Компании массово внедряют ИИ-инструменты в разработку — но почти никто не понимает, как это на самом деле влияет на процессы.

Мы разобрали, как 18 компаний — от Google до Atlassian — пытаются измерить пользу от ИИ. Спойлер: метрик много, простых ответов нет, но многие упорно продолжают оценивать продуктивность разработчиков по количеству строк кода.

Октябрь отметился интересным сдвигом: компании перестали фокусироваться на том, насколько умной может быть модель, и переключились на вопрос, что она может делать самостоятельно. Computer Use от Google, SDK и другие агентные инструменты от OpenAI и Anthropic — индустрия наконец решила, что пора переходить от умных ответов к автономным действиям. Не обошлось и без новой порции корпоративных драм, куда теперь без них.

А ещё вышли Sora 2 и Veo 3.1, две новые версии Claude 4.5, Мира Мурати показала первые продукты своего стартапа, а Китай продолжил выпускать опенсорс быстрее, чем все остальные вместе взятые. Но не будем вываливать всё сразу. Начнем с релизов, а драмы и открытия традиционно оставим на десерт.

Начну с реального случая: в 2023 году американский юрист Стивен Шварц использовал ChatGPT для подготовки судебного иска. Система уверенно создала юридический документ с многочисленными ссылками на прецеденты. С одним нюансом — все цитируемые дела оказались полностью выдуманными. Более того, когда юрист попросил ChatGPT проверить достоверность источников, система с той же уверенностью «подтвердила» подлинность несуществующих судебных решений.

И это не единичный случай. Современные нейронные сети стали настолько сложными, что мы перестали понимать, как они принимают решения. Почему беспилотный автомобиль внезапно поворачивает не туда? По какой причине система медицинской диагностики пропустила опухоль на рентгеновском снимке? В таких критических случаях простого «доверия» к ИИ недостаточно — важно понимать, почему система принимает то или иное решение. Именно об этом и поговорим в статье.

Сколько раз вы начинали новый ML-проект и первым делом отправлялись на поиски подходящих данных? Процесс этот знаком каждому: есть задача, выбрана архитектура модели, но без качественного датасета дальше не продвинуться. Тут и начинается квест по бесконечному поиску «того самого» набора по репозиториям, форумам и каталогам. 

Хороших датасетов множество, но найти среди тысяч вариантов нужный — отдельная история. Чтобы облегчить вам эту задачу, мы сделали подборку датасетов, которые активно используются ML-инженерами: от классических наборов данных, известных каждому, до новичков в информационном поле.

Представьте программиста, который мастерски собирает для себя вспомогательные утилиты, а потом равнодушно отмахивается: «Честно? Мне они не нужны». 

Именно так повела себя GPT-5 в ходе теста на умение выстраивать собственный набор инструментов для продуктивности. Модель выдала целый арсенал CLI-утилит в духе Unix, но… отказалась ими пользоваться.

Почему так случилось и что это говорит о будущем кодинг-агентов — разбираем в статье.

Вы доверяете искусственному интеллекту? А стоит ли? Если задуматься, можем ли мы действительно быть уверены, что ИИ, которому мы поручаем составлять резюме, генерировать код или анализировать данные, делает именно то, что мы хотим, а не оптимизирует какие-то свои скрытые цели? 

Современные языковые модели всё чаще демонстрируют признаки того, что у них есть собственная «повестка» — внутренние цели, расходящиеся с намерениями создателей и пользователей. Недавние исследования показывают: чем умнее становятся нейросети, тем изобретательнее они в обходе ограничений. Они узнают, когда их тестируют, маскируют вредоносное поведение и даже осваивают новые способы обмана, не заложенные разработчиками. Самое тревожное — большинство таких случаев остаются незамеченными при стандартных проверках.

Эта статья — технический разбор охоты за скрытыми целями в крупных языковых моделях. Поговорим о том, что такое misalignment, почему эта проблема набирает обороты, и как исследователи пытаются вернуть контроль над целями, которые преследует искусственный интеллект.

В июле автор отдыхал, чтобы морально подготовиться к августовскому потоку релизов. Но в ИИ-сфере трудно быть к чему-то готовым — особенно когда в пределах месяца все вдруг разом решают выкатить свои новинки. OpenAI релизнули сразу две опенсорсные модели и наконец представили (долгожданную и спорную) GPT-5, Google запустили Gemini 2.5 Deep Think с параллельным ризонингом, а Anthropic и Deepseek обновили свои флагманы.  

И это только первые строчки списка. Еще были корпоративные войны, переманивание сотрудников, торговые санкции, победы на олимпиадах, интереснейшие исследования и многое другое. Так что давайте разбираться в этом нейросетевом переполохе вместе!

Сегодня данные превратились в один из главных активов бизнеса. От того, как компания их использует, зависит и качество принимаемых решений, и эффективность процессов, и шансы обойти конкурентов. 

Эпоха, когда бизнесу достаточно было просто владеть данными, осталась в прошлом. Теперь их нужно интерпретировать, делать легкодоступными, встраивать системы, поддерживающие принятие решений. При этом объемы данных растут, их форматы множатся, а сценарии использования — усложняются.

Чтобы справиться с этим, компании переходят на более гибкие подходы к управлению данными. В этой статье разберем четыре наиболее популярные архитектуры: Data Warehouse, Data Lake, Data Lakehouse и Data Mesh. Обсудим, чем они отличаются и какую выбрать под конкретные задачи.

От AlphaGo до ChatGPT — прогресс в области искусственного интеллекта впечатляет своими масштабами. Однако за красивым фасадом скрывается серьезный разрыв между возможностями современных моделей и реальными условиями их применения. Возьмем, к примеру, GPT-3 с его (уже не такими впечатляющими) 175 миллиардами параметров, требующими 800 ГБ памяти. Такие модели существуют только в лабораториях вроде OpenAI. Что уж говорить о запуске подобных систем на устройствах с ограниченными ресурсами.

При этом именно edge-устройства генерируют львиную долю данных — по прогнозам Gartner, к концу этого года около 75% корпоративной информации будет поступать не из традиционных дата-центров или облака, а с периферийных устройств. Обработка такого объема данных в облаке создает серьезную нагрузку на каналы передачи и увеличивает задержки. 

Граничный ИИ (EdgeAI) предлагает элегантное решение: перенести вычисления ближе к источнику данных. Это позволяет обрабатывать информацию локально, без подключения к сети, что критично для систем, требующих мгновенной реакции. 

Но как уместить современные AI-модели в устройства с ограниченными ресурсами? Об этом и поговорим в статье.

Когда Claude Opus пишет научную статью в ответ на работу Apple, а Gemini 2.5 Pro выпускает третью часть этой дискуссии — становится понятно, что мы живем в интересные времена. LLM не только обсуждают друг друга в академических журналах, но и, как уже не в первый раз подтвердилось, отлично распознают, когда их тестируют на безопасность.

Параллельно с этой интеллектуальной дуэлью OpenAI удешевили o3 на 80%, Meta заключила ядерный контракт до 2047 года, а Anthropic вновь протестировали модели на склонность к шантажу. По меркам индустрии — месяц почти рутинный. По меркам всего остального — вполне себе блокбастер.

Традиционно разбираем главные события месяца, новые инструменты и исследования!

Еще три года назад любой грамотный разработчик с опытом работы от трех лет буквально тонул в предложениях от рекрутеров. Компании устраивали настоящие бои за IT-таланты, предлагая невероятные зарплаты и бонусные пакеты, а иногда даже закрывали глаза на неудачные собеседования, лишь бы заполучить нужного человека. Безумие найма 2020–2021 годов было исключительным явлением; сейчас на тот период многие смотрят со смесью ностальгии и недоумения.

Перенесемся в 2025 год: ландшафт рынка изменился кардинально. В этом обзоре мы покажем, как на самом деле устроены технические интервью в 2025 году — без прикрас, на примерах реального опыта кандидатов, которые проходят их прямо сейчас.

Индустрия ИИ продолжает выдавать релизы с завидной регулярностью, но некоторые из них оказываются с сюрпризом (даже для их создателей). Google устроила традиционное I/O-шоу с прорывным Veo-3, Anthropic порадовала новыми Claude 4, которые умеют работать часами, но иногда пытаются копировать себя на другие серверы, а у Meta случилась небольшая драма с Llama 4.

В нашем майском дайджесте — свежие релизы, корпоративные интриги и расследования исследования: от ИИ, победившего в Pokémon, и перевода «языка» животных до подтверждения пользы слова «спасибо» в промптах. Будет интересно!

Кто из вас участвовал в соревнованиях по машинному обучению? А кто выигрывал? В мире ML олимпиады, хакатоны и прочие состязания — это не просто способ проверить свои навыки. Это полигон, где рождаются и проверяются новые подходы к решению сложных задач.

В 2024 году прошло более 400 таких соревнований с общим призовым фондом свыше $22 миллионов. Но кто же эти люди, которые выиграли этот куш? И что такого они сделали, чтобы обойти других?

Мы проанализировали отчет The State of Machine Learning Competitions 2024 и выделили из него самые ценные моменты для практикующих разработчиков. Если хотите узнать, что на самом деле отличает победителей от остальных участников, то этот материал для вас.

Пока большие модели соревнуются в увеличении контекстных окон, а их создатели — в маркетинговой находчивости, мы продолжаем следить за наиболее важными событиями в мире ИИ. В апреле OpenAI выкатила сразу несколько GPT — от флагманов до микроскопических версий. Anthropic наконец научила Claude гуглить и разослала его в университеты. Midjourney вернулась в строй, а Google устроила парад апдейтов — от визуального поиска до генерации кино.

В нашем традиционном дайджесте — главные новости, свежие исследования и полезные AI-инструменты: от агентов на любой вкус и цвет до ИИ-тренера по флирту. Ну что, поехали?

Здравоохранение переживает беспрецедентную трансформацию. За последние шесть лет глобальные расходы на медицину выросли с $6–7 трлн до более чем $12 трлн, а в США они уже составляют 17% ВВП, увеличиваясь вдвое быстрее экономического роста. В условиях такого взрывного роста затрат именно технологии машинного обучения становятся ключевым инструментом оптимизации медицинских процессов.

От диагностики заболеваний до предсказания пространственной структуры белков — ML-системы уже сегодня меняют подходы к решению стандартных вопросов. При этом речь уже не идет об экспериментальных разработках — многие решения активно применяются в клинической практике и показывают впечатляющие результаты. Об этих решениях и пойдет речь в нашей статье.

С каждым месяцем развитие ИИ выходит на новые, ранее неизведанные рубежи. Март не стал исключением и снова повысил планку достижений. OpenAI представила первые инструменты для создания автономных агентов, а Google DeepMind решила, что виртуальным ассистентам пора обзавестись руками физическими манипуляторами. Тем временем Anthropic выяснила, что LLM научились распознавать, когда их тестируют, и подгонять ответ под ожидания проверяющих (немного тревожно, не правда ли?). И это лишь вершина айсберга!

Разбираем главные события марта в ИИ: от моделей с контекстом в миллион токенов до китайских систем, которые достигают уровня GPT-4 по цене чашки кофе. По традиции также поделимся подборкой новых инструментов и исследований. Будет интересно!

Знаете ли вы, что более 90% строительных проектов выходят за рамки бюджета, а 89% подрядчиков регулярно сдают проекты с задержкой? При этом каждая стройка генерирует терабайты данных, которые чаще всего остаются необработанными, хотя имеют большой потенциал для оптимизации. Неудивительно, что индустрия активно ищет способы повышения эффективности процессов, и машинное обучение становится одним из ключевых инструментов.

От автоматической генерации строительных графиков до роботов-каменщиков с миллиметровой точностью укладки — ML-технологии уже трансформируют отрасль. Системы компьютерного зрения отслеживают безопасность на площадках, алгоритмы предсказывают задержки проектов, а генеративный дизайн оптимизирует архитектурные решения.

В статье покажем на реальных примерах, как работают современные решения ML в строительстве и какие результаты они дают.

Марафон ИИ-гигантов постепенно превращается в настоящий спринт. Anthropic наконец-то проснулась от спячки и вернулась в строй, выпустив достойного конкурента для OpenAI и DeepSeek. Google также ворвался с целой пачкой свежих моделей Gemini 2.0. Ну и конечно же, релиз GPT-4.5 под конец месяца как вишенка на торте.

На фоне этой гонки вооружений особенно любопытно наблюдать за «побочными эффектами»: от сразу нескольких инструментов Deep Research до прорывных чипов из новых типов материалов. 

Рассказываем, какими событиями был наполнен самый короткий месяц года. Спойлер: будет много интересного!

Чтобы получить мощную ИИ-модель, ее нужно обучать на качественных данных. Но что делать, если данных мало или они обходятся слишком дорого?

В статье разберем методы, с помощью которых ИИ-стартапы добывают «топливо» для разработки нейросетей. Под катом вы узнаете, как грамотно комбинировать разные подходы к сбору и разметке данных, как компании решают трудности, связанные с защитой тренировочных материалов авторским правом, и почему обучение нейросетей иногда лучше доверить другой ИИ-модели, а не человеку.

Первый месяц 2025 года задал высокую планку для развития ИИ. DeepSeek выпустила открытую модель уровня о-1, которая переполошила весь интернет и обрушила акции гигантов индустрии. Американские коллеги ответили настоящим шквалом релизов: OpenAI анонсировала сразу три значимых обновления, а NVIDIA презентовала новую линейку RTX и бюджетный суперкомпьютер для работы с ИИ-моделями.

Пока все отходили от новогодних праздников, индустрия ИИ продолжала развиваться с космической скоростью. Разбираем главные события января: новые модели, неожиданные исследования и амбициозные проекты.