Будущее здесь

Месяц назад, а именно 25 марта, в Дубне на ускорителе NICA стартовал первый сеанс исследований столкновения пучков ионов ксенона. На Хабре была статья, посвящённая планам на этот ускоритель, а теперь держите первые практические исследования.

Почему соцсети показывают рекламу так, словно читают мысли? Как случайная фраза превращается в недели демонстрируемого контента? Действительно ли «Большой брат» следит за каждым? Забегая наперед: ваш смартфон вас не прослушивает. Ему это и не надо. Истина оказалась куда хуже, чем в сценарии романа-антиутопии.

Гипотезы становятся концепциями, идеи — планами, а мечты — реальностью особенно быстро, когда речь идёт об искусственном интеллекте. Сезон «Будущее здесь» на Хабре стал лабораторией ближнего будущего, где ИИ — больше чем просто инструмент. Он превращается в собеседника, помощника, зеркало, в котором наши ценности, страхи и надежды сначала отражаются, а затем обретают самостоятельную жизнь.

Участники сезона принесли десятки версий завтрашнего дня: одни — в виде рассказов, другие — как инженерные концепции и технологические прогнозы. Вместе с ВТБ мы подводим итоги — и выбираем идеи, готовые воплотиться в жизнь.

Уже в ближайшем будущем сеть будет наполнена ИИ агентами. Персональные агенты, агенты компаний, государств… Скорей всего уже через пару лет почти у всех нас будут как минимум поодному своему агенту, как сейчас у нас есть профили в соцсетях.

Как понять кому принадлежит агент, с которым ты или твой агент сейчас собираетесь взаимодействовать? Можно ли ему доверять? Не фейк ли это? Брать ли трубку или заказывать ли на этом сайте билеты?

Агент ID — это что‑то вроде телефонного номера, но более сложное, так как поведение определяется многими параметрами — промптом, базой знаний и моделью. Изменение любого из них приведет к изменению поведения агента. Можно рассматривать это как версию определенной программы, она как бы та же, но немного иная. По мнению авторов, каждая такая версия заслуживает своего ID.

С 1995 года аналитики Gartner выпускают ежегодный доклад «Цикл Хайпа», который показывает состояние разных многообещающих технологий вроде больших языковых моделей, беспилотных автомобилей, солнечных панелей и так далее.
 
Каждый отчет строится вокруг S-образной кривой, где показано, в какой точке находится та или иная технология: пребывает на пике ажиотажа, разочаровывает или внедряется. Ожидается, что разработки, попавшие в «Цикл Хайпа», сильно повлияют на бизнес и общество. Составители кривой Gartner не сами оценивают технологии, а опираются на ожидания инвесторов, бизнеса и общества, ну, и шумиху вокруг разработок. В общем, чтобы понять, насколько хорошо люди прогнозируют будущее, можно покопаться в старых графиках Gartner.

В этой статье разберем некоторые разработки, которые бывали на пике ажиотажа, но не прошли дальше, разочаровали при внедрении или провалились в первоначальной концепции, но распались на решения, используемые повсеместно.

Вот уже пару лет чат-боты, основанные на больших языковых моделях, «гремят» на весь интернет. Поражают своими возможностями и делают то, о чем около 15 лет назад можно было услышать только в фантастических сюжетах. При этом важно что, сейчас Large Language Model (LLM) дошли до широкого круга потребителей и все могут их увидеть и протестировать. В связи с этим возникают дискуссии, размышления, статьи-прогнозы на тему того, как искусственный интеллект (ИИ) изменит рынок труда, кого заменят, сократят, а кто останется и т.д. Профессия QA и процессы тестирования тоже не остались без подобных рассуждений. 

Привет, Хабр! Меня зовут Андрей, я QA-специалист в компании SimbirSoft. В этой статье хочу поделиться опытом и впечатлениями моих коллег в использовании ИИ для рабочих задач.

Сначала машины забрали у нас заводы, теперь добрались до искусства. Нейросети уже пишут романы, сочиняют симфонии и генерируют картины, которые продаются за сотни тысяч долларов.

Так что закрываем ноутбуки, выбрасываем кисти и идём искать новую работу? 

"Вселенная - это библиотека, где каждая книга отражает все другие, а Бог - её вечный Читатель и Текст", Хорхе Луис Борхес.

"Реальность - это язык, на котором Вселенная наполняется смыслом", Я.

В истории человеческой мысли появление новых концептуальных моделей всегда открывало новые горизонты понимания. От буддийской философии до гелиоцентрической системы Коперника, от психоанализа Фрейда до теории сложных систем - каждая новая "концептуальная линза" позволяла увидеть реальность в ином свете, выявляя прежде скрытые закономерности и связи. Сегодня в нашем распоряжении множество таких линз: синергетика, структурализм и постструктурализм, холизм, теория коэволюции и бесчисленно прочие.

Проблема в том, что освоение каждой новой концептуальной линзы требует значительных интеллектуальных усилий. Мы должны изучить особый язык, систему понятий, методологию применения. Этот высокий барьер входа ограничивает распространение новых способов мышления и восприятия.

AI меняет не только процессы, но и профессии. Полгода назад для того, чтобы запустить MVP продукта, нужен был не только product owner, но и команда разработчиков. Сегодня прототип может сделать один человек без команды, используя только AI. Вы все еще относитесь к этому со скепсисом, но это уже так.

Меня зовут Сергей Спиренков, я евангелист в KODE и CEO собственных проектов. Последние месяцы я провел внутри этой трансформации — собирая продукты в одиночку, без строчек кода руками, с помощью AI и нового подхода к разработке. В статье поделюсь мнением, как изменится профессия product owner и что ждет разработчиков. И главное: расскажу про AI-инструменты, с помощью которых сам делаю MVP продуктов.

Почему в одни дни вы продуктивны, а в другие — нет?
Почему одни люди легко адаптируются к стрессу, а других выбивает из колеи любая мелочь?

В этой статье — новая модель нервной системы, которая объясняет ваше поведение через три ключевых коэффициента: чувствительность, внешняя активность и внутренняя активность.

Если вы имеете около-психологическое образование — просьба обязательно дать свои комментарии.

Современные LLM давно уже вышли за предел «галлюционнирующей генерации» и дают устойчивую точную генерацию практически на всех популярных языках, фреймворках и библиотеках... При наличии правильного контекста. В большинстве случаев контекст, который вы скармливаете LLM имеет высокую избыточность и низкую концентрацию полезной информации. При нехватке контекстного окна вы практически гарантированно получите низкокачественную галлюцинацию. Что можно сделать в таком случае: обрезается весь ненужный контекст, добавляется весь необходимый. Как это выглядит: вы подготавливаете свой проект в IDE, убирая всё лишнее, и оставляете только самое необходимое, что бы LLM получила весь необходимый контекст и не байтом больше, то есть контекст должен на 100% состоять из полезной информационной нагрузки.

Если есть объёмная база данных — оставьте в ней всего несколько значений для примера. Неиспользуемые в данной конкретной ситуации зависимости так же удаляете из контекста. Если речь о текстовой работе с LLM — то делаете тоже самое в форме промпта или загружаемого текстового файла‑инструкции, подготавливая всё необходимое, т. е., в промпте должно быть описание кодовой базы и окружения, файловая структура, используемый стек, назначение кодовой базы, весь необходимый код всех задействованных файлов, выдаваемые ошибки и прочее. То есть вы должны своими руками построить 100% удобный для работы LLM контекст. Фактически, при данном подходе, вероятность генерации неправильно ответа — околонулевая. Простыми словами — воспринимайте контекстное окно как бутылочное горлышко, через которое необходимо достать информацию из бутылки, то есть из модели.

Привет, чемпион! В этой статье я Никита и мой биг бро Алерон  мы вместе окунёмся в одну из самых хайповых тем года — vibe-coding решения. Почему это "болото"? Сейчас расскажем!

Вроде бы сначала всё выглядит просто: красиво, удобно, даже соблазнительно. Но спустя неделю ты уже перестаёшь писать код и просто таскаешь блоки, задаваясь вопросом: "А зачем я JS учил?". И это не шутка! Многие после первого успеха с vibe-coding начинают по-другому смотреть на разработку и сроки реализации. Но GitHub удалять рано — у всего есть оборотная сторона.

🔥vibe-coding — это проклятие или подарок Прометея? Давай разбираться.

12 апреля 2025 года в конференц-зале Высшей Школы Бизнеса НИУ ВШЭ собрались игровые разработчики и инвесторы для обмена опытом и новыми идеями.

В статье рассказали, о чём говорили спикеры и поделились записями выступлений!

Чтение книги The Technological Republic за авторством генерального директора компании Palantir Technologies Алекса Карпа сподвигло меня на следующие размышления.

Я живу в киберпанке: у меня виртуальная работа, за которую я получаю виртуальные деньги, моя личность рассыпана по интернету, я разговариваю с роботами про жизнь, а они веселят меня своими анекдотами.

Поисковые возможности языковых моделей наконец перешли от многообещающих демонстраций к реально полезным инструментам.

Новые модели o3, o4-mini от OpenAI и обновленный Gemini 2.5 Pro научились выполнять поиск как часть процесса рассуждений перед формированием ответа, что практически исключает галлюцинации. Эти системы могут за считанные секунды проводить исследования, на которые раньше уходили часы работы человека.

В современном мире большой выбор программ по обучению, а в последние годы и в сфере разработки игр. Определиться бывает трудно, верно?

Важной точкой выбора становятся дни открытых дверей разных программ, где можно не только узнать подробности дисциплин и учебного плана, но и пообщаться с преподавателями, узнать сильные стороны обучения из первых уст, в какой форме проходят практические занятия (да-да, практика - неотъемлемая часть обучения!), например работа с движком, сдача геймдизайнерской документации, и игропрактика на зачёте!

Именно так (как написано в заглавии данного текста) называлась изданная в 1960 г. статья выдающегося физика-теоретика, специалиста в области Квантовой механики и математической физики, Юджина Вигнера. Он размышлял над вопросом, недающим покоя человечеству уже, на самом деле, более 2000 лет. Математика не существует в физической реальности, но почему-то не просто с ней тесно взаимосвязана, а, фактически, определяет её, позволяя, порой, узнавать, что происходит на другом краю Вселенной, не привлекая внимания санитаров не выходя из комнаты.

Прогнозирование как аналитический и бизнес-процесс меняется в эпоху ускоренного технологического развития: усложняются сами объекты прогнозирования, а также используемый инструментарий.

Форсайт как вид аналитической деятельности отличается от операционной аналитики. Он порождает нелинейные выводы, не следующие напрямую из данных, символизируя реальную альтернативу количественным методологиям и тренду на всеобщую автоматизацию. Ключевая ценность, которую дает форсайт – это возможность уйти от отражения настоящего к прогнозированию будущего. Но стандартные прогностические инструменты при такой постановке задачи становятся неэффективны, а опора на ретроспективные данные – бессмысленна.

Развитие ИИ трансформирует традиционные практики форсайта. И прямо сейчас мы как исследователи стоим на развилке возможных сценариев такой трансформации.

В этой статье мы рассмотрим:

- Как работают агрегаторы ресторанов?
- Какие перспективы у этой бизнес-модели на рынке foodtech?
- Какой функционал необходимо добавить в приложение для ресторанов?
- Как убедить заведения в преимуществах интеграции с агрегаторами?
- В чем особенности разработки и масштабирования приложений-агрегаторов?

А также поделимся инсайтами из нашего опыта разработки агрегаторов для ресторанов и расскажем, как создать приложение для заказов еды и систему бронирования столов.