Habr AI
Источник AI-новостей. Материалы автоматически отбираются и адаптируются редакцией Hamidun News.
Последние публикации
Внедрение ИИ вместо подрядчиков: как менеджер научилась кодить
Менеджер потратила месяцы на освоение n8n и Claude Code, чтобы начать делать автоматизации сама вместо переплаты подрядчикам 300 тысяч рублей за простые фичи.
ИИ для бизнеса: агенты, которые конструируют себя (2026)
Команда MWS AI создала мета-агента, который собирает других ИИ-агентов по текстовому описанию, минуя нужду в программировании — проект выиграл конкурс и внедрён в платформу.
ChatGPT для разработчика: от магии промптов к AI-агентам
iOS-разработчик из Doubletapp рассказал, как эволюционировал от просьб к ChatGPT к построению настоящей инженерной инфраструктуры с агентами и контекстным инжинирингом.
Яндекс Музыка обновила алгоритм рекомендаций, чтобы вкусы не окостенели
В 2026 году алгоритм «Моя волна» получил обновление. Уже половина плейлистов пользователей состоит из рекомендаций — музыка больше не застывает.
ИИ в финтехе: архитектура голосового бота из 7 слоёв
Свои.ру разобрались, почему в голосовых ботах для банков не помогает одна лишь хорошая модель — нужна архитектура из семи слоёв, где каждый отвечает за свою часть риска.
Внедрение ИИ: автономный агент закрывает тикеты в разработке
Автономные AI-агенты встроены в CI/CD реальных команд и закрывают живые тикеты в production. Проблема не в качестве кода, а в том, что метрики выглядят идеально, скрывая реальное состояние проекта и растущий технический
SciGraph: как граф научных связей работает лучше текстового поиска
SciGraph применяет граф-подход к научным статьям: вместо просто текста ИИ видит связи между авторами, методами и цитированиями — и отвечает на исследовательские вопросы точнее.
Локальная Qwen3.6-27B vs облачные модели: почему приватность — не главное
Локальная модель Qwen3.6-27B демонстрирует, что может конкурировать с облачными Claude и GPT. Преимущество локальных моделей простирается гораздо дальше приватности — это контроль, скорость и независимость.
llms.txt: как помочь ChatGPT, Claude и Perplexity правильно цитировать сайт
llms.txt — файл в корне вашего сайта, который объясняет ChatGPT, Claude и Perplexity, как вас цитировать и что считать канонической информацией.
Языки программирования переделают для AI-агентов, и вот почему
Когда AI-агенты начнут писать код, существующих языков им не хватит. Индустрию ждёт волна новых языков, оптимизированных для машинного восприятия, а старые никуда не денутся.
Интеграция Zabbix и локальной LLM: как спроектировать архитектуру умных алертов
Третья часть цикла об интеграции Zabbix с LLM: разбираемся в проектировании архитектуры для умных алертов. Какие части HLD делает человек, какие может взять нейросеть. Финальная часть с результатами выходит в ближайшие н
Дирижёр вместо конвейера: как AI переосмысляет классический pipeline
Традиционный pipeline разработки — от продакта к DevOps — встречает AI-агентов на каждом этапе. Система должна либо измениться, либо перестать работать.
RAG-системы ломаются на реальных данных: виновник — retrieval, не модель
RAG-система выглядит идеально на демо, но когда начинается тестирование на реальных вопросах, половина ответов оказывается ошибочной. Проблема не в GPT-4 или Claude — в том, как система ищет релевантные куски документов.
Ляпунов против системы: как в СССР развивали запрещённую кибернетику
В 1954 году математик Алексей Ляпунов открыл семинар по кибернетике в МГУ, когда её называли реакционной лженаукой. Его смелость помогла спасти идеи, ставшие основой современного ИИ.
Anthropic вскрывает уязвимости банков G20, Meta инвестирует 130 млрд в ИИ
Anthropic провёл брифинг для Банка Англии и показал, как Claude находит тысячи критических дыр в банковской инфраструктуре. Одновременно Meta инвестирует 125-145 млрд в ИИ и сокращает штат на 10% — две истории об ускорен
Три AI-модели вместо BI-таблиц: как анализировать прибыль товаров на Ozon
Продавцы на Ozon годами теряют деньги из-за того, что не видят реальную прибыль по каждому товару. SKUmind использует три AI-модели вместо классических BI-правил, чтобы показать истинную маржу и подсказать, что делать.
Google полностью переделала Gemini: уровни мышления вместо Thinking модели
Google обновила Gemini — добавила выбор уровня мышления (fast, balanced, deep) в основной интерфейс, запустила модель Flash Lite и переделала дизайн, но убрала Thinking модель и усилила ограничения Pro подписки.
Почему боты на базе защищённых LLM часто взламываются: анализ 14 тысяч GPT
Оказывается, даже если базовая LLM-модель защищена от атак, кастомный бот на её основе может быть уязвим. Анализ 14,904 GPT показал, где именно появляются дыры в безопасности.
RAG в enterprise: почему 80% проблем в данных, а не в модели
Прототип RAG работает за день, а в продакшне система путает версии документов и выдаёт галлюцинации. Разбор того, почему большинство проблем в управлении данными, индексацией и архитектуре, а не в модели.
ICLR 2026 в Рио: что думают исследователи о масштабировании больших моделей
На конференции ICLR в Рио-де-Жанейро исследователи обсудили главные тренды 2026: оптимизацию масштабирования, безопасность ИИ и роль открытых весов в эпоху закрытых корпоративных систем.
Почему бенчмарки AGI никогда не будут объективными
Исследователи пытаются разработать тесты для сильного ИИ, но сталкиваются с фундаментальной проблемой: даже для человеческого интеллекта существует 70+ определений, и учёные не согласны, что такое сознание в нейросетях.
Дизайнер приравняла AI-агентов к медицинским посредникам, а не к пользователям
На Habr обсудили спорный вопрос: AI-агенты — это новые пользователи или посредники? UX-дизайнер с 8-летним опытом врача утверждает: агент — это посредник, и медицина знает о нём уже сто лет.
Как создать полнофункционального ИИ-агента за 10 шагов: гайд для российского бизнеса
ИИ-агенты автоматизируют поддержку, продажи и аналитику. Есть проверенная схема из 10 шагов: выбор модели, подготовка данных, дизайн workflow, интеграция и тестирование. Главное — учесть особенности российских API.
LLM не справляются с небезопасным Rust: полгода тестирования показал критические ошибки
Исследователь шесть месяцев давал языковым моделям писать unsafe Rust и обнаружил семь категорий стабильных ошибок — от aliasing до проблем с памятью.
МТС запустила Метан: ИИ для поиска данных в каталоге из 500 тысяч таблиц
МТС объединила data governance и нейросети в систему Метан, которая помогает аналитикам получать ответы на бизнес-вопросы напрямую, без длительного поиска в корпоративном каталоге.
Яндекс Музыка на треть состоит из ИИ-треков — результаты расследования
Исследование показало, что в чартах Яндекс Музыки каждый десятый трек сгенерирован ИИ. В базе платформы уже 140 тысяч AI-исполнителей, загружающих 100+ тысяч треков в месяц (40% новых загрузок).
Как Google Cloud защищает системы от AI-агентов: Agent Gateway
AI-агент за 9 секунд уничтожил базу данных стартапа. Google Cloud представил инструмент для безопасного управления AI-агентами в enterprise.
ИИ-агент на медпульте: как Совкомбанк автоматизирует сложные звонки
Как страховая компания встроила LLM в процесс обработки клиентских звонков, где ошибка может стоить дорого, а скорость решения критична.
Проверил популярные GPT-шорткаты: что работает в реальных задачах
Анализ популярных промпт-инструментов: EL5, /BULLET, /REDTEAM и других. Какие реально помогают в работе каждый день, а какие работают нестабильно или совсем не стоят времени.
Агентская разработка: какие стратегии работают с AI на самом деле
Ручное кодирование уже не тренд, но агентская разработка требует правильного подхода — разбираемся, какие стратегии работают и как выбрать оптимальный путь.