Будущее здесь

Недавно мне на глаза попалась любопытная статья о том, почему в продуктовых запасах на случай ЧС должна быть не только вода и консервы. Текст во многом про американские реалии, где люди живут в загородных домах. Но мне кажется, что в 2026 году знать «базу» надо всем. 

Приглашаю обсудить в комментариях, как подготовиться к чёрному дню, если вы живёте в России.

А пока перейдём к самим рекомендациям. Пусть они как минимум натолкнут на мысли о том, где находится ближайшее бомбоубежище и не купить ли гидропонику.

Борис Поршнев и Джулиан Джейнс работали независимо в 1970-х и пришли к похожему выводу: внутреннее «я» — позднее историческое образование, а не биологическая данность. У Поршнева оно собирается в зазоре между суггестией и контрсуггестией — как точка сопротивления чужой команде. У Джейнса — как лексическая инфраструктура самоописания, изобретённая после распада «голосов богов». В современных терминах та же структура переписывается через shared intentionality, epistemic vigilance и source-monitoring. Что происходит, когда между двумя людьми встаёт LLM-посредник — суггестия без суггестора, которой в поршневской модели не предусмотрено? Контрсуггестивный middleware простаивает, материал сборки «я» исчезает, а гонка переезжает на уровень инфраструктуры. Разбор того, что именно мы пытаемся защитить от ИИ — и нужно ли.

"Я выложил библиотеку на GitHub в четверг. В пятницу её клонировал AI-агент, а в субботу конкурент запустил идентичный SaaS." Такое будущее если еще и не наступило, но уже возможно очень скоро. Мы вошли в эру «вайб-кодинга», где софт пишется по наитию промптами, а скорость копирования превысила скорость осмысления. Встаёт неудобный вопрос: если вас могут повторить за сутки, стоит ли вообще публиковать код и пытаться строить продукт?

В 2001 году инженеры AC Propulsion поставили эксперимент: попробовали заставить электромобиль отдавать электроэнергию обратно в сеть. Технологию назвали V2G (Vehicle-to-Grid), и она обещала решить одну из ключевых проблем энергетики — покрытие пиковых нагрузок без строительства новых электростанций. Эксперимент удался. А технология не взлетела. Разбираемся, почему так произошло и что изменилось за 25 лет.

Представьте далекое будущее: вы на лунной базе. К вам подходит человек в скафандре. Кто он? Астронавт NASA? Космонавт из Роскосмоса? Частный турист SpaceX? Откуда он? Какой у него опыт? Может он вообще марсианин?

Вот с этой мысли всё и началось. Я хотел немного систематизировать ситуацию и придумать красивые нашивки-шевроны, которые могли ответить на эти вопросы с первого взгляда. А в итоге получилась целая система.

Статья о том, как решить проблему «забывчивости» LLM между AI-сессиями разработки. Рассматривается причина деградации контекста и предлагается практический подход с использованием ai_readme файлов и агентских хуков, которые принудительно возвращают модель к важным инструкциям. Материал ориентирован на опытных промт-инженеров и показывает, как повысить стабильность и качество генерации кода в реальных больших проектах и при больших контекстных окнах.

AI отлично ускоряет написание кода, но в больших проектах это быстро создаёт новую проблему: код появляется быстрее, чем команда успевает его понимать и ревьюить.

Мы столкнулись с этим во время миграции большого исторического проекта на Next.js 15. Вайбкодинг сначала выглядел как идеальное ускорение: модель за минуты переносила страницы, компоненты, хуки и server actions. Но затем на ревью начали прилетать огромные PR с тысячами строк сгенерированного кода.

На детальном ревью выяснилось, что AI часто переносит поведение неточно, пишет собственные велосипеды вместо использования готовых open source решений, не подтягивает дизайн-токены из Figma, не делает Storybook stories и не запускает тесты, если его явно об этом не попросить.

В статье рассказываю, почему проблема не в самом AI, а в отсутствии процесса вокруг него. И предлагаю prompt-first подход: сначала ревьюить короткий промт-план с контекстом, ограничениями, файлами и критериями приёмки, а уже потом генерировать код и открывать PR.

OpenAI выпустила GPT-5.5, и это обновление выглядит довольно значительным, особенно если вас интересуют программирование, агенты и использование компьютеров.

Она лучше пишет код, более уверенно использует компьютеры и может выполнять больше задач, требующих автономной работы, без необходимости постоянного контроля с вашей стороны.

Модель уже доступна для пользователей тарифных планов Plus, Pro, Business и Enterprise в ChatGPT и Codex. Существует также более мощная версия под названием GPT-5.5 Pro, которая будет доступна пользователям Pro, Business и Enterprise.

Для разработчиков доступ к API указан как «coming soon». Печальной частью является цена. Она в два раза превышает цену за токен GPT-5.4, что, вероятно, станет предметом споров для многих разработчиков на этой неделе.

GPT-5.5 — это первый за долгое время релиз, который кажется чем-то большим, чем просто очередной номер версии.

По словам OpenAI, это первая полностью переобученная базовая модель со времен GPT-4.5. Скачок в тестах по агентному программированию, похоже, подтверждает это.

Давайте углубимся в детали.

За 3 500 проектов по оформлению интерьеров мы прошли путь от малярной сетки до цифрового рабочего процесса.

Рассказываю, что реально работает, что оказалось пустышкой — и какие технологии изменят эту индустрию в ближайшие 5 лет.

Недавно вышла Claude Opus 4.7 флагманская модель от Антропик. В выпущенных пресс-релизах и графиках маркетологи обещали пользователям, что модель станет ещё умнее, ещё точнее и так далее. На деле же получился феерический провал. Под катом - подробности этой истории и рецепт возврата вашего душевного равновесия.

1. Ожидания vs Реальность

«Сир, Вы прекрасны!» — говорит лакей Ля Шене королю в фильме «Три мушкетера». И нам смешно. Но общаясь с ИИ, я наконец-то поняла, что его стиль напоминает именно этого слугу.

ИИ говорит: «Какая классная презентация! Особенно вот эта мысль! Она точно произведет впечатление на аудиторию!» И вот ты предстаешь с этой презентацией перед живой аудиторией. Но люди почему-то реагируют совсем не так, как чат-бот. Кислые, отсутствующие лица. Или несогласие с твоими идеями, которые ты не можешь обосновать. Что ты чувствуешь? Растерянность, фрустрацию? Может, разочарование в техническом прогрессе?

2. Почему ИИ нам подыгрывает?

На самом деле ИИ — это вообще не про лесть и не про желание понравиться. В конце концов он, в отличие от слуги, ничего от этого не имеет (подписка уже оплачена).

ИИ просто запрограммирован быть «вежливым». По умолчанию он настроен на то, чтобы поддерживать, быть конструктивным, не обижать пользователя. А почему так получилось? Модели обучают по методу RLHF (Reinforcement Learning from Human Feedback). Тысячи людей оценивали ответы. И что получало большие баллы? Правильно — «вежливые», «конструктивные» и «позитивные» ответы. В результате получается идеальный собеседник. Приятный. Удобный. Мотивирующий. Но абсолютно не похожий на реальных людей.

3. В чем же подвох?

ИИ делает то, что может программа на сегодняшнем уровне развития: оценивает логику, аргументы, формулировки.

А люди — нет. Люди придирчиво смотрят на вас, на ваше состояние, ваш тон, тембр голоса, напряженность дыхания и скованность движений, улыбку, одежду, прическу. А может даже и ловят феромоны смущения или уверенности, которые от вас исходят. Плюс кто-то не выспался, кто-то вас не любит, кто-то вам завидует, кто-то не успел пообедать и т.д. Ну, а уж потом, если повезет, на содержание презентации. И это вовсе не помехи. Это и есть система оценки, так, как она работает в обществе.

Способность познавать новый опыт постепенно утрачивается нашим организмом в течении всей жизни. Мы можем сохранять глубокие воспоминания из детства, пусть даже в измененном виде, но память держится за них с постоянным упорством. А что если бы мозг мог легко перезаписывать память, выбрасывая ненужные воспоминания ради приятного и нового опыта? Некоторые организмы живут именно так!

У крупных компаний уже формируется должность Директор по искусственному интеллекту (CAIO) — человек, отвечающий за стратегию внедрения ИИ и ценность для бизнеса

AMI предлагает смотреть на модель мира не как на разновидность языкового ИИ, а как на систему, способную воспринимать физическую реальность, выделять в ней ключевые связи и предсказывать последствия действий. В статье разберем, как компания понимает сенсорные данные, почему делает ставку на скрытые представления вместо реконструкции «сырого» мира и зачем связывает понимание среды с возможностью прогнозировать будущее поведение агента.

Почему то для большинства моих друзей и знакомых новость о том что есть общеславянский "синтетический, обобщенный" язык общения на котором можно говорить не зная конкретного языка с любым из 13 братских (ну или почто братских) народов , высказанная мной по приколу под банку чешского, стала новостью. Между тем проект действует с 2011 года.

13 языков (или может даже и 16, точно я не уверен) это соответственно 13 признанных славянских государств, которые разделены на три группы: в Восточную входят Россия, Украина и Беларусь, в Южную — Сербия, Хорватия и Болгария, Словения, Босния, Черногория и Северная Македония, а в Западную — Польша, Чехия и Словакия. При чем если начать разговаривать в любой из выше указанных стран, то почти 90% твоей речи любой славянин будет понимать. Разве что  он не сообразит по разговору кто ты собственно есть, к какому именно народу относишься.

Interslavic это по сути искусственный гибридный язык созданный по компьтерному подбору варианта слов на разных языках которые будут понимать максимальное количество славянских народов. То есть это «среднее арифметическое», «точки соприкосновения» в лексике и грамматике славянских языков. Создал его чех  Войтех Мерунка в соавторстве с группой единомышленников.

Прошло уже несколько месяцев с момента анонса Seedance 2.0. Несмотря на большой ажиотаж вокруг этой модели, ее публичный релиз состоялся позже, чем ожидалось.

Причина стала ясна довольно быстро. Seedance 2.0 привлек внимание благодаря своей исключительной способности генерировать реалистичных людей, узнаваемых персонажей и сцены, которые выглядели настолько похожими на настоящие кинокадры, что это вызвало даже некоторое беспокойство.

Seedance 2.0 — это унифицированная мультимодальная система для генерации аудио и видео с входными данными в виде текста, изображений, аудио и видео.

Модель стала попадать в заголовки мировых СМИ не просто потому, что результаты были качественными и «кинематографичными». Они были настолько реалистичными, что у людей возникало чувство беспокойства. Именно по этой причине широко распространились ролики с лицами Уилла Смита, Тома Круза и Киану Ривза.

Луна покрыта реголитом — слоем пыли, камней и песка от двух метров до десятков. Так вот, из реголита, кажется, научились добывать кислород. Blue Origin заявила о разработке реактора, переплавляющего лунный грунт в кучу полезных минералов с бонусом в виде заветного O₂. 

Детище Джефа Безоса в подобной технологии не пионер, но компания стала первой коммерческой, добывающей кислород таким образом.

И это лишь небольшая часть огромного плана по освоению спутника. Разбираю тему: о кислороде из пыли, будущем лунных миссий и сложностях построения космической инфраструктуры.

Расскажу историю длиною в полгода, на которой прекрасно прочувствовал все прелести современных инструментов и способов эксплуатации llm.

Идея до жути простая и наверняка встречалась или приходила в голову очень многим, кто начинал задумываться об использовании llm api или после знакомства с rag. В августе 2025 года папа предложил мне создать хороший поисковик-анализатор новостей: ты даешь ему список источников и пожелания того, что хочешь увидеть в ответе, он тебе присылает в выбранный интервал сводку с источниками и отвечает на твои вопросы. Казалось бы, классическая задача чтобы показать всем удачное применение rag, словить аплодисменты и разойтись. Так показалось и мне, и я буквально за 1-2 месяца работая в свободное время собрал вполне достойный прототип. Он умел хорошо искать семантически, просить llm сформировать ответ на основе найденных постов и даже помогал их открывать. В мыслях салюты, шампанское и ai единороги.

Но реальность

Довольно быстро на самотестировании я нашел два серьезных упущения: первое - сложный запрос для такой системы оставался недопустимой роскошью: попытка найти “причины шатдауна правительства США” в лучшем случае приводила меня к заголовкам про Трампа и что-то там про переговоры, а иногда и вовсе такого рода запросы не давали никакой выборки по базе; второй серьезной проблемой стало абсолютное непонимание предметной области, если того же Трампа вектора в базе еще ставят в один ряд с Америкой и политикой, то вот ЦБ РФ может запросто восприниматься как Россия или вообще непонятная модели сущность, а может вообще трактоваться как два отдельных слова. В целом обе эти неприятности подсвечивают один известный изъян всей системы - слишком большое доверие к семантической схожести и вытекающие из нее проблемы: размытие смысла на длинных запросах, непредсказуемое поведение имен собственных, поиск связей по частотному сходству, а не смыслу.

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

Неделя насыщенная: релиз GPT-5.5 и Kimi K2.6, новая и самая крупная модель от DeepSeek, а ещё открытый Qwen3.6-27B. Пока GPT Images 2.0 обгоняет Nano Banana, Илон Маск договорился о цене в $60 млрд за покупку Cursor, а Цукерберг начинает следить за каждым чихом сотрудников в Meta*.

Всё самое важное — в одном месте. Поехали!

* Признана экстремистской и запрещена в РФ

Борьба с «запахом ИИ» (вымарывание деепричастий, списков и канцелярита) — бессмысленная некромантия. Это происходит из‑за путаницы: попытки лечить стилистические симптомы, забывая об онтологии текста. «Пиши как человек» — это команда алгоритму сымитировать субъектность.

Сделаем «шаг назад», обратимся к филологической базе. Чтобы понять, почему текст выглядит мертвым, достаточно вспомнить, что такое функциональные стили речи и типы текстов.

Филологическая база против «Промпт‑инжиниринга»

Есть разные задачи — есть разные комбинации стилей (научный, официально‑деловой, публицистический, художественный) и типов (описание, повествование, рассуждение).

— Инструкция (как пить таблетку, как настроить сервер) — это императив и алгоритм. Здесь нет места рефлексии или метафоре.
— Новость из 4 предложений. Сухое изложение фактов: на острове таком‑то началось извержение вулкана. Географическая справка, когда последний раз извергался. Эвакуация населения.
— Рассуждение, анализ, публицистика — это зона парадокса, конфликта и мышления автора.

В базовом состоянии ИИ выдает усредненный, безопасный научно‑популярный канцелярит — один вариант на все случаи жизни, и по форме, и по содержанию. Примерно такой же бессмысленный, как ответ 42 на вопрос о жизни, вселенной и вообще.