Искусственный интеллект

Code Wiki — AI документация репозиториев от Google

Google релизнули новый интересный проект. Code Wiki — википедия с документацией open source репозиториев. А в будущем обещают CLI версию для автоматической документации приватных репозиториев! Неужели документация кода будет теперь всегда актуальной?

Как работает?

ИИ агент на базе Gemini шерстит репозиторий, разбирается во взаимозависимостях в коде, генерирует схемы и все это дело описывает в формате Wiki странички, с интерактивным оглавлением.

Code Wiki:

• Помогает найти open source репозитории по нужной тематике. То есть информация о репозитории, видимо, векторизуется и сверху работает семантический поиск.

• Позволяет общаться с репозиторием и его документацией через Gemini чат (в том числе можно на русском, если читать доку на английском не хочется).

• Автоматически обновляет документацию и все схемы после каждого PR. А значит документация наконец-то всегда актуальна.

Я немного посравнивал документацию от Code Wiki и документацию в самих опенсорс репозиториях. На мой взгляд, в хорошо поддерживаемых open source репозиториях авторская документация, конечно, все равно лучше.

Но, все мы помним те самые опенсорс репы, где лежит как-будто что-то очень полезное для нашего проекта, но черт ногу сломит, пока разберешься, как оно работает. А автор удосужился написать только абзац с общим описанием, о чем репа. Вот на такой случай Code Wiki будет спасением!

Пробуем тут.

Подписывайся на телеграм канал Заместители. Там еще больше интересного про ИИ агентов.

Глава OpenAI Сэм Альтман сообщил, что можно попросить ChatGPT не использовать длинные тире, он «наконец-то будет делать то, что должен». Разработчики ChatGPT уточнили, что чат-бот теперь «лучше» справляется с задачей не использовать длинные тире. Для этого нужно задать соответствующие настройки в разделе пользовательские инструкции (custom instructions) в настройках.

Сотрудники, обрабатывающие обращения граждан, часто тратят много времени на рутинные задачи: регистрацию, классификацию, анализ и подготовку ответов на однотипные запросы.

На нашем вебинаре, который состоится 19 ноября 11:00 (Мск), вы узнаете, как ИИ‑ассистент компании SL Soft берет эти процессы на себя, обеспечивает соответствие законодательным требованиям и реализует полный цикл автоматизации.

Расскажем, как ИИ‑ассистент:

• централизует сбор запросов из разных источников (системы, почта, порталы, соцсети) без участия человека, автоматизируя процесс

• интегрируется с федеральными и муниципальными информационными системами, включая сложные сценарии без прямого подключения

• автоматически анализирует и маршрутизирует обращения: определяет темы, выделяет ключевые атрибуты, оценивает тональность и проводит дополнительные проверки даже при нечеткой структуре данных

• генерирует тексты ответов на основе накопленного опыта и нормативных требований

• контролирует сроки обработки на каждом этапе, обеспечивая высокий уровень сервиса

19 ноября 11:00, онлайн, бесплатно, требуется регистрация

Грабли, ссылки и... Дзен.

Я тут вчера и сегодня занятным образом наступил на грабли. У меня есть канал на Дзене с которого я реплицирую материалы На Хабр. И когда я там пишу статью, то вставляю нормальные ссылки- Википедия, Хабр, телеграмм и тп. Но, оказывается Дзен конвертирует эти ссылки в свой внутренний формат, добавляя https://dzen.ru/away?to= (и дальше уже нормальная ссылка). Зачем он это делает догадаться не сложно - безопасность внешних переходов и сбор статистики трафика.

Потом я все это дело (не глядя) копировал на Хабр и публиковал. И получал массу гневных откликов от читателей. О том что, в статье много слов пропущено. Выглядит это примерно вот так.

А причина в том, что на стороне читателя AdBlock видит это трансформированную Дзеном ссылку и беспощадно "выкусывает" ее. И будь я на его месте - я бы точно также делал.

В-общем, в итоге я поправил ссылки в статьях на Хабре - теперь вроде бы все работает.

Но, возможно кому то еще будет полезно. Уверен, что я не единственный, кто наступил на эти грабли. И не только Дзен этими трансформациями грешит...

Новая услуга GlowByte: внедряем GenBI-решения на ваших данных

Команда Business Intelligence GlowByte расширяет возможности для бизнеса в различных индустриях и объявляет о запуске новой опции – выборе, пилотировании и внедрении GenBI-решений.

Эксперты GlowByte помогут определить потенциал генеративной аналитики под конкретные задачи, разработают критерии оценки решений, выберут оптимальную платформу и LLM-модель. Это позволит бизнесу сократить время на тестирование и минимизировать риски внедрения.

Процесс может занять от одного до трех месяцев. Реализация происходит поэтапно: 

• анализируются бизнес-процессы и инфраструктура, изучается специфика отрасли, текущие BI-решения, источники данных, архитектура систем и требования безопасности; 

• адаптируется методология тестирования;

• настраиваются критерии оценки под данные и бизнес-задачи, формируются релевантные сценарии использования;

• формируется шорт-лист GenBI-решений;

• подбираются платформы и LLM-модели;

• проводится комплексное пилотирование;

• тестируются решения на реальных данных, измеряются производительность и точность результатов;

• предоставляются обоснованные рекомендации с детализацией данных по внедрению выбранного решения. 

Узнать больше, как это работает, можно тут.

Сколько стоит получить 1 оффер?

Хотите вы этого или нет — но мы уже сделали 330 000 автоматизированных откликов за 5 месяцев. И за это время успели подсобрать кое какие данные.

Рассказываю:

Да, часть из откликов может быть нерелевантной, часть уходит «в молоко», но сейчас уже 40–50% попадают в яблочко.

А есть ли вообще выхлоп? Давайте посчитаем.

За всё время в нашем ассистенте Софи было 434 платных пользователя.
На этих 434 человек мы насчитали 1 956 приглашений на интервью. (Это именно те, что приходят через хх.ру (приглашения в тг или на почту мы не видим - поэтому их может быть и больше)).

Представим, очень грубо, что только 50% из них — это действительно релевантные приглашения, которые конвертировались в состоявшиеся интервью.
Получаем, что в среднем — 2,25 интервью на пользователя.

Средний пользователь заплатил нам 6 500 рублей.
Значит, одно интервью обходится примерно в 2 888 рублей.
Считается, что нужно пройти 3–5 интервью с разными компаниями, чтобы получить 1 оффер.

Итого — около 11 000 рублей стоит один оффер через Софи. Это значит что у кого-то он может выйти в 4500 рублей, а у кого-то в 30000, 40000 или вообще его не быть.

ИИ в статьях на Хабре - и не друг, и не враг, а как?

ИИ с невероятной скоростью проникает во все сферы жизни -- порой даже в те, где он точно не нужен и даже вреден. Конечно, ИИ проникает и на Хабр: кто-то из авторов с его помощью редактирует статьи, кто-то придумывает темы, а кто-то генерирует тексты и улетает в бан. Мы стараемся регулировать проблему, скрываем подозрительные статьи, строго проверяем материалы в песочнице. 

Но отгородиться от всепроникающей технологии сложно, да и... в каких границах нужно? Вы много раз выручали нас классными идеями для Хабра,

просим вас высказать своё мнение. 

Как построить ML- AI-инфраструктуру или ускорить существующие AI-проекты

Привет, Хабр!

Приглашаем на вебинар о новой редакции нашей платформы котнейнеризации – Nova AI. Покажем новую версию платформы, созданную специально для ML-и AI-задач и расскажем, как она упрощает запуск инфраструктуры для ML/DS-команд, ускоряет развертывание локальных LLM-и AI-сервисов и сокращает расходы на GPU до 95%.

О чем еще поговорим:

 Как развивается рынок AI и почему компании переходят на локальные LLM

Что представляет собой Nova AI и чем она отличается от классического Kubernetes

Как построить инфраструктуру для ML-проектов за 1 день

Реальные кейсы, технологический стек, безопасность и комплаенс

Дорожная карта продукта и шаги внедрения

Вебинар будет особенно актуален для ИТ-директоров, архитекторов, инженеров по данным и всех, кто отвечает за развитие ИИ в компании. Регистрация доступна по ссылке.

Orion soft выпустил новую редакцию платформы контейнеризации – Nova AI

Мы представили новую редакцию платформы контейнеризации Nova Container Platform, созданную специально для работы с ИИ и машинным обучением. Это первое отечественное Kubernetes-решение, оптимизированное под инфраструктурные и эксплуатационные задачи ML/AI. 

Nova AI помогает ИТ-командам и ML/DS-специалистам быстро запускать и масштабировать инфраструктуру для обучения моделей, развертывания LLM-сервисов и инференса, обеспечивая при этом безопасность, совместимость с российскими операционными системами и эффективность использования GPU.

Новая редакция разработана как решение ключевых проблем, с которыми сталкиваются компании при запуске и развитии проектов, связанных с ML и AI. Среди них высокая стоимость GPU и оборудования, дефицит опытных MLOps-инженеров, сложности с безопасностью и соответствием требованиям регуляторов, низкая утилизация ресурсов, долгое развертывание и настройка инфраструктуры под LLM и AI-сервисы.

Ключевые преимущества Nova AI

Для ИТ-руководителей Nova AI обеспечивает ощутимую экономию ресурсов: за счет виртуализации и дробления мощностей она позволяет сократить затраты на GPU до 70%. Решение ускоряет выдачу инфраструктуры, помогает соблюдать SLA и упрощает управление благодаря унифицированному кластеру, подходящему для всех AI- и ML-задач. Nova AI также поддерживает требования по информационной безопасности и комплаенсу, обеспечивая защиту токенов и данных. Платформа гибка в размещении, она может быть развернута как на bare-metal, так и в виртуализированной среде (включая отечественную платформу виртуализации zVirt), с полной поддержкой российских операционных систем, таких как Astra Linux и РЕД ОС.

Инженеры и ML-специалисты получают готовое рабочее окружение на базе таких инструментов, как JupyterHub, MLflow, Airflow и MinIO, что позволяет быстро приступить к работе. Кроме этого, Nova AI обеспечивает стабильную работу драйверов и предсказуемость поведения инфраструктуры. Безопасность встроена по умолчанию: используется контейнерная защита NeuVector и централизованное управление секретами с помощью StarVault. Платформа сокращает время на запуск и настройку, а также сопровождается подробной документацией и технической поддержкой на всех этапах внедрения и эксплуатации.

«Сегодня мы видим особый спрос на нашу платформу со стороны промышленных и нефтегазовых предприятий, банков и финтех-организаций, ритейлеров с развитыми аналитическими командами, а также государственных структур, где важно быстро и безопасно развернуть инфраструктуру для ИИ и машинного обучения. Nova AI выбирают там, где нужно ускорить запуск LLM- и AI-сервисов, снизить затраты на оборудование и перейти от разрозненных экспериментов с моделями к управляемой и масштабируемой ML-платформе уровня Enterprise», – прокомментировал Александр Фикс, лидер продукта Nova Container Platform в Orion soft.

Два парня из Сан-Франциско притворялись ИИ для клиентов и смогли создать стартап стоимостью в миллиард долларов. Авторы проекта решили запустить сервис Fireflies AI для автоматического создания заметок во время звонков с подпиской в $100 в месяц для корпоративных заказчиков. Они уверяли клиентов, что к созвону подключится ИИ, но, на самом деле, на другом конце сидел один из них и записывал всё, а затем через 10 минут после окончания встречи скидывал пользователю конспект. После сотни таких созвонов разработчики накопили денег на аренду жилья и решили по-настоящему сделать такой сервис с ИИ.

В итоге в июне этого года Fireflies AI получил оценку в миллиард долларов, а они больше не спят на диване. Эту историю рассказал сооснователь стартапа по ИИ-суммаризации видеовстреч Fireflies Сэм Удотонг. Он пояснил, что первые деньги они тратили основном на оплату гостиницы и еду. Только спустя год работы команда смогла накопить капитал и вложить его в настоящую автоматизацию сервиса.

Эксперты Google выпустили 50-страничный гайд о том, как создавать полезных ИИ-агентов для практических задач. В нём описана: архитектура агентов; как работает LLM внутри агента; как подключить и настроить инструменты; как объединить несколько агентов в команду и как оценивать их эффективность. Оригинал — здесь, есть перевод на русском языке — здесь.

Вы тоже узнаёте AI-тексты по обилию длинных тире?

Если вы начинаете сомневаться, а не налетит ли на ваш контент подозрение в «роботизированности» из-за длинных тире, то эта статья для вас. Есть ли ответ на вопрос «Почему AI любит добавлять в тексты много длинных тире?» — глубокое расследование, где автор разбирает тренд и ищет, почему искусственный интеллект использует их в текстах тексты чаще, чем люди.

Существует три основных категории возможных объяснений того, почему модели так часто используют тире. Рассуждения во многом основаны на предположениях, потому что никто не может дать ответ на этот вопрос абсолютно точно (кроме OpenAI). 

Погрузитесь в тонкости работы моделей и откройте для себя неожиданные причины их пунктуационных привычек, читайте новую статью от Альфа-Банка.

Дайджест: новости за октябрь 🌂

🚀 Открыли регистрацию на AI DevTools Conf — практическую конференцию про внедрение AI-инструментов в процесс разработки. Спикеры расскажут, как строить сложные AI-процессы, собирать мультиагентные системы, создавать эффективную инфраструктуру и управлять уязвимостями. Изучить темы докладов и зарегистрироваться.

🎁 Дарим юрлицам 35 000 бонусных рублей до 31 декабря 2025 года для работы в Evolution Data Platform, а именно —  Evolution Managed Trino, Evolution Managed Metastore и Evolution Managed Spark. 

💳 Сделали модели в Evolution Foundation Models доступнее. Теперь цена — 35 рублей за миллион входных и 70 рублей за миллион выходных токенов.

Недавно мы добавили:

• GigaChat 2 MAX — самую мощную LLM линейки GigaChat, которая обошла GPT-4o и Claude 2 в тесте MMLU-RU.

• Qwen3-Next-80B-A3B-Instruct, которая сочетает высокоскоростные блоки для длинных последовательностей и точные attention-слои, а также использует спарсовую архитектуру Mixture of Experts с 512 экспертам.

• GLM-4.6 с высокой производительностью при написании кода в Cline, Roo Code и Kilo Code.

• Whisper large-v3 — продвинутую модель от OpenAI для распознавания речи. Модель не надо дообучать, а еще ее можно использовать в коммерческих целях — она распространяется под свободной лицензией Apache-2.0.

• MiniMax-M2 — компактную, но мощную модель для работы с кодом и агентами. №1 среди open source моделей в бенчмарке Artificial Analysis, которая умеет планировать цепочки действий, работать с окружением, извлекать данные и работать с внешними инструментами.

🚨 С внедрением AI рынок кибербезопасности и облаков стремительно меняется.Если неправильно настроить облачную среду или не учесть специфику AI-моделей, последствия для бизнеса могут быть разными: от утечек данных до создания злоумышленниками вредоносного контента, который ударит по репутации и снизит доверие клиентов.

Чтобы избежать всех этих сложностей, скачайте гайд и используйте AI в облаке без рисков для безопасности, клиентов и бизнес-решений.

⚙️ Обновили наши облачные платформы и сервисы. Например:

Evolution ML Inference

• Появился каталог с готовыми моделями, которые доступны для инференса. Среди них — Qwen, DeepSeek, Gemma и не только.

• Среди поддерживаемых GPU теперь есть мощная NVIDIA A100 80GB SXM.

• Стал доступен тестовый вызов модели в Model RUN через OpenAPI. Во вкладке OpenAPI найдете полную спецификацию API, описание эндпоинтов, параметров, моделей, запросов и ответов.

Evolution Notebooks

Что мы добавили в сервис:

• CLI-утилиту, чтобы управлять Conda-окружениями. Инструмент облегчит работу с версиями окружений, поддержкой чистоты и согласованности IDE.

• Выбор кастомного образа из Evolution Artifact Registry при создании ноутбука.

• Запуск веб-интерфейса на базе Panel.

• Прокси, который позволит подключаться к веб-приложениям с локального ноутбука.

• Интеграцию с сервисами аудитных логов, нотификации и менеджера ресурсов.

Evolution Managed Kubernetes

Управляйте контейнерными приложениями в Kubernetes 1.33 — теперь Evolution Managed Kubernetes поддерживает и эту версию. Что в ней есть:

• В бета-тесте — использование образов Open Container Initiative (OCI) в качестве томов в подах, а еще In-place resource resize для вертикального масштабирования подов.

• Общедоступными стали поддержка Sidecar-контейнеров, Multiple Service CIDRs, нового бэкенда nftables для kube-proxy, subresource для kubectl. Полный обзор изменений есть в официальном блоге Kubernetes.

Подробнее обо всех апдейтах читайте в дайджесте на сайте.

🛡️ Новые сертификаты

Надежность наших сервисов подтверждена регуляторами. Платформа Cloud.ru Evolution теперь в реестре отечественного ПО (РОПО), а еще она получила сертификаты PCI DSS и ФСТЭК России.

🎙️ Провели несколько интересных вебинаров и подкастов — каждый из них вы можете посмотреть в записи:

• Оптимизация расходов в облаке за 60 минут

• Cloud.ru Evolution: новые сервисы, горячие обновления и включение в РОПО

• База знаний с AI: создаем корпоративную Wiki в облаке

• Запуск демопроекта на Django в облаке: быстрый старт без затрат

Команда Авандок приглашает вас на бесплатный вебинар «Корпоративные ИИ-агенты на базе RAG: когда технология работает, а когда - нет»

🔹 3 декабря в 11:00 (Мск)

RAG – это инструмент, который уже меняет подход к работе с корпоративной информацией

На вебинаре вы:
• разберётесь, как работает технология RAG
• увидите, как собрать и настроить корпоративного ИИ-ассистента
• сможете задать вопросы эксперту и получить практические рекомендации

Присоединяйтесь, чтобы понять, где возможности RAG действительно усиливают бизнес, а где технология пока ограничена.

Уже используете нейросети для генерации диаграмм, API-профилей или SQL-запросов? Если да — у вас есть возможность систематизировать подход. Если нет — узнаете, как встроить ИИ в свою работу.

Приглашаем вас на бесплатный вебинар «Нейросети в аналитике: от требований до тестирования». Мы покажем, как подключить ChatGPT, Claude и Gemini к решению ваших ежедневных рабочих задач.

На практике разберем, как применять LLM на всех этапах жизненного цикла:

✔️ Сбор требований: Структурирование и резюмирование информации.

✔️ Проектирование: Автогенерация BPMN, ERD и пользовательских историй.

✔️ Документирование и тестирование: Создание тест-кейсов и SQL-запросов.

Материалы, которые вы получите на вебинаре:

➕ Базовый набор промптов для ключевых аналитических задач.

➕ Разбор реальных сценариев и подводных камней.

➕ Методику оценки и корректировки результатов нейросетей.

🕓 Когда: 13 ноября, 17:00–18:00 (Мск)

👨‍🎓 Спикер: Татькова Дарья — специалист в области разработки ПО.

➡️ Зарегистрироваться

Мой опыт в вайб-кодинге: AI-инструменты для создания приложений и первой игры-змейки! 🚀😂

Несколько месяцев назад я был на онлайн-мастерклассе по вайб-кодингу, где мы знакомились с разными AI-инструментами для создания приложений, игр и других задач через описательные промпты и автоматизированный кодинг. Это был крутой опыт, где мы не писали код вручную, а "вибили" идеи, и AI генерировал всё за нас.

В мастерклассе мы работали с такими инструментами:

• Cursor: Сначала мы использовали его для базового редактирования кода с AI-подсказками. Мы создавали простые веб-страницы, описывая дизайн и функционал в чате, и Cursor генерировал HTML/CSS/JS, а потом помогал отлаживать баги. Этот инструмент больше всего используется в сочетании с моделями вроде Claude Sonnet для генерации и редактирования кода.

• Harvi-pro и Harvi code: Этот инструмент мы применяли для интеграции GPT-моделей в кастомные приложения. Мы строили AI-ассистентов для обработки запросов, например, простого бота для рекомендаций, задавая промпты на русском, и Harvi-pro автоматизировал backend, а Harvi code помогал с генерацией и интеграцией кода в связке. Эти инструменты больше всего используются в сочетании с ChatGPT, VS Code и Cursor для создания GPT-ассистентов.

• Lovable: Здесь фокус был на быстрой сборке мобильных приложений. Мы пробовали создавать чат-боты и простые утилиты, просто описывая UI и логику в естественном языке, и Lovable строил полноценный прототип с деплоем. Этот инструмент больше всего используется в сочетании с Cursor для прототипирования приложений и UI-дизайна.

• Bolt: С Bolt мы экспериментировали с веб-разработкой в браузере. Мы создавали динамичные сайты, как лендинги или формы, просто загружая скриншоты или описывая "виб", и он генерировал код с мгновенным превью. Этот инструмент больше всего используется в сочетании с браузером и другими AI-инструментами вроде Cursor для быстрого создания прототипов веб-приложений.

• KiloCode: В нём мы работали как в VS Code с AI-агентом. Мы автоматизировали задачи, такие как генерация скриптов для обработки данных, и KiloCode сам проверял код, запускал тесты и исправлял ошибки. Этот инструмент больше всего используется в сочетании с VS Code и JetBrains IDE для автономной разработки и автоматизации задач.

Мне больше всего понравилось создание игр — это был мой первый опыт в такой сфере (я впал в детство и создал всеми известную игру змейку, в которую добавил несколько персонажей с уровнями сложности с боссом Пэкмена и Марио 😂).

На полках швейцарского супермаркета Migros нашли упаковку рождественского печенья со сгенерированной иллюстрацией на коробке. У оленя на картинке пять ног. Пользователи Reddit детальнее рассмотрели изображение и нашли ещё несколько ошибок, которые допустила нейросеть:

• Рога оленя странной формы, либо их три.

• Задние ноги оленя не касаются земли.

• У Санта-Клауса непропорциональные ноги или он стоит на коленях.

• Поводья крепятся к саням, а не удилам. Кроме того, они разорваны, и одна из частей стала частью пояса.

• На задней части саней видны неразборчивые символы.

• Руки Санты превратились в «кашу».

• Все шары на ёлке красные, кроме одного слева — он жёлтый.

В комментариях пользователи отмечают, что эти ошибки можно было исправить в графическом редакторе или даже с помощью нейросеть. Некоторые даже делятся отредактированными вариантами.

Представители сети Migros заявили, что получили упаковку с таким изображением от производителя в Азии. Товар сезонный, поэтому времени на изготовление пробной партии и правок не было. Руководство приняло решение выпустить в продажу то, что есть.

Комментарии на Reddit:

Сегодня держал эту коробку в руках. Интересно, что вся поверхность тиснённая, то есть они сделали пресс-форму для изображения, включая пятую ногу. Никто во время производства не заметил, что она лишняя… Коробка сейчас на распродаже — 5 франков вместо 9. Может быть куплю одну завтра.

Меня бесит, что у нас есть такие крутые инструменты для создания классных изображений, но никто даже не удосуживается посмотреть на результат хотя бы 5 секунд перед тем, как его использовать.

Все люди, которые говорят о «контроле качестве», будто кому-то в компании вообще есть до этого дело. Скорее всего, племянник генерального директора сделал картинку бесплатно, и ни один человек даже не взглянул на неё перед тем, как отправить PNG в станок для печати. Это просто продукт, который они продают. Им всё равно. И вам тоже должно быть всё равно. Вы не собирались вешать это на стену.

Хотите узнать, как беcшовно внедрять AI-инструменты в рабочие процессы и создать безопасную и эффективную облачную инфраструктуру? Тогда приглашаем на AI DevTools Conf 😏

AI DevTools Conf — это практическая конференция, на которой мы будем обсуждать внедрение AI-инструментов в процесс разработки.

Спикеры расскажут, как строить сложные AI-процессы, собирать мультиагентные системы, создавать эффективную инфраструктуру и управлять уязвимостями. Темы докладов можно посмотреть в программе.

Кроме них вас также ждут:

• воркшопы, которые мы не будем транслировать и записывать: только практический опыт, который можно получить прямо сейчас;

• демозона сервисов Evolution AI Factory, на которой вы сможете в реальном времени протестировать возможности наших сервисов;

• секретный доклад и презентация эксклюзивной коллекции мерча;

• afterparty и нетворкинг в расслабленной предновогодней атмосфере.

📅 Дата: 4 декабря в 16:00

📍 Место: Москва, место проведения уточняется

Зарегистрироваться 🧐

Про увольнения из-за AI. Об этом очень много говорят в айти, и даже есть подтверждающие цифры. Давайте посмотрим на рынок труда разработчиков в США, как возможно лучший маркер всего айти. Данные в основном из US Bureau of Labor Statisctics.

1️⃣ Количество фуллтайм разработчиков росло 15+ лет, но в 2022-м начало немного падать. Динамика сильно коррелирует с изменением ставки ФРС: когда ее резко задрали, количество рабочих мест начало сокращаться. 

2️⃣ Рост ставки делает капитал дороже, замедляет инвестиции, рост, найм, затраты на R&D. И конечно уменьшает долю джуниоров: их ROI более размазан по времени. Эту динамику зачастую показывают, в качестве пруфов замены джуниоров на AI. Хотя подтверждений зависимости мы не видим.

3️⃣ С увольнениями разработчиков еще интереснее: пик пришелся на на 2023-й, он идет вслед за излишним наймом во время венчурного бума 2021-го.

Далее увольнения резко сокращаются, в этом году будет вдвое меньше, чем в 2023-м. Хотя адопшн AI должен влиять на эту статистику. При революционной пользе AI - кардинально влиять.

4️⃣ В общем разработчики пока могут спать спокойно 🙂 Ставку понизят - востребованность возрастет. Возможно это касается всего айти. А связи адопшна AI и роста увольнений в цифрах рынка труда пока нет.

Искусственный интеллект простыми словами

Камрады, всем привет. Пока у меня дозревает очередная статья про Винтика и Шпунтика, я тут замутил один новый проект. Называется "ИИ простыми словами". Изначально, цель была в том, чтобы провести ликвидацию безграмотности среди неайтишного населения. Что-то вроде курса "Искусственный интеллект для чайников". ИИ - нынче тема хайповая, и люди на это хайп так или иначе ведутся. Я своей целью ставил сформировать у них какое-то представление о том, что там у ИИ "под капотом" и где он может сделать нашу жизнь легче, а где от него больше вреда, чем пользы. Подробнее о целях бложика тут и отчасти здесь.

Начал, как говорится, от печки - рассказал о том, как работает один нейрон, чем лучше несколько нейронов, и как мы строим многослойные сети. Там в принципе все довольно азбучно, интересен разве что стиль изложения - с шутками-прибаутками и большим (для меня по крайней мере) количеством картинок. В качестве платформы выбрал Дзен, мне казалось, что именно там аудитория, которой это может быть нужно. А для Хабра все это слишком элементарно.

Однако, (к моему удивлению) мне в телегу прилетело несколько запросов дублировать контент сюда. Кому-то интерфейс Дзена не нравится, кто-то считает, что и на Хабре найдется на мой материал читатель, и тд и тп. И к тому же последнее время я там стал несколько менее тривиальные вещи рассказывать. И мне не так уж сложно это сделать, но я до сих пор сомневаюсь (и пытаюсь договориться с ленью -матушкой).

Поэтому большая просьба к вам. Киньте в комментарии "+", если думаете что дублирование имеет смысл. "-" если думаете, что этому контенту место на Дзене, а не на Хабре. Ну а если, еще и мнением своим поделитесь - за это отдельное спасибо.

PS. Хотел добавить опрос, но оказалось что в постах на Хабре опросов не бывает :(. Так что придется по старинке. Через "+/-".