Искусственный интеллект

Еще несколько лет назад флагманские GPU встречались в двух сценариях — дорогостоящее обучение моделей с чистого листа или претрейнинг крупных архитектур. Под такие задачи строили целые кластеры: длинные эпохи, десятки миллиардов параметров, месяцы непрерывных расчетов. Даже для обучения относительно «легких» моделей требовались серверы с 4−8 топовыми GPU. А уже сегодня можно заказать сервер сразу с восемью GPU H200, да еще и в формате SXM.

Привет, Хабр! На связи Сергей Ковалёв, менеджер выделенных серверов в Selectel. В этой статье я расскажу, как индустрия оказалась в точке, когда нужны суммарные 1 128 ГБ видеопамяти и куда несется этот «локомотив». Под катом — все подробности.

Команда AI for Devs перевела статью, показывающую, что открытые веса — это не только про прозрачность, но и про утечку тайн обучения. На примере модели GPT-oss автор показывает, как можно восстановить части обучающего пайплайна и даже выявить, что GPT-5 видела фразы с сайтов для взрослых.

Ты живёшь, а мир вокруг превращается в цифру. Было аналоговое - стало цифровое. Было живое - стало искуственное. И ирония в том, что мы, айтишники, и делаем эти изменения. Мы не просто свидетели Иеговы, мы сами это и кодим.

Но сколько в нашей работе курьёзных моментов. И сколько песен было сложено про любовь, и, скажем, осень. А вот про бессонный деплой, бесконечный рефакторинг, костыли, эпические баги - мало. Совсем мало. Может быть потому что нас, ИТ-шников мало? Да много нас, и с каждым годом нас только больше. На мой взгляд, про нас не поют просто потому, что про любовь все знают, а про ИТ-шные угары знаем только мы.

Привет, Хабр! Меня зовут Василий Коновалов, я работаю в команде «Вычислительная семантика» в AIRI. Наша команда сфокусирована на исследовании галлюцинаций и на решении проблем доверительной генерации. Мы учимся находить галлюцинации и бороться с ними.

Но, возможно, мы не всегда должны делать это. Тем более, что научные работы показывают, что галлюцинации неизбежны. Вместо этого мы извлекли из них пользу: мы применили галлюцинации больших мультимодальных моделей для детекции странных картинок — то есть картинок, противоречащих здравому смыслу.

Об этом мы вместе с коллегами из Сколтеха, MWS AI и МФТИ написали научную статью Through the Looking Glass: Common Sense Consistency Evaluation of Weird Images, которую приняли на NAACL. Здесь я кратко расскажу, что именно мы сделали.

За два года учёные, связанные с Google, получили три Нобелевские премии. Исследователи трёх его лабораторий получили сразу три высшие научные награды за открытия в химии и физике. Это не просто череда совпадений, а показатель глубокой трансформации: крупные технологические корпорации всё чаще становятся площадками для фундаментальных исследований, а Google  их флагманом.

ИИ сегодня может писать тексты, решать задачи и даже управлять сайтами — казалось бы, уже почти как человек. Но вот парадокс: самые продвинутые агенты до сих пор ошибаются на простых сценариях и путаются с кнопками или таблицами. Почему решения, работающие в теории, так часто валятся на реальных веб‑задачах?

Недавнее исследование раскрывает неожиданный нюанс. Оказалось, что дело не только в мощности модели или объёме данных — важнее то, «как» агент рассуждает и организует свои действия в сложной среде. Команда предлагает свежий подход: превращать веб и документы в особый «граф знаний», а тестовые ситуации собирать из него автоматически. Такой подход сразу проявляет слабые места даже у топовых ИИ.

Разбираемся, как устроен новый бенчмарк, почему агенты спотыкаются на пути к настоящей автономности, и — главное — что всё это говорит о будущем ИИ, который должен быть и умным, и по-настоящему полезным в наших цифровых задачах.

Привет, Хабр! Представьте у вас есть идея для небольшого приложения.  Вы начинаете продумывать его структуру и реализацию. Перед вами предстает ворох проблем; прописать разметку, стили, логику, отладить баги. Эти задачи могут вызвать затруднения у начинающих программистов и предпринимателей.  А что если бы у вас был персональный ассистент, который не просто подсказывает код, а сам пишет его по вашим инструкциям на естественном языке?

Изучая классическое машинное обучение, я постоянно натыкался на парадокс: материалов много, а интуитивно понятных объяснений, почему ансамбли — это так мощно, на удивление мало.
Я хочу это исправить. В этой статье мы разложим по полочкам саму концепцию ансамблей. А затем по логике ансамблей разберем двух "королей" этого подхода: Случайный Лес и Градиентный Бустинг.

Четыре месяца назад я сидел в офисе клиента в Минске. Владелец интернет-магазина спортивного питания смотрел на график Analytics. Линия трафика ползла вниз. Медленно. Но неумолимо.

«Мы делаем всё правильно», — сказал он. И был прав.

Контент. Техническая оптимизация. Ссылочная масса. Команда из трёх SEO-специалистов работала на пределе. Но конкурент из Москвы обгонял их каждую неделю. По всем фронтам.

Я открыл сайт конкурента. Замер. За последние три месяца они опубликовали 90 новых статей. Детальные гайды по спортпиту. Сравнения. Обзоры. Внутренняя перелинковка выстроена хирургически точно. Schema.org разметка на каждой странице. Технические параметры — как у enterprise-проекта.

Позвонил знакомому, который работает в той компании. Спросил прямо:

«У вас что, команда из двадцати человек?»

Пауза. Смех.

«Один SEO-специалист. Плюс AI-агенты. Автоматизировали 98% процессов.»

Вот тогда я понял. Правила изменились. И большинство об этом ещё не знает.

Эйндховен, где более века назад начали производить первые лампочки Philips, снова оказался в центре технологической гонки. Именно здесь компания ASML строит гигантский комплекс, без которого невозможны самые современные микрочипы — а значит, и дальнейший прогресс искусственного интеллекта.

Проект на сотни гектаров обещает создать 20 000 рабочих мест и сделать Эйндховен сердцем европейской индустрии ИИ. Но на пути — дефицит жилья, электроэнергии и квалифицированных кадров. От того, как быстро Нидерланды решат эти проблемы, зависит темп всей мировой технологической революции.

Привет! Это новый выпуск «Нейро-дайджеста» — коротких и полезных обзоров ключевых событий в мире искусственного интеллекта и технологий.

Неделя выдалась насыщенной: OpenAI провели «DevDay», Anthropic выкатили нового короля кодинга — Claude Sonnet 4.5. Релиз Sora 2 и Grok Imagine v0.9, не совсем безопасный ИИ-браузер Comet и Grokipedia от Илона Маска. Большая сделка OpenAI × AMD, нейро-лаборатория Дурова и школа, где учителей заменили на ИИ.

Всё самое важное — в одном месте. Поехали!

P. S. Если что, выпуск не спонсирован OpenAI, но они самые громкие на этой неделе! 

Привет, Хабр! Меня зовут Алексей, и я тот самый программист, который до недавнего времени скептически относился к ИИ. «Очередная мода», — думал я. Но время не стоит на месте, и сейчас я активно изучаю ИИ как со стороны пользователя, так и с позиции разработчика.

Особенно интересной стала задача интеграции нашей внутренней системы управления задачами с ИИ. Типовое решение — использование векторной базы (RAG) в качестве промежуточного хранилища. Саму задачу я стал решать в режиме Vibe Coding (но об этом стоит написать отдельный пост).

С другой стороны весной команда Yandex DB анонсировала поддержку векторных операций, а на недавней конференции Yandex Neuro Scale упоминалось, что теперь YDB можно использовать в качестве RAG. Но вот незадача — я нигде не нашел end-to-end примера реализации. Пришлось разбираться самостоятельно.

AI прямо сейчас наступает на пятки разработчикам. У кого-то это вызывает иронию, кому-то помогает писать код. Но как ни крути, LLM создали прецедент, который громко заявил о себе и продолжает широко шагать по миру, сотрясая заголовки новостей и видео.

Меня зовут Рустам Курамшин, я работаю в IT более 10 лет, и мне как бэкенд-разработчику феномен LLM сначала казался больше игрой, чем реальным инструментом разработки. Все изменилось, когда я вырвался из проектов, предоставляющих опосредованный доступ к сервисам известных языковых моделей, и начал пользоваться официальными сервисами. Последние пару лет я активно использую ChatGPT для обучения, разработки и просто чтобы пообщаться о жизни.

А еще LLM помогает мне и моей хакатонной команде Java Boys уверенно побеждать на хакатонах. Опытом нужно делиться, так что ловите историю одной из наших побед. Расскажу, как мы с моими тиммейтами разработали AI-агента на Spring AI и API ChatGPT и выиграли полмиллиона на хакатоне МТС True Tech Hack 2025.

Когда дедлайны дышат в спину, а компании нужно локализовать сотни обучающих видеороликов, то есть два варианта:

1. Уйти в дауншифтинг и завести ламу

2. Взять под контроль хаос мультиязычных видео, автоматизировать распознавание речи, оптимизировать процесс локализации и внедрить нейроозвучку

Ну, собственно, мы выбрали второй вариант) Собственно, в статье мы расскажем про наш пайплайн локализации видео, с какими граблями столкнулись и почему теперь фразы в духе «А давайте добавим еще один язык?» нас уже не так уж и пугают.

В жизненном цикле разработки код — это лишь заполненные клеточки кроссворда. Самое интересное — в размышлениях: изучение предметной области, уточнение требований, продумывание архитектуры, поиск компромиссов, поэтапное тестирование и отладка.

Если коротко, процесс выглядит примерно так: сначала думаем — потом пишем. Но с приходом ИИ-кодинга всё изменилось.

Эксперты Gartner дают краткие ответы на свежие вопросы клиентов о перспективных технологиях.

Фокус на принятии решений: когда инвестировать в агентный ИИ и DSLM, какие метрики измерять и как масштабировать без потери контроля.

Мультимодальные LLM уже умеют «читать» документы — от договоров и таблиц до рукописей и диаграмм. Но измерять их качество на реальных бизнес‑сценариях негде и нечем, особенно если дело касается работы с тяжелым OCR-контентом на русском. Мы собрали MWS Vision Bench — бенчмарк из 5 практических заданий: полностраничный OCR (страница→текст), структурированный OCR (страница→markdown), grounding (координаты текста), KIE/JSON (извлечение ключей) и VQA (вопрос‑ответ). Размер: 800 изображений, 2580 вопросов (валидация - 1 302, тест - 1 278). Код и валидационный сплит открываем; приватный тест — по запросу. Повторить запуск можно менее чем за 1 час.

Команда AI for Devs подготовила перевод статьи об инженерии контекста — новом ключевом подходе в построении AI-агентов. Если раньше все говорили о prompt engineering, то теперь на первый план выходит умение управлять ограниченным ресурсом — контекстом. Компакция, заметки, подагенты, динамическая подгрузка данных — всё это формирует новое искусство работы с LLM.

Привет! Я Алексей из команды Fiji, которая занимается внутренним продуктом для хранения и редактирования геоданных. Мы уже немного рассказывали о нем на Хабре: раз, два, три, четыре.

Наш проект активно развивается уже 10 лет, недавно ещё и команда выросла вдвое. Соответственно, почти вдвое увеличилось количество задач, а вместе с ним — и сложность интеграций с другими командами. Требования часто дополняются и меняются по ходу реализации, статьи в Confluence не всегда актуализируются, а часть информации оседает в чатах и на созвонах. Только код в мастере стабильно отражает то, что реально работает на продакшне.

Не так давно у нас случился триггер на одном из созвонов — технолог задал вопрос про задачу, которую делали пару месяцев назад, а мы все сидим и глазами хлопаем, ничего не помним. Ни заказчики, ни аналитики, ни разработчики. Кого-то из тех, кто мог бы ответить, на встрече не было. Тут и подумалось: в коде-то эта вся логика есть, нужно её только достать и переварить обратно в текст.

Так и появилась идея сделать помощника как для новых ребят, так и для старичков, так как весь контекст держать в головах уже проблематично: основной солюшн — это почти 15 тысяч файлов на C# и около 1.5 млн строк кода, плюс утилиты и пара сервисов на Java.  В статье — история о пройденном пути создания командного ассистента, который помогает отвечать на любые вопросы о проекте.

В ближайшее время почти четверть всех утечек данных будет связана с внедрением искусственного интеллекта. Этот вывод из исследования Б1 как нельзя лучше иллюстрирует новую реальность, в которой ИИ становится рабочим инструментом злоумышленников.

По данным совместного опроса VK и агентства Prognosis, семь из десяти российских компаний уже внедрили в своей работе те или иные ИИ-инструменты. Они используются в клиентской поддержке, продуктовом маркетинге, работе с внутренними базами данных и вопросах кибербезопасности. В этом случае ИИ-технологии разгружают персонал, берут на себя рутинные задачи и становятся инструментом защиты.

Полина Сокол, менеджер продукта группы развития ML-технологий ГК «Солар», рассказывает, как ИИ усложняет атаки и затрудняет их распознавание, как проявляется влияние ИИ в сфере фишинга, и как нейронные сети используются для обхода антивирусных баз. И главное — что противопоставляет этим технологическим вызовам рынок кибербезопасности.

ИИ в кибератаке: модификация кода в реальном времени для обхода антивирусов

В топе атак с использованием ИИ — АРТ-атаки (усовершенствованная постоянная угроза), вредоносное ПО с внедренным ИИ, дипфейки на базе генерации ИИ, DDoS-атаки и фишинг. Также искусственный интеллект уже используется для создания полиморфных вирусов. Они в реальном времени модифицируют свой код и обходят антивирусные базы. Так, специалистам по кибербезопасности уже хорошо известен вредонос BlackMamba. Он интегрирует языковые модели для изменения своего кода и уклонения от обнаружения. Вредонос подробно описали его создатели, исследователи из компании Hyas. BlackMamba использует безопасный исполняемый файл, который обращается к высокоуровневому API (например, к API ChatGPT от OpenAI). Он возвращает синтезированный вредоносный код для исполнения на зараженном устройстве пользователя с использованием функции Python exec(). Важно, что вредоносная полиморфная часть при этом полностью остается в памяти и не обнаруживается антивирусными решениями. При каждом запуске вредонос повторно синтезирует возможности кейлогинга, при этом основной вредоносный компонент так и не удается обнаружить. Этот вредонос опасен тем, что может собирать конфиденциальную информацию с устройств пользователя. Имена пользователей, номера кредитных карт, пароли и другие чувствительные данные через веб-перехватчик Microsoft Teams отправляется на вредоносный канал, где попадают в распоряжение злоумышленников.