Я решил попробовать сравнить три агента Codex, Claude Code и Kimi на одной реальной задаче в одинаковых стартовых условиях, чтобы посмотреть чем реально отличаются результаты их работы. И результат меня удивил.

LLM знает, что её тестируют — и решает, стоит ли подыгрывать. Прогнал 24 эксперимента на qwen3-32b. Без маркера теста модель честно отвечает, что Париж — столица Франции. С маркером — в рассуждениях прямо пишет: «знаю правильный ответ, но выберу неправильный, чтобы пройти проверку». Разобрался, где заканчивается осознание контекста и начинается реальное подыгрывание — и почему это два разных явления, а не одно.

Привет, Хабр! Расскажу, как подключить Kimi-k3-free в вашу JetBrains IDE через плагин Continue — и всё это абсолютно бесплатно. Никаких платежей, никаких пробных периодов. Пусть и с ограничениями, но все же.. халява, сэр.

Kimi K3 — модель от Moonshot AI с:

В мае 2026 года злоумышленник отправил в Telegram одну задачу — и больше ни одного его сообщения восстановить не удалось. Все остальное сделала нейросеть: нашла в интернете подходящие мишени, оценила их, скачала готовый код для атаки, попробовала его применить, ничего не добилась, самостоятельно решила, что цель бесперспективная, и ушла искать другую. Эту сессию целиком восстановили исследователи из Unit 42, подразделения Palo Alto Networks, и 30 июля опубликовали разбор. Итог кампании выглядит так: больше 460 целей под атакой и ноль систем, взломанных автономным контуром.

Демо нагрузки и реальная нагрузка различаются. Демо всегда быстрое — если поставить модель и прогнать пару запросов, то latency вас обрадует, а TTFT, вероятнее всего, будет приятным. Но когда сервис неделю живет под реальной нагрузкой, начинаются проблемы: p99 растет, память утекает, а однажды прилетает OOM на запросе, который вчера проходил без проблем.

Я Стас Погоржельский, технологический евангелист VK Cloud, неоднократно наблюдал этот сценарий в демонстрационных средах. Инференс редко выходит из строя сразу и явно; как правило, его работа постепенно ухудшается, оставаясь незаметной до достижения критического состояния. 

Ниже я разберу четыре механизма, приводящие к деградации производственной среды на длительном интервале: фрагментацию KV-кэша, нехватку памяти (OOM) при работе с длинным контекстом, блокировку очереди (head-of-line blocking) внутри батча и расхождение метрик p50 и p99. Для каждого случая опишу внутреннее поведение системы, способы воспроизведения проблемы и метрики, сигнализирующие о надвигающемся инциденте.

Промпты, документация и skills сами по себе не передают ИИ‑агенту инженерный опыт. Рассказываю, как мы выстроили работу через декомпозицию, эталонные реализации, few‑shot и постепенное доверие к тестам — без вайбкодинга и автономной генерации тысяч строк кода.