КОРОТКО / ПО ДЕЛУ / НА ПОЛЯХ
Наблюдения о разработке, управлении и технологиях. Иногда для важной мысли достаточно нескольких строк.
Использование ИИ в legacy-проектах требует чётких правил и повторяемых навыков. Промпты вроде «Перепиши нормально» опасны. Лучше использовать AGENTS.MD для стандартизации действий: тестирование, вынос утилит, разделение компонентов. Подробнее…
Увеличение кандидатов с 300 до 370 повысило покрытие, но не улучшило Hit@20. Эксперимент показал, что больше кандидатов — не всегда лучше. Код и данные открыты. Подробнее…
Файл robots.txt управляет краулингом, но не запрещает использование контента для обучения ИИ. Это вежливая просьба, а не технический барьер. Блокировка краулера не гарантирует защиту данных. Подробнее…
Lumio превращает чёлку MacBook в пульт управления ИИ-агентами. В версии 1.2 интегрированы Claude Code, Codex, Cursor и Copilot. Отслеживайте статус, отвечайте без редактора, визуализируйте работу в пиксельном офисе. Подробнее…
При запросах на английском нейросети почти не используют .ru-сайты, даже при настройках РФ. Видимость в русском не переносится автоматически — нужна отдельная стратегия. Подробнее…
ИИ помогает писать код, но не заменяет понимание системы. Спектр от Tool Operation до Whitebox Engineering показывает, что глубокое знание — ключ к надёжности и эффективности. Не хватает только результата — нужно понимать, почему он работает. Подробнее…
SkeLAM разделяет действия робота на кинематическую часть (по скелету) и остаточную (видеодинамика). Улучшает точность предсказаний и позволяет переносить движения без обучения. Снижает ошибку на 19,5% по сравнению с DreamDojo. Подробнее…
SCOPE компилирует политики в нейросимволические программы, обеспечивая точность, стабильность и интерпретируемость на дешёвых моделях. Подходит для промышленного использования в агентах на основе LLM. Подробнее…
Общие мета-эксперты across layers снижают избыточность параметров в MoE-моделях. При той же точности требуется на 20–30% меньше экспертов, что улучшает масштабируемость и эффективность хранения. Подробнее…
ThinkingBox превращает проверку состояния базы данных в сигнал вознаграждения для обучения агентов. Это повысило успешность Qwen3.8-27B с 51,7% до 60,78%. Метод подходит для задач, где важно не только «сказать, что сделано», а проверить реальный результат. Подробнее…
Т2 установил 4093 станции 5G, МТС — 871, Билайн — 763, МегаФон — 259. Всего — 5986. Данные Роскомнадзора на форуме «Спектр 2026». Подробнее…
Nvidia и Microsoft перенесли компиляцию шейдеров в облако. Игры запускаются быстрее, без фризов. Поддержка пока ограничена двумя проектами, но работает на видеокартах Nvidia, AMD и Snapdragon X2. Подробнее…
После обучения модель должна работать быстро, стабильно и дешево. Инженерия инференса — не просто техническая задача, а стратегия, определяющая успех продукта. Стоимость токенов и задержки могут убить даже самую сильную модель. Подробнее…
Open-source инструмент для управления несколькими проектами с агентами. Включает веб-интерфейс, канбан-доску, хранение контекста и поддержку Claude Code, Codex. Поддерживает Windows, Linux, macOS. Цель — снизить когнитивную нагрузку и сохранить контекст при работе с агентами. Подробнее…
Человек больше не пишет код, а управляет агентами. Роль разработчика меняется: из исполнителя — в оркестратора. Это не отказ от ИИ, а переход к новой парадигме работы. Подробнее…
Несмотря на признание экзистенциальных рисков, гонка ИИ продолжается из-за экономических стимулов и страха уступить конкурентам. Это дилемма заключённого в технологической индустрии. Подробнее…
Программисты устают от длинных текстов от ИИ-агентов. Лучше использовать схемы и скетчи — визуально понятнее, чем сто строк текста. Визуализация ускоряет понимание архитектуры и фич. Подробнее…
RubatoCodec обеспечивает высокое качество речи при низких битрейтах за счёт адаптивного распределения событий. Подходит для потоковой генерации речи и поддерживает многоговорящие языки. Код доступен на GitHub. Подробнее…
DeLoop — метод самонаблюдения, устраняющий повторяющиеся действия у ИИ-агентов. Учится на собственных симуляциях, снижает петли на 90%, уменьшает шаги на треть. Не требует внешних оценок. Подробнее…
Модели с расширенным мышлением сначала рассматривают расширенные значения слов, а затем отменяют их. Ранние ответы могут вернуть повседневные инференции, не теряя точности. Подробнее…
