Искусственный интеллект

Ладно, признаюсь честно: когда я начинал писать этот материал, у меня было открыто девять вкладок с чат-ботами одновременно. Каждый обещал быть “лучшим”, каждый хотел мне помочь, и все они давали немного разные ответы на один и тот же вопрос. Это, собственно, и есть 2026 год в мире ИИ – изобилие, от которого кружится голова.

➪ “Что-то важное происходит, но я не понимаю, что именно” – примерно так чувствует себя среднестатистический пользователь, который открывает очередную новость про ИИ и видит там снова три буквы: LLM.

Рынок LLM сейчас похож на тот момент, когда ты приходишь в большой супермаркет за йогуртом, а там 47 видов йогурта, и ты стоишь перед полкой уже шесть минут. Только ставки повыше: от выбора правильной модели зависит качество вашего кода, текстов, аналитики – и в конечном счёте рабочее время.

Эта статья – попытка навести порядок. Никаких абстрактных рейтингов “по ощущениям”: только конкретные факты, бенчмарки, реальные примеры использования и честное мнение о том, когда та или иная модель действительно полезна.

Разберём 14 актуальных решений – от агрегатора BotHub до локальных открытых моделей: BotHub, Gemini 3 Flash, Gemini 3.1 Pro, Grok 4.20, ChatGPT 5.4, ChatGPT 5.4 Pro, Claude Opus 4.7, “ГигаЧат”, “Алиса AI”, DeepSeek v3.2, Perplexity Sonar, Gemma 4 26B A4B, GPT-OSS-120B.

Это саммари подкаста Ленни Рачицкого с Хамилем Хусейном и Шреей Шанкар. Ниже — главные идеи, и пошаговый процесс проведения оценки .

Мы живем в эпоху, когда топ-менеджеры Anthropic и OpenAI называют еvals (оценка качества AI-продукта) самым важным навыком для продакт менеджеров. Два года назад никто не знал этого слова, а сегодня это новая нефть в мире LLM.

Отличные новости! Похоже, наконец найден способ «починить» искусственный интеллект и сделать его по-настоящему эффективным. Можно вычёркивать из календаря все прошлые неудачи и запоминать дату: 9 апреля 2026 года.

Последние несколько десятилетий лучшие специалисты мира, профессора когнитивистики и ведущие инженеры Кремниевой долины бились над, казалось бы, нерешаемыми проблемами. Они пытались сделать так, чтобы алгоритмы перестали врать, галлюцинировать, советовать рецепты пиццы с клеем, шантажировать пользователей и доводить их до крайностей.

Но, как выяснилось, всё оказалось куда проще, чем думали серьёзные учёные. Как говорится, гениальность иногда бывает пугающе простой.

То, чего не смогли добиться целые институты и лаборатории, как будто сумел сделать один человек — журналист Inc. по имени Бен Шерри. Судя по его описанию, он совершил почти фундаментальный прорыв в области ИИ и бизнес-аналитики.

Что именно он сделал?
Он придумал «инновационный подход» к общению с чат-ботом по бизнес-вопросам.

Робототехника уже вышла за пределы узкой индустриальной ниши. По данным IFR (1, 2, 3), стоимость годовых установок промышленных роботов достигла рекордных 16,7 млрд долларов. В 2024 году в мире установили 542 076 промышленных роботов, а действующий парк вырос до 4 663 698 единиц. Одновременно продажи профессиональных сервисных роботов приблизились к 200 тыс. штук. Быстрее всего росли логистика, уборка и медицина.

В России тема тоже перестала быть теоретической. По данным Минпромторга и Росстата, к концу 2024 года парк промышленных роботов в стране достиг 20 864 единиц, а плотность роботизации в обрабатывающей промышленности выросла с 19 до 29 роботов на 10 тыс. сотрудников. Цель на 2030 год — войти в топ-25 стран по плотности роботизации. Отдельно министерство сообщало, что внутреннее производство промышленной робототехники в 2024 году выросло в 4,5 раза — до 7,6 млрд рублей (1, 2).

Ближайшие годы будут определять не общие разговоры о «роботах будущего», а несколько конкретных сдвигов. Это ИИ, который начинает управлять физическими действиями робота, переход к более универсальным системам, тактильные датчики и мягкие захваты, цифровые двойники — виртуальные модели оборудования или линии, — а также новые требования к безопасности, киберзащите и ответственности. В статье разберём главное по порядку.

В первой статье и второй статье мы заставили крутиться PMSM-мотор под управлением комплекта P-NUCLEO-IHM03, внедрив в прошивку поддержку FDCAN. Чтобы превратить DIY-проект в нечто более серьезное, нам нужен верхний уровень: наглядный интерфейс, интеграция с индустриальными стандартами и, конечно, немного магии современных LLM для диагностики.

Сегодня мы построим распределенную систему управления, где OpenPLC берет на себя логику, Node-RED — визуализацию, а AI-агент — роль инженера-диагноста.

У нас небольшая IT-компания - SaaS-продукт, 5 разработчиков, 4 менеджера, CEO. Обычный стек: PHP + Vue, MySQL, GitHub, Telegram для коммуникации. Ничего революционного.

Перевод эссе о доверии и репутации Джордана Холла (Jordan Hall) — видного современного мыслителя, футуролога и предпринимателя, ставшего одним из ключевых голосов в дискурсе о Sensemaking (смыслообразовании/осмыслении) и Метакризисе

Привет, Хабр! Я — Андрей Москаленко, научный сотрудник лаборатории FusionBrain, AIRI, занимаюсь компьютерным зрением. В конце марта я оказался на своей первой конференции по NLP — EACL 2026. В этом году она впервые проходила в необычном для европейской конференции месте, а именно в Марокко, в Африке. Из нашей команды FusionBrain.Robotics со мной было двое коллег, с которыми мы представляли две статьи, написанные в соавторстве с командой «Прикладное NLP» AIRI.

Конференция проходила с 24 по 29 марта — четыре основных дня и два дня воркшопов. Поездка получилась очень насыщенной и по науке, и по нетворкингу, поэтому хочу поделиться своими впечатлениями!

Для того, чтобы работать с последними ИИ-моделями для генерации видео из РФ в 2026 году, важно понять, какая из них доступна и может дать наилучший результат за наименьшую цену.

В данной статье я рассмотрю сервисы для работы с нейросетями для генерации видео в РФ и честно расскажу, какие у них есть минусы, а какие в прямом сравнении - лучшие.

Low-code автоматизация давно вышла за пределы простых интеграций, а появление доступных LLM только усилило интерес к сборке собственных агентных сценариев. В этой статье — практический опыт использования n8n как основы для таких процессов: от выбора и развёртывания до работы с данными, интеграциями и подключения локальных моделей через Ollama. Разберём, где подобный стек действительно упрощает жизнь, с какими ограничениями приходится сталкиваться и как из разрозненных инструментов собрать рабочие AI-сценарии под реальные задачи.

После долгого перерыва я вернулся в разработку и с ужасом обнаружил, что мои знания безвозвратно устарели:
- недостаточно уметь делать сайты на популярных CMS - требуются знания фреймворков;
- бекенд и фронтенд стали разными специальностями;
- количество фреймворков и популярных языков программирования стремится к бесконечности.

Недавно я перешёл в стадию, когда могу полноценно работать и приносить результат, но наступила эра искусственного интеллекта и генеративных моделей — явился ChatGPT.

В прошлом году у меня вышла небольшая заметка с рассуждениями на тему потенциала использования аналитических систем на базе ИИ для задач прогнозирования и форсайта с очень сдержанными оценками его реальных возможностей.

Спустя год хочу вернуться к этой теме: сдвиги в ИИ очень динамичны, в центре внимания сейчас агентский подход и мультиагентные системы, которые уже достаточно крепко стоят на ногах.

Одновременно с этим, сложилась и закрепилась уже практически шаблонная риторика относительно «правильного» использования ИИ в работе аналитика: не доверяй чату джипити, будь экспертом, ставь правильные постановки, валидируй результат и будет тебе счастье (договоримся, что здесь и далее под «чатом джипити» мы понимаем любой ИИ, условно пригодный для аналитической работы). И вся эта логика называется очень модным словом «гибридный подход» или даже «гибридный интеллект». Подчеркну, что под данным понятием я имею ввиду именно логику, а не конкретное техническое решение.

Давайте разберемся, насколько такая концепция оправдана и действительно ли МАС качественно меняют ситуацию на сцене ИИ-аналитики для задач форсайта, прогнозирования и принятия решений.

Гибридный интеллект: красивая формула для операционки

Начнем с так называемой гибридности «человек-машина-человек». Подход красивый и стройный, но не является тем не менее продуктовой, аналитической и управленческой инновацией.

Примечательно, что сама по себе концепция гибридного интеллекта, предложенная, например, в статье BCG «Data Alchemy Can Give Decision Making the Golden Touch» 2021 года, т.е. задолго до расцвета идеи о всемогуществе ИИ, была лишена той упрощённой прямолинейности, которая сегодня закрепилась в профессиональном менталитете. Авторы видели в тандеме человека и алгоритма итеративный процесс, где каждая из сторон отвечает за свой уникальный вклад, а не просто перекладывает зоны ответственности. Однако со временем экспертно-аналитическое сообщество незаметно для себя адаптировало эту модель под собственные представления о комфортной работе. В ней закрепилось и стало почти догмой искажённое представление: аналитику достаточно загрузить в ИИ некий набор данных (которые он субъективно считает «качественными»), чтобы на выходе получить готовый набор «одинаково хороших» вариантов решения, из которых останется лишь выбрать любой, не боясь ошибиться. Тем самым концепция «гибридного интеллекта» стала удобным инструментом не столько для повышения качества решений, сколько для легитимизации снятия с эксперта значительной доли профессиональной нагрузки и ответственности за конечный результат.

Привет! Меня зовут Марк Каширский, я работаю DS-инженером в команде LLM Авито. Создаю инструменты для разработчиков, чтобы им было легче и удобнее работать. В статье рассказываю, как мы автоматизировали процесс Code review при помощи больших языковых моделей.

Скам на рынке труда существует давно. Фейковые вакансии, фишинговые письма, поддельные HR. Но раньше это требовало много ручной работы: написать каждому кандидату, подобрать убедительную легенду под его профиль, поддерживать диалог. Масштаб был ограничен.

С приходом ИИ-агентов это стало конвейером.

Теперь агент сам изучает профиль разработчика, генерирует персонализированную вакансию под его стек, ведёт диалог и имитирует живого человека. Одновременно для тысяч людей. Как спам-рассылки и фишинг в своё время из ручного труда превратились в автоматизированные атаки. То же самое теперь происходит со скамом на рекрутинговых платформах.

Я наткнулся на одну из таких схем. Рассказываю как было, что нашёл внутри и как защититься.

Дисклеймер: не претендую ни на что, просто делюсь результатами размышлений с коллегами и приглашаю к диалогу. Примеры сгенерированы на 100% в ChatGPT в режиме Plus — Thinking.

Мне хочется помочь новичкам структурированно думать и для этого я предлагаю Vibe++ — язык намерений, язык промпт программирования, слабо структурированное описание задач в виде промпта на человеческом языке, обеспечивающих более хороший результат.

Привет! Меня зовут Артем Русов. Уже 6 лет я занимаюсь обучением будущих тестировщиков, а также повышением квалификации действующих специалистов. За это время прошел долгий путь от видео в плейлистах на Youtube до курсов бестселлеров на площадках Stepik и Udemy.

В этой статье хотел бы обсудить трансформацию современного образования, а именно внедрение ИИ-контента в привычные обучающие подходы на примере моих курсов. Сразу отмечу, что это статья больше методическая и направлена на широкую аудиторию людей, которые проводят внутреннее и внешнее обучение, а не только на технарей.

На контроллере домена система EDR фиксирует подозрительную активность. Кажется, ничего такого. Обычный алерт, один из нескольких тысяч, которые ежедневно обрабатывает SOC. Однако уже через 15 минут этот инцидент приведёт к полному хаосу в ИБ‑отделе и заморозит деятельность всей компании. 

Меня зовут Сергей Нестерук, я отвечаю за безопасность применения искусственного интеллекта в Yandex Cloud. В этой статье расскажу, как не допустить ситуации, которую я только что описал.

Если посмотреть с точки зрения исторической ретроспективы, то машины научились думать буквально позавчера: теоретическую основу для думающего алгоритма заложил тандем Питтса и Маккалоха еще в 1940-х, а первый аналог нейросети по имени «Перцептрон» был сконструирован Розенблаттом в 1958 году.

Но человечество грезило созданием одушевленной машины еще в те времена, когда по земле странствовали герои, побеждавшие гарпий, гидр и минотавров. И первые попытки создать рукотворный интеллект значительно опередили огромные шкафы с мигающими лампочками.

Привет, Хабр! На связи — Ольга Кравченко, техдиректор по разработке моделей Газпромбанк.Тех. Сегодня я поделюсь кейсом, как наша команда создала инструмент, позволяющий нам продвигаться от просроченной задолженности к прибыли через персонализацию коммуникаций. Эта статья основана на моём выступлении на HighLoad++.

Прогресс не остановить — ML и здесь! Внутри — про развитие модельного скоринга и о том, как это повлияло на опыт пользователей и архитектуру решения.

В процессе работы с фреймворком LangChain была обнаружена существенная проблема в чат-классах (ChatOpenAI, ChatDeepSeek и др.) при интеграции с различными провайдерами и агрегаторами LLM. Ни один из них не сохраняет содержимое блока рассуждений (reasoning content) в финальном ответе, что увеличивает время ожидания ответа пользователем и негативно сказывается на UX ИИ-приложений, использующих CoT-модели.

В данной статье я расскажу как можно решить эту проблему на примере модели stepfun/step-3.5-flash и провайдера polza.ai.