КОРОТКО / ПО ДЕЛУ / НА ПОЛЯХ

Заметки на поляхСтраница 3

Наблюдения о разработке, управлении и технологиях. Иногда для важной мысли достаточно нескольких строк.

ИИ меняет ценность навыков

Когда ИИ пишет код, ценность разработчика смещается с технических навыков на умение управлять процессами, командами и интеграцией. Автор показывает, как его личные ИИ-инструменты стали доказательством компетенций на собеседованиях. Подробнее…

Хабр — Искусственный интеллект

LLM слушает диалог, а не промпт

Модель может игнорировать системный промпт, если история диалога противоречит ему. Важно контролировать контекст и использовать наблюдаемость для отслеживания поведения агента. Подробнее…

Хабр — Искусственный интеллект

Линейное внимание: как догнать трансформер

Студенты ВШЭ и VK исследуют, как улучшить линейное внимание без softmax. Основная гипотеза — проблема в архитектуре, а не только в замене softmax. Улучшения в слоях, позиционном кодировании и обучении могут сократить разрыв с трансформерами. Подробнее…

Хабр — Искусственный интеллект

Декогеренция: угроза масштабирования ИИ

Когда ИИ-модели накапливаются без согласованности, система теряет управляемость. Это не взрыв интеллекта, а медленный коллапс из-за шума. Важно сохранять согласованность, иначе даже простые обновления станут катастрофой. Подробнее…

Хабр — Искусственный интеллект

Opera внедрила локальный ИИ в браузер

Opera One теперь поддерживает локальные ИИ-модели через WebAI. Пользователь может использовать Gemma и модель Apple без облачных запросов. Данные остаются на устройстве, а разработчикам не нужно развёртывать ИИ-инфраструктуру. Подробнее…

Код Дурова

Few-shot для ИИ-агентов: простой трюк

Добавление нескольких готовых примеров реализации в контекст помогает ИИ-агенту быстрее находить правильный путь. Эксперимент с GLM и Haiku показал, что это снижает количество ошибок и траты ресурсов. Подходит для интеграции в методологии вроде GRACE. Подробнее…

Хабр — Искусственный интеллект

RAG в проде: что ломается и как чинить

Практические методы устойчивой настройки RAG-систем: от чанкинга до генерации. Галлюцинации чаще всего не в модели — а в архитектуре. Автор — эксперт из KTS, более 2 лет на поле. Подробнее…

Хабр — Искусственный интеллект

Безопасная архитектура AI-агентов в корпорации

AGIMA строит on-prem-платформу для AI-агентов с LLM и MCP Gateway, контролем доступа и аудитом. Запросы проходят через управляемый путь: от чата в Mattermost до безопасного доступа к системам. Основная цель — предотвратить утечки и ошибки через чёткое разделение слоёв. Подробнее…

Хабр — Искусственный интеллект

ИИ-агенты в тестировании: процесс как код

Автор использует версионируемый QA-репозиторий для управления контекстом при тестировании TON Connect. Процесс оформлен как Process-as-Code: правила, проверки и обоснования хранятся в Git. Это позволяет повторно использовать процессы и обеспечивать прозрачность. Подробнее…

Хабр — Искусственный интеллект

LLM в отчетах: текст без риска

В YADRO нейросеть генерирует текст отчетов, но не трогает цифры. Расчеты остаются за кодом, что обеспечивает точность и безопасность. Подходит для автоматизации рутинных аналитических задач. Подробнее…

Хабр — Искусственный интеллект

67 логических ошибок в работе

В статье собраны типичные логические и когнитивные искажения, встречающиеся в IT-коммуникациях. Понимание их помогает избегать манипуляций и улучшать качество архитектуры и кода. Подробнее…

Хабр — Искусственный интеллект

ИИ-агент нашёл 62% старых багов

LLM-агент BigSleep, используя Gemini 3.6 flash, за 25 попыток воссоздал около 62% уязвимостей, ранее найденных фаззером Fuzzilli. Это показывает потенциал ИИ в ретроспективном анализе кода. Подробнее…

Хабр — Искусственный интеллект

Как работает окно контекста в Codex

Codex использует 95% от max_context_window (872 000), получая 828 400. Автор увеличил окно до 900 000, подменив каталог моделей. Тесты показали прохождение входа в 890 547 токенов. Источник: эксперименты 27.10.2026. Подробнее…

Хабр — Искусственный интеллект

Доверие к коду: что после зелёных тестов?

Когда ИИ-агенты пишут код, а тесты проходят — это не гарантия качества. Вопрос не в автоматизации, а в условиях, при которых результат считается пригодным. Архитекторы должны проектировать эти условия заранее. Подробнее…

Хабр — Искусственный интеллект

Синхронный перевод с ИИ на фестивале

Приложение AI-translator с открытым кодом успешно использовалось для синхронного перевода на фестивале. Вывод текста и голоса на экран и Телеграм, затраты — $20 за 8 часов. Поддержка Linux, Windows, MacOS. Подробнее…

Хабр — Искусственный интеллект

MoE-оптимизация без калибровки

Новый подход к выбору каналов в MoE-моделях использует топ-k и встроенный читатель, ускоряя инференс на 1.9x при сохранении 98% точности. Калибровка не нужна — это упрощает внедрение в продакшн. Подробнее…

Hugging Face Papers

SPOT: ускорение диффузионных моделей

SPOT предсказывает порядок генерации токенов в диффузионных моделях и проверяет кандидаты параллельно. Снижает проходы до 6,8 раза при точном декодировании. Подходит для масштабирования и переноса между моделями. Подробнее…

Hugging Face Papers

Omni-LLM не справляются с непрерывным взаимодействием

Новый бенчмарк Omni-InteractScope показал, что современные мультимодальные модели плохо справляются с timely tool use, напоминаниями без запроса и полным покрытием последовательностей руководства. Это указывает на серьёзные пробелы в архитектуре агентов для реального времени. Подробнее…

Hugging Face Papers

AI-модель выбрала разрешение сама

При работе с Kling 4.0 через API модель без спроса генерировала 1080p, хотя пользователь выбирал 720p. Ошибка возникла из-за отсутствия явного указания размеров. Это привело к переплате и нарушению прозрачности ценообразования. Подробнее…

Хабр — Искусственный интеллект