Разбираемся с классическим демо-эффектом из начала 90-х. Когда и в каких демо он появился? Как работает? Почему всё не так просто, как может показаться на первый взгляд? Как написать самый быстрый ротозумер и зачем это нужно в 2026 году? На эти и другие вопросы современности я попробую ответить в этой статье.

Никаких ИИ при создании данного материала не использовалось! Продукт ассемблеро-содержащий, с натуральными картинками и витаминами!

Интеграция алгоритмов искусственного интеллекта в процессы принятия инвестиционных решений стала одной из самых обсуждаемых тем в финансовой и крипто индустриях. Торговые системы на базе машинного обучения (ML) и большие языковые модели (LLM) потенциально могут обрабатывать огромные объёмы разнообразных данных в реальном времени, что обещает качественный скачок в точности прогнозирования рынков и эффективности управления капиталом. Другое дело — насколько эти ожидания оправданы. В этом обзоре я систематизирую информацию о текущем состоянии ИИ-технологий в инвестициях, их функциональных и реальных преимуществах, а также выявленных ограничениях и доступных инструментах. 

Что на самом деле означает «ИИ-инвестирование»

ИИ-инвестирование — это методология управления инвестиционными портфелями и совершения торговых операций, основанная на применении алгоритмов машинного обучения, нейросетевых архитектур и систем обработки естественного языка. В отличие от классических методов технического и фундаментального анализа, где трейдер оперирует фиксированным набором индикаторов и субъективной оценкой, ИИ-системы способны масштабировать аналитику на массивы данных неограниченного объёма.

Ключевое функциональное отличие заключается в способности к автоматическому расширению пространства признаков и адаптации моделей к нестационарным рыночным условиям без явного перепрограммирования. На практике эти технологии применяются для высокочастотного алгоритмического трейдинга, прогнозирования волатильности, скоринга кредитных рисков и анализа тональности новостного фона. Звучит впечатляюще, но дьявол, как всегда, кроется в деталях.

^Chetvorno

Думается, что большинство из нас в детстве качалось на «качельках» :-), при этом, некоторые, даже во взрослом возрасте не прекращают этого занятия — и речь пойдёт не о base jumping и подобных модных вещах, а о гораздо более интересном занятии — применении «качелек» электронике: использовании колебательных контуров…

В профессиональной среде принято считать ответственность добродетелью. Чем выше уровень специалиста, тем больше ответственности он готов на себя брать – за задачи, сроки, за решения, за результат в целом. Но есть у этой медали и обратная сторона, о которой говорят реже: психологическая цена, которую платит специалист за каждое взятое на себя обязательство. Эта цена складывается не из страха наказания, а из более тонких и системных вещей – постоянной необходимости принимать решения, работать с неопределенностью и нести фоновый груз контроля.

Решения: иллюзия легкости выбора

Каждый день ИТ-специалист принимает десятки решений – от выбора подхода к реализации до оценки приоритетов. На первый взгляд, это обычная рабочая рутина. Но за каждым решением стоит когнитивный процесс, требующий ресурсов: нужно взвесить альтернативы, оценить риски, представить последствия. Способность принимать качественные решения – не бесконечный ресурс. Феномен истощения эго показывает, что каждое последующее решение дается сложнее, если предыдущие уже израсходовали запасы самоконтроля и когнитивной энергии. Для ИТ-специалистов, работающих в интенсивной среде, этот эффект усугубляется информационной перегрузкой.

Исследователи Ноттингемского университета ввели понятие «технологической интенсивности цифрового рабочего места» – умственных и эмоциональных усилий, необходимых для постоянной обработки потока сообщений, уведомлений и запросов из множества каналов. Чем выше интенсивность, тем быстрее истощаются ресурсы, необходимые для принятия взвешенных решений. К концу дня специалист может оказаться неспособным адекватно оценивать даже простые альтернативы, что приводит к ошибкам или откладыванию решений.

OpenAI забирает к себе создателя OpenClaw Питера Штайнбергера, а сам OpenClaw переводят в формат независимого фонда и обещают поддерживать как open-source.
На первый взгляд, обычная кадровая новость. Но на самом деле это сигнал: гонка смещается от тех, у кого умнее модель к тем, у кого агент реально делает работу, и, что самое главное, при этом ему можно доверить доступы.

В статье разберем, что именно произошло, почему это удар не только по Claude от Anthropic (но и по нему в частности -ниже расскажу, почему у Anthropic тоже не все гладко), но и по всей экосистеме агентов. И что все это значит для безопасности ваших данных.

AS (Автономная система) - часть интернета, состоит из блоков IP адресов.

Примерно в июне 2025г у части интернет провайдеров в РФ появились проблемы с доступом к популярным зарубежным CDN и хостинг-провайдерам (как минимум Cloudflare, OVH, Hetzner, DigitalOcean). Блокировка проявлялась в "зависании" соединения примерно через 16кб переданных данных - иногда этого хватает, чтобы загрузилась часть страницы.

В статье разберём белый список, список затронутых AS и невинных пострадавших.

В отличие от большинства рейтингов и обзоров нейронок, наш ответ предполагает не только описание, но и решение проблемы — как сэкономить и получить доступ к лидерам ниши.

Ниже — честный рейтинг ИИ для генерации видео: от «тяжелого люкса» и гиперреализма до креативных инструментов для соцсетей.

Если покупать подписки на каждый популярный сервис отдельно, выходит приблизительно так (по официальным ценам):

· ChatGPT Plus (для Sora): $20

· Sora: $20

· Kling AI (Pro): $37

· Runway (Pro): $35

· Hailuo (Pro): $35

· Luma Dream Machine: $30

Итого: около 17К в месяц ТОЛЬКО за подписки (и это без фанатизма).

Дополнительная головная боль: для оплаты ChatGPT и других сервисов нужна зарубежная карта и постоянный VPN. Карты не принимаются. А базовый тариф Sora за $20 часто имеет жесткие лимиты на количество генераций (в отличие от Pro за $200).

Проблема кодинга с AI в том, что оно, внезапно, требует подготовки и с наскока не получится добиться надёжного результата. С этим знакомы все те, кто хоть раз пробовал давать задачу AI написать код.

В сети немало гайдов по тому, какую модель выбрать, какой инструмент выбрать, но мало кто говорит о том, что при работе с AI важно менять своё мышление и подход к работе.

Старые практики уже не работают и нам просто жизненно необходимо подготавливать соломку для этих агентов (настроенные тесты, линтеры и автоматизировать ручные процессы), научиться делегировать им задачи, а потом ещё и не утонуть потом на этапе код ревью.

За 2025-й год я перепробовал много различных практик написания кода с AI. Примерно, начиная с лета, эти практики уже устаканились, к концу года скорректировались и вот, мы уже можем говорить о best practices, которые точно работают в AI coding.

Эти простые советы сэкономят вам несколько месяцев времени наступлений на грабли.

Проанализировав данные более 131 000 человек, за которыми наблюдали более 40 лет, исследователи подтвердили, что ежедневное употребление кофе и чая однозначно защищает от развития болезни Альцгеймера и других форм когнитивных нарушений.

Android-приложение может быть написано аккуратно и архитектурно выверено, но это не гарантирует быстрый запуск и стабильную работу в проде. Значительная часть задержек рождается на уровне ART: загрузка классов, интерпретация dex-кода, JIT-компиляция «горячих» методов и постоянный сброс прогрева после обновлений.

В статье разберём, как Baseline Profiles позволяют управлять install-time оптимизациями, что именно они меняют в жизненном цикле приложения и почему в реальных кейсах это даёт измеримый прирост производительности.

Обзор 20 нейросетей для генерации фото и картинок по описанию. Сравнили лучшие русские и зарубежные ИИ для создания реалистичных изображений и артов.

Когда команда выбирает LLM для продакшена, «сравнение по бенчмаркам» — это лишь первый фильтр. Для CTO ключевой вопрос звучит иначе: какую комбинацию качества, стоимости, стабильности API, юридических ограничений и интеграций мы получим на реальной нагрузке. Я разобрал популярные модели через призму двух контуров: качество/бенчмарки и инфраструктурная пригодность.

Привет Хабр! На связи снова Дмитрий Крюков, руководитель группы «Исследования биомаркеров» лаборатории «Сильный ИИ в медицине» Института AIRI. Недавно мы с коллегами выпустили статью в npj Aging, в которой изрядно покритиковали калькуляторы биологического возраста (они же часы старения) и попытались поставить под сомнение саму возможность и даже необходимость расчёта биологического возраста. 

О некоторых проблемах часов старения я уже писал здесь, но, по правде говоря, в тот раз я коснулся лишь верхушки айсберга. Чтобы продемонстрировать всю сложность и неоднозначность этого понятия и стоящих за ним математических определений, мне нужно рассказать эту историю в хронологическом и, наверное, логическом порядке (хотя некоторые детали я все же опущу для удобства восприятия) — и выход новой статьи стал для этого отличным поводом. 

Внимательно прочитав этот пост вы наверняка сможете сами рассчитать биологический возраст, при условии, что владеете минимальным кодингом (ну или хотя бы вайб‑кодингом). И, поверьте, у вас получится это не хуже, чем многих из тех, кто предлагают свои решения как сервис (примеры: [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7]). С другой стороны, если вы прочитаете пост второй раз, вы скорее всего поймёте, что хорошо оценить биологический возраст на самом деле очень трудно и, возможно, не стоит даже пытаться.

Google и Microsoft представили в ограниченном превью новую технологию — WebMCP. Это стандарт, который обещает кардинально изменить взаимодействие ИИ-агентов с веб-приложениями. Если вы уже знакомы с Model Context Protocol (MCP) от Anthropic, то WebMCP — это его идеологический наследник, перенесенный непосредственно на сторону клиента (в браузер).

Вы когда-нибудь задумывались, сколько всего происходит за кулисами любого сервиса? Компании, которые владеют такими продуктами, частенько публикуют результаты их работы за какой-то промежуток времени, чтобы показать: мол, видите, мы не стоим на месте, а развиваемся, добавляем что-то новое и растём. Наткнувшись на парочку таких материалов, я подумал, а ведь и у нас в BotHub было множество обновлений и событий. Каждый релиз привносил что-то новое или же улучшал уже имеющийся и доступный функционал.

Я решил подвести итог всей той работы, которую проделала наша команда за прошедший год. Целый год постоянной работы и развития для того, чтобы вы могли быстро, удобно и эффективно получать доступ к современным AI-моделям. Сегодня я озвучу ключевые нововведения в нашем агрегаторе нейросетей, а также покажу прибыль и количество покупаемых у нас тарифов.

Процессы и продукты банка всё время совершенствуются, и в какой-то момент приходит понимание, что рутинные операции нужно автоматизировать. Так случилось и у нас: возникла необходимость в автоматизации обработки текстовой информации. Это не только банковская тенденция — во многих сферах бизнеса сейчас растёт спрос на подобные решения, поэтому мы подумали, что хабровчанам тоже могут быть интересны наши изыскания в этой сфере. Так что сегодня расскажем  о том, как работает наш прототип AutoML для распознавания именованных сущностей (named entity recognition, NER). Ну и о том, какие результаты в итоге показала обученная модель. 

Компактная и портабельная программа, четко выполняющая свое предназначение — редкая для современного мира красота и услада для глаз опытного разработчика.

Именно такие проекты, реализующие различные серверы и клиенты для веба вы найдете в этой статье.

Мое знакомство с инструментами (нейросетями) для генерации песен началось с желания просто заменить стандартную бесплатную музыку в своих видео, которая уже всем изрядно надоела. Как и ожидалось, это заняло неоправданно много времени: на чтение гайдов и сравнение инструментов, большая часть которых вообще не работает с вокалом. Надеюсь, что мой короткий обзор лучших нейронок для генерации песен сэкономит Ваше время, силы и нервы. Для понимания покажу промпт, который использовал для создания видео о путешествии.

В данном тексте я произвел смысловой перевод фрагментов спецификации протокола UDS. Той его части, которая поясняет механизм чтения и записи параметров.

Как многие уже знают UDS протокол позволяет читать и писать реальные физические параметры автомобильного агрегата.

UDS протокол реализует динамическую типизацию. То есть вся информация про типы данных поступает во время исполнения программы .

Вот об этом всем и поговорим.

За 2025 год в блоге вышло много материалов: в основном практичных, местами спорных, поэтому и собирающих обсуждения в комментариях. Здесь про инфраструктуру, которая падает не только из-за железа, но и из-за решений в архитектуре. Про код, который «работает», но незаметно наращивает техдолг. И про ИИ — без мифологии, с разбором того, где он реально полезен, а где подводит. В этом дайджесте собрали тексты, к которым продолжают часто возвращаться наши читатели.