Будущее здесь

Здорово, когда ты получаешь готовое работающее приложение с одного запроса. Пусть даже долго оттачиваемого, как меч самурая. Это апофеоз одновременно профессионализма и лени: ты смог сформулировать задачу так, что ИИ тебя понял и с первого раза сделал всё верно.

Конечно, в крупных проектах такое стремление к лаконичности совершенствованию ни к чему. Очень часто мы даже не можем заранее сформулировать ТЗ и двигаемся шагами, только постепенно понимая направление совершенствования нашего проекта. Современные среды разработки заточены на диалог с ИИ-агентом, который по шагам добавляет функциональность в наше приложение, исправляет возникшие ошибки и т.д.

Эта статья содержит разбор эксперимента по вайб-кодингу, проведённого oldschool-разработчиком с 20+ летним стажем (Assembler, 1C, C/C++, Go, Pascal, Perl, PL/SQL, Python). Я покажу:

• В каких случаях вайб-кодеру достаточно минимальных знаний предмета, а в каких необходимы экспертные навыки и опыт?

• Что изменилось в инструментах вайб-кодинга за текущий год, и что изменится в ближайшем будущем?

• Сравним обычные и «премиум» языковые модели.

• Поймём, есть ли предел у диалога с ИИ-ассистентом, и как понять, что он достигнут?

Привет, Хабр! На связи команда «МосТрансПроекта». Сегодня мы хотим снова поговорить про беспилотные автомобили. Не секрет, что жизнь любого беспилотника начинается с проектирования, создания опытного образца и испытания на полигоне. Последний этап один из самых важных: он предшествует выезду высокоавтоматизированного автомобиля на дороги общего пользования. В мире существует несколько сотен полигонов, в этой статье расскажем о самых интересных.

Согласно экспертным оценкам, к 2035 году доля продаж автомобилей с высоким уровнем автономности может составить от 15% до 50% на мировом рынке. И хотя точное количество выпущенных беспилотных автомобилей неизвестно, некоторые компании уже владеют парком подключенных авто, насчитывающим сотни единиц. Прежде чем выйти на дороги и стать участниками движения, каждое транспортное средство (или отдельная технология, необходимая для автономного вождения) тестируется на полигонах.

Всем привет! В предыдущей статье я поделился своим опытом вайб-кодинга в решении рабочих задач с учетом специфики работы юриста. А сегодня я расскажу, как на протяжении шести месяцев взаимодействия с LLM я использовал нейросети для решения повседневных задач и что из этого получилось. Я не буду затрагивать очевидные сценарии вроде написания макросов для Excel или обработки текста, а сосредоточусь только на реальных примерах применения LLM в повседневной жизни.

Топ составлен на основе моего личного опыта и задач, которые стояли передо мной. Все приведенные примеры и промты использовались мной в бесплатных версиях LLM таких как Grok (в основном), ChatGPT, Gemini, DeepSeek и Qwen. В комментариях к каждому пункту я поделюсь дополнительным контекстом применения нейросетей, чтобы вы могли лучше понять, как адаптировать эти подходы под свои задачи.

Приятного чтения!

1. Составление программы тренировок.

Промт: «Составь персонализированную тренировочную программу на 12 недель в табличной форме, с распределением по дням, циклам и с прогрессией нагрузок для занятий в тренажерном зале. С учетом следующих параметров и целей: Пол – ; Возраст - ; Рост - ; Вес - ; Тренировочный стаж: - ; Уровень подготовки - ; Травмы и ограничения: - ; Доступное оборудование - ; Цель тренировок - ; Периодичность тренировок: - . При подготовке ответа, для составления эффективной тренировочной программы опирайся на последние научные данные, открытия, статьи, опубликованные в достоверных (надежных) источниках, с учетом того, что данные должны быть получены на основании исследований, проведенных в отношении атлетов применяющих натуральный тренинг без использования анаболических стероидов».

Команда AI for Devs подготовила перевод статьи о феномене vibe coding и agentic coding. ИИ позволяет любому — от маркетолога до дизайнера — выпускать рабочие приложения за считанные часы. Но скорость имеет оборотную сторону: код без ревью и тестов становится уязвимостью, а компании сталкиваются с новым классом рисков безопасности.

Искусственный интеллект уже основательно прописался в жизни IT-специалистов. Тогда как, далекий от IT человек, сталкивается с элементами ИИ опосредовано: камеры на дорогах, система "безопасный город", доставшие всех голосовые помощники...

Однако, постепенно влияние ИИ на обыденную жизнь обычного человека становится все больше. Расскажу как я прочувствовал это влияние на собственных примерах из жизни.

Думаете эти примеры были позитивными?

Написать меня эту статью-мнение сподвигла все неутехающая волна хайпа вокруг ИИ (он же AI, он же Исскуственный Интеллект) и огромное число статей, видео и прочего контента на эту тему, который все равно прорывается в мое "инфо-пространство", хотя я прилагаю немало усилий, чтобы беречь его от проявлений любой крайности. Последними каплями стал разговор с хорошим другом-высококлассным ИТ'ником, который делился со мною апокалиптическими сценариями и мыслями о том, "какую рабочую профессию хорошо бы нам, программистам, освоить уже сейчас, чтобы через несколько лет суметь заработать на себе на хлеб?" (предложил ему освоить пчеловодство или переехать в Германию, где до сих пор компании отправлют бумажных писем больше, чем электронных :-)) , и пост в одном популярном канале по Дата-инженерии, где автор канала тащиться от вайб-кодинга и удивляется, что "есть еще люди, которые не верят, что ИИ через два года будет ..." - и далее по списку. Ну а про то, что количество "ура-статей" тут, на хабре, зашкаливает (хотя попадаются и скептические) вообще молчу...

Российский ученый сделал научное открытие в области сверхпроводимости — он обнаружил, что в тонкий слой нормального металла (N), покрывающий сверхпроводник, могут входить и там находиться вихри, несмотря на малую толщину N слоя, а также в N слое может существовать пространственно-модулированное безвихревое состояние. Работа была опубликована в Physical Review B.

В новом исследовании было обнаружено, что в тонкий нормальный слой, покрывающий сверхпроводник, могут входить и там располагаться вихри. Известно, что из-за проникновения сверхпроводящих электронов в нормальный слой в нем наводится сверхпроводимость, и появляется своя длина когерентности xN, которая может быть много больше xS. Удивительным свойством данной системы оказалось возможность размещения в N слое вихрей, несмотря на его малую толщину dN<<xN. Этот результат противоречит устоявшимся представлениям о том, что размер сверхпроводника должен превышать xS или xN, чтобы в нем мог разместиться вихрь.

Раннее утро, тихая улица, а навстречу вам идёт бабушка в платочке, держащая на поводке… носорога.

Да, Google в этом году решил окончательно стереть грань между «снять фильм» и «написать промпт». Новая версия их генератора Veo 3 — это уже не шутка и не эксперимент, а очень серьёзное заявление. Речь идёт не о смешном десятисекундном ролике, а о полноценном кино: со светом, звуком, движением камеры и даже с элементами актёрской игры.

Сегодня мы разберёмся, что умеет Veo 3, посмотрим, на что он действительно способен, и самое главное — попробуем «снять» собственный ролик с озвучкой и атмосферой.

Не переключайтесь, будет интересно!

Команда AI for Devs подготовила перевод статьи о новом подходе — Agentic RAG. Он превращает извлечение данных в активный процесс: агенты сами решают, где искать, как уточнять запросы и когда остановиться. В результате ИИ становится гибче, точнее и действительно готовым к «боевым» задачам.

Что я понял о будущем дизайна, пока наблюдал, как искусственный интеллект отбирает у человечества мышки

Ученые из МФТИ с коллегами исследовали сплошные пленки гетероструктур пермаллой-платина и пермаллой-вольфрам методом ферромагнитного резонанса. Были обнаружены новые возможности управления параметром затухания спинового тока. Работа опубликована в Physics of Metals and Metallography.

В работе российского коллектива ученых был проведен эксперимент по спиновой накачке в широком температурном диапазоне (5—300 К) для образцов гетероструктур пермаллоя(20 нм)/вольфрама(5 нм) и пермаллоя(20 нм)/платины(5 нм).

Думаете, нейросеть для генерации видео Veo 3 — это непроходимый квест? Вовсе нет! Это как давать задание самому внимательному режиссёру. Всё просто: всего пара хитрых приёмов в запросе — и вот уже готова крутая видеосториз с идеальным светом, звуком и одним и тем же героем. Нет, это не магия, это умные промпты. Проверим?

Мы раскроем секреты, чтобы ваши ролики выглядели как снятые голливудской камерой. Готовьтесь к идеальным роликам без лишних слов.

Вы тоже видели эти впечатляющие демо‑ролики, созданные Google Veo 3, и хотите повторить?

Генерация видео по текстовому описанию перестала быть фантастикой. Нейросеть Veo 3 уверенно доказывает это, превращая ваши идеи в кинематографичные кадры. Секрет успеха кроется в правильно составленном промпте.

Революционная модель, появившаяся в мае 2025 года, мыслит визуальными категориями, и наша задача — говорить с ней на одном языке. Это подробное руководство расскажет, как составлять эффективные промпты для Veo 3, структурировать их, избегать распространенных ошибок и точно доносить до ИИ свои творческие замыслы.

Поступаешь в Китай? Посмотри 10 лайфхаков и сэкономь свои деньги!

ОСТОРОЖНО: 90% абитуриентов не находят вуз своей мечты! 🚨

При поступлении в вуз, так много соблазна заплатить агентству, но они берут сотни тысяч за то, что ты можешь сделать БЕСПЛАТНО. Я прошел этот путь и собрал шпаргалку, которой мне так не хватало.

Не наступай на те же грабли. Прочитай гайд, сэкономь деньги и нервы, и поступи в вуз, где тебе будет по-настоящему комфортно учиться и жить.

Мошеннические схемы уже готовы к ИИ агентам. Обсуждаем неизбежную волну скама, чтобы быть к ней готовыми.

Эта статья — длиннопост о том, как работают ChatGPT и другие GPT подобные модели

Внутри

🔠 Подробно про токены, токенизатор и контекстное окно

❓ Почему GPT модели работают лучше на английском, чем на русском

🔢 Как большие языковые модели работают с числами

Два моих убеждения о том, почему важно понимать принцип работы нейросетей

Непонятная технология воспринимается как магия

Люди любят наделять неживое свойствами живого

LLM сочетают в себе эти два свойства: они достаточно сложны в устройстве и естественны в общении. Это сочетание снижает критичность восприятия — люди могут воспринимать ChatGPT и подобные интерфейсы как разумных существ, что приводит к переоценке их возможностей, повышенной внушаемости и определенным психологическим рискам — эмоциональной зависимости или мании величия от «особых отношений» с ИИ.

Иронично, что первым про киберпсихологию писал психолог, сидевший в тюрьме за производство ЛСД в промышленных масштабах. В его же честь написана известная «Come Together» от Биттлз. Но как Тимоти Лири еще в 70-тых годах прошлого века смог рассмотреть перспективы киберпространства? Почему наше сознание так легко сливается с нейросетями? Почему бунт против нейросетей это бунт против СМИ? И как на самом деле работает киберпсихология?

У больших языковых моделей есть системы ценностей. БЯМ по-разному отзываются о чужих текстах или даже человеческой жизни, а их оценочные суждения и качество ответов отличаются в зависимости от упоминаемой расы, пола и национальности человека. Не вызывает никаких сомнений, что подобную предвзятость систем на искусственном интеллекте нужно искоренять.

Однако также у моделей есть предпочтения. Разные БЯМ называют любимыми разные песни, кино и книги. ИИ одного провайдера предпочитает одну разновидность мороженого, у конкурентов языковая модель любит десерты другого вкуса. Ответы на подобные вопросы глубоко субъективны, одного морально правильного нет.

Можно даже сказать, что вкусы — это частный случай систем ценностей. Разница в том, что явных угроз подобные артефакты выравнивания не несут. Какая разница, предпочитает ли БЯМ джаз или рок?

Центральный тезис Пикетти, ставший уже хрестоматийным, гласит, что в условиях обычного течения экономических процессов норма отдачи на капитал (r) исторически превышает темпы экономического роста (g), что выражается в фундаментальной формуле r > g. Эта имманентная экономическому порядку диспропорция является, по мнению автора, мощнейшей силой, ведущей к концентрации богатства и углублению неравенства. Именно этот механизм, а не исключительно личные заслуги или провалы рынка, является главным структурирующим фактором социальной иерархии в капиталистических обществах.

Представьте, что ваши мысли, которые вы проговариваете про себя, переводятся в текст на экране. Без единого слова и движений губ — просто сигналы мозга, пойманные и расшифрованные. Как-то не по себе, не так ли? Между тем это не сюжет фантастического фильма, а реальность, созданная учеными из Стэнфордского университета: они разработали нейроинтерфейс, способный услышать «внутренний голос».

Технология может помочь людям, потерявшим возможность говорить, и открыть новые способы взаимодействия с компьютерами. Но вместе с перспективами появляются и риски: не окажутся ли мысли человека, которые он не собирался озвучивать, доступными для посторонних? Давайте обсудим.