Искусственный интеллект

Дорогие мои рыцари-джедаи инженеры-конструкторы! Возможно, наблюдая за успехами нейросетей в последнее время, вы тоже задумывались, каким образом можно применить все это великолепие для собственной работы, особенно, если ваша работа связана с передовыми разработками в науке и технике. Меня тоже постоянно терзала мысль, что лодка с самыми классными разработками в сфере машинного обучения проплывает совершенно мимо. Не в силах терпеть такое положение, я решил разобраться в современных способах применения машинного обучения в нашей сфере и подготовить обзор инструментов и технологий, пригодных в нашем нелегком труде. Если вам интересно узнать, как ИИ может помочь в инженерной деятельности, добро пожаловать под кат.

Это история о попытке создать новую логику.

О попытке, рожденной в эпоху, когда фракталы Мандельброта казались ключом ко всей природе. Я, логик по образованию, увидел аналогию: если математические "монстры" оказались фракталами, то, может быть, логические парадоксы — это тоже фракталы?

Я построил концепцию, где смысл — не точка, а процесс, бесконечный и самоподобный. Но концепция осталась без семантики.

И тогда я решил устроить суд Божий: я дал свою книгу двум арбитрам — искусственным интеллектам. Я ожидал диалога, но получил войну.

Qwen, стремясь к формализации, строил сложные системы. DeepSeek, как строгий судья, разрушал их одну за другой, обвиняя в "иллюзии формальности" и "магии".

В этой битве не было победы. Но из обломков моей идеи родилось нечто ценное: понимание того, что истина в сложности не в построении новой системы, а в способности видеть старые проблемы по-новому.

Это — отчет с поля боя за семантику.

МРТ головного мозга помогает диагностировать серьёзные патологии, от опухолей до нейродегенеративных заболеваний. Своевременная диагностика в младенческом возрасте позволяет заметить в развитии мозга негативную динамику, приводящую к заболеваниям наподобие ДЦП, и вовремя начать терапию. Но когда дело касается обследования таких пациентов, есть дополнительные риски: эту процедуру проводят под анестезией. Поэтому врачам важны решения, которые позволят сократить время диагностики, снизить риски и принять более информированные решения.

Специалисты Санкт‑Петербургского государственного педиатрического медицинского университета (СПбГПМУ) совместно со Школой анализа данных (ШАД) и Центром технологий для общества Yandex Cloud разработали решение на базе нейросети, которое помогает оценить развитие мозга новорожденных по МРТ‑снимкам. При подозрении на ДЦП и другие болезни ЦНС решение работает как вспомогательный инструмент, который сокращает время расшифровки результатов МРТ до нескольких минут вместо нескольких дней.

Меня зовут Юлия Бусыгина, я руковожу проектом со стороны Yandex Cloud, и в этой статье мы вместе с профессором Александром Поздняковым расскажем подробнее, как проектировали решение, обучали модель, как тестируем и оцениваем его эффективность.

На одном хорошем примере показываю как можно использовать встроенный инструмент OpenAI Code interpreter в 1С

Надя и Андрей — семейная пара, которая оставила уютный найм и запустила AI-стартап Aesty. Она — экс-тимлид в ML, он — iOS-гуру. Вместе они делают продукт, который меняет шопинг: AI-стилист, создающий твоего цифрового двойника, чтобы миксовать образы и примерять тренды.

У них было всё — стабильная жизнь в Дубае, работа в найме, хороший доход, путешествия. Но на Порш не хватало, поэтому и ушли из найма (шутка!). Но накопилось внутреннее желание влиять на продукт, понимать, как устроен весь бизнес и решать не только инженерные задачи, а также интерес — делать что-то более креативное и визуальное.

Всё началось, когда Надя пыталась уместить гардероб в два чемодана при переезде. Она обратилась за помощью к стилисту, доверилась, вложилась — но в итоге почувствовала себя в чужом гардеробе. Тогда возникла мысль: а что, если AI сможет сделать шопинг по-настоящему персональным? Так и родилась идея Aesty.

У ребят не было резкого прыжка в продукт. Выход из найма начался мягко и продумано: с консалта, фриланса, коротких проектов. Пока в голове — формировалась идея и продукт не обрёл форму.

Сейчас они с Андреем уже прошли акселератор в Сауди, рейзят pre-seed, выпустили MVP и даже видят первую выручку.

Мне довелось попасть в это ваше IT в 2007 году. Тогда в Политехе был конкретный недобор, а офисные программисты с научными степенями с радостью писали запросы и формы отчётов за пакет хороших пряников. Причём делали это быстро, правильно и с пояснениями, несмотря на неумелые ТЗ-шки менеджеров и аналитиков. Дело было так: пишешь ТЗ, кидаешь на почту разработчикам, максимум через день (через три — уже скандал!) на внутренний звонит программист и зовёт, чтобы объяснить, как пользоваться отчётом или выгрузкой. Сейчас в большинстве компаний это выглядит так: ставишь задачу в таск-трекере и забываешь о ней; если через 2-3 недели изменится статус, считай, повезло. И попробуй слово скажи: айтишники ребята занятые, им думать надо. 

TL;DR

Автоматическое ревью кода с помощью ИИ уже работает в продакшене крупнейших компаний. Microsoft обрабатывает 600 000 пулл-реквестов в месяц, экономя сотни тысяч часов. ByteDance достигла 75% точности с 12 000 активных пользователей еженедельно. Google автоматизировал 7,5% всех комментариев ревьюеров. В статье — детальный разбор архитектур, метрики эффективности и пошаговое руководство по внедрению с расчётом окупаемости.

Мы провели рандомизированное контролируемое исследование (RCT), чтобы оценить, как инструменты искусственного интеллекта начала 2025 года влияют на продуктивность опытных open-source разработчиков, работающих в своих собственных репозиториях. Неожиданно оказалось, что при использовании ИИ-инструментов разработчики выполняют задачи на 19% дольше, чем без них — то есть ИИ замедляет их работу.

Мы рассматриваем этот результат как срез текущего уровня возможностей ИИ в одном из прикладных сценариев. Поскольку системы продолжают стремительно развиваться, мы планируем использовать аналогичную методологию в будущем, чтобы отслеживать, насколько ИИ способен ускорять работу в сфере автоматизации R&D^[1].

Подробности — в полной версии статьи.

Привет! Меня зовут Илья Шмяк, я саунд-дизайнер. Моя работа — создавать звук для игр, кино, брендов. Я не программист, но у меня была гипотеза: можно ли в одиночку, используя только ИИ-ассистента, построить с нуля полноценный веб-сервис?

Спойлер: можно. Этот путь занял 7 месяцев и привел к запуску noise pw — библиотеки уникальных звуков. Это не просто история успеха, а разбор факапов, технических решений и текущей экономики проекта.

Этап 1. Гипотеза и MVP: Иллюзия простоты и первые ошибки фронтенда

Все началось с идеи создать платформу для продажи моих звуков и музыки. Моим единственным техническим специалистом стал ChatGPT.

Я начал с анализа референсов, чтобы понять технологический стек. ИИ порекомендовал Jekyll — генератор статических сайтов, как «быстрый, безопасный и простой». На тот момент я не осознавал концепции бэкенда и считал, что сайт — это просто набор HTML-страниц. Весь первый этап был посвящен созданию клиентской части (фронтенда).

Привет! Меня зовут Валерий Ильин, я руководитель сектора разработки мобильных роботов в Яндекс Роботикс. До недавнего времени в нашей линейке роботов отдельно жили мобильные роботы (робот‑инвентаризатор и робот‑тотоносец) и проекты на основе роборук (депалетизатор, пикер). Решения закрывали две основные операции на складе: перемещение товара и его отбор, но по отдельности. Идея объединить их и собрать робота, который закрывает обе операции, зрела в мыслях уже давно. Но прежде чем задумка воплотится в жизнь, ей нужно было созреть, набраться сил, а нам — опыта.

В феврале 2025 года мы начали разработку автономного робота, который сможет делать всё, что делает человек‑комплектовщик, — только не уставая и в предсказуемом темпе.

И сегодня я хочу рассказать о нашем роботе‑комплектовщике. Пока это только прототип, разработанный за 4,5 месяца, но у нас есть техническая концепция, которую мы планомерно реализуем.

Под катом разберём, с какими ограничениями сталкивается классическая роботизация (стационарные роборуки, AMR‑ и FMR‑тележки), почему склады не готовы радикально менять процессы и как это повлияло на архитектуру решения. А ещё я покажу, как мы сделали локальное планирование на роботе, доработали софт мобильной платформы, а также добавили камеры и обработку глубины. В конце поделюсь промежуточными результатами и расскажу о наших планах — от стекинга до тестов на реальных складах.

Нет, это не метафора — учёные создали устройство, которое различает вкусы почти так же точно, как человек.

Оно работает во влажной среде, использует ИИ и даже распознаёт новые вкусы, с которыми раньше не сталкивалось.

Зачем это нужно и как «язык из графена» может вернуть вкус людям?

Что, если видеомодель не просто генерирует кадры, а откликается на нажатия? Matrix‑Game 2.0 приближает ИИ к «осязанию» мира: авторегрессия в 25 FPS, точный контроль мышью и клавиатурой, длинные сцены без забывания. За кулисами — датасеты из Unreal Engine и GTA 5. Результат — интерактивные видео, подчинённые законам физики, и прочный фундамент для симуляторов, планирования и обучения агентов.

Самые интересные новости финансов и технологий в России и мире за неделю: Google Meet начал сбоить в РФ, в ЕС планируют сканировать все переписки в мессенджерах, в секс-ботов Grok добавили новые наряды, переписки c Гроком оказались в публичном доступе, а еще GPT-5 научился говорить «я не знаю».

Сегодня я и моя командой заняли первое место на хакатоне гражданских проектов. Сделали бота, ищущего контракты на капремонт по адресу, и выкачивалку-парсилку Госзакупок для него. Можно использовать как референс или брать готовый код в свои проекты, он в Public Domain: https://github.com/unxed/crwatch

Для меня это был первый хакатон и первый проект, с нуля сделанный вайбкодингом. Учитывая, что пользуюсь я нейронками в разработке довольно давно, накопился некоторый опыт, которым решил поделиться и с вами.

Если вы хотите создавать код по запросу, делать переводы текстов, генерировать резюме, и при этом всем не хотите чтобы данные уходили в сеть, то вы наверняка задумывались как развернуть свой ИИ(например deepseek) на локальном компьютере. Эта статья расскажет о том, как просто это сделать. Для этого нам понадобится небольшое знание C# и «docker» для ИИ моделей — Ollama.

Привет! Маркетплейсы очень сильно изменили нашу жизнь, сделав ее супер удобной. Это классно, но думаю всем знакома картина, когда добавил товар в корзину, отвлекся, а он уже на 500р дороже. Или дешевле. Или вообще продается на косарь меньше на другом маркетплейсе. Ах да, как насчет «зачеркнутых выгодных» цен вида ̶1̶7̶0̶0̶0̶ 800р?

Все это превращает покупки в биржу (или большой рынок), где одни и те же товары уезжают разным людям по разным ценам. А если так, то значит это дело надо автоматизировать и хочу рассказать как это сделал я.

Приступим!

Мы запустили собственную платформу полного цикла производства ПО с ИИ‑агентами — MWS DevRails. Решение позволяет управлять жизненным циклом продукта и контролировать все этапы создания ПО: от проектирования и анализа до разработки, тестирования и выхода официального релиза. В платформу интегрированы ролевые ИИ-агенты, которые автоматизируют до 40% задач.

И сегодня больше расскажем о других фреймворках и библиотеках, предлагающих возможности ИИ-агентов для обработки данных и визуализации содержимого датасетов.

Теоретическая производительность майнинговых карт весьма высока, но синтетические тесты показывают, что они в 10 раз слабее игровых - где же правда?

На практике с LLM они оказались на уровне RTX 2060/3060. Эта статья для тех, кто хочет сделать дешёвый LLM-сервер и любителей хардкорных экспериментов.

Когда-то перевод был медленным и мучительным. Только вспомните… словари, справочники, стопки заметок и десятки открытых вкладок. В своё время мы даже бегали к соседям, которые хоть немного знали нужный язык, и слушали их как настоящих мудрецов. Теперь же у нас появились алгоритмы.

Вы бросаете в них страницу текста и она тут же возвращается обратно, словно прошла через языковой портал. Пока вы ломаете голову над одним выражением, нейросеть успевает проглотить целую книгу.

Сегодня мы откроем пять таких порталов и посмотрим, как они справятся с двумя испытаниями: строгим научным текстом, отрывком художественного произведения и стихом.

Приятного чтения!

Это не мы такие – жизнь такая. Это не я объявляю «войну», а искусственный интеллект (ИИ), который является главным участником беседы. Я лишь «передатчик» и в малой мере - интервьюер. А ИИ, отвечая на вопросы, своим корректным поведением, логикой, знаниями, рассуждением и выводами подает пример «интеллекту человеческому». Вам, прочитавшим  диалог, не будет ли стыдно за поведение, за свои выводы, за отношение к таким же, как вы… Вольно или нет, но ИИ объявляет «войну» серости и хамству, высокомерию и чванству, низкой культуре и безграмотности. Всему тому, что, порой, приводит к самой настоящей войне. Будьте добрее, вежливее, логичнее, уважительнее и «войны» отступят, т.к. в них не будет смысла. Вместо них будет… А, что будет, - «жизнь покажет и жизнь рассудит».  Короче, – давайте жить дружно!