Habr AI
Источник AI-новостей. Материалы автоматически отбираются и адаптируются редакцией Hamidun News.
Последние публикации
Doka представила локального AI-агента для России без vpn, подписки и облака
Разработчик упаковал собственного AI-агента в десктопное приложение Doka: сервис работает локально, использует модель Qwen3 и не требует облака, vpn или ежемесячной оплаты.
Почему языковые модели ошибаются, даже зная правильный ответ: разбор ограничений LLM
Исследователь ТехВилл Валерий Шабашев разобрал, почему LLM могут ошибаться даже при наличии правильного ответа: проблема не в знаниях, а в верификации рассуждений.
Ансамбль LLM проверил богословские трактовки: кейс 1 Тим. 2:15 как статический анализ
Пять языковых моделей сравнили две интерпретации 1 Тим. 2:15 и показали, что ансамбль LLM может не искать «истину», а вскрывать скрытые допущения и слабые места аргумента.
Ботинок: консольный ИИ-агент для серверов, который работает локально и не требует много памяти
Ботинок — лёгкий консольный ИИ-агент для работы по SSH: он запускается по требованию, понимает контекст сервера и рассчитан на локальные модели с ограниченной VRAM.
Anthropic: агентный ИИ и GitHub Copilot меняют правила разработки в 2026 году
В 2026 году AI-инструменты для кода перестают быть подсказчиками: Claude Code, Copilot и Cursor уже сами читают репозиторий, планируют правки, гоняют тесты и чинят ошибки.
SkillMarket собрал маркетплейс навыков для AI-агентов на FastAPI и Claude Sonnet
Команда SkillMarket показала MVP площадки, где отраслевые эксперты превращают свой опыт в продаваемые навыки для AI-агентов, а FastAPI, Celery и две LLM отвечают за упаковку и модерацию.
Сбер объяснил, почему код от ИИ выглядит надёжным, но ломается под реальной нагрузкой
Сбер разобрал, почему сгенерированный ИИ код часто кажется качественным на ревью, но даёт сбои в проде, и какие инженерные практики помогают снизить этот риск.
«Передовые Платежные Решения» вывела ИИ-суфлёра для звонков в пилот без ML-команды
«Передовые Платежные Решения» за полгода вывела в пилот голосового ИИ-ассистента для звонков, хотя команду собрали из 12 backend-разработчиков без опыта в ML.
Habr объяснил, как заставить LLM считать без ошибок через генерацию Python-кода
На Habr разобрали, почему языковые модели регулярно ошибаются в арифметике, и показали рабочую схему: LLM пишет Python-код, а расчёты и Excel-отчёты делает уже программа.
Paperclip обещает компанию нейросетевых агентов, но в тесте утонул в бюрократии
Автор Habr протестировал Paperclip — систему для управления командой нейросетевых агентов — и получил не ускорение разработки, а двое суток координации, пауз и отката.
Крок показал, как построил внутреннего RAG-ассистента для корпоративных данных
Крок рассказал, как собрал внутреннего RAG-ассистента для поиска по корпоративным данным с on-prem-развёртыванием, ACL-контролем, бенчмарками качества и доработкой вендорской платформы.
Сергей Смирнов объяснил, как подготовить ИИ-агента к надёжной работе в продакшене
AI-инженер Сергей Смирнов описал дорожную карту вывода ИИ-агента в продакшен: от идеи и первого запуска до надёжной, предсказуемой работы для реальных пользователей.
Google NotebookLM помогает собрать личного AI-промпт-инженера за 15 минут
Вместо бесконечных курсов по промптингу автор предлагает собрать в Google NotebookLM персонального ассистента, который отвечает только по выбранным источникам и не выдумывает параметры.
Microsoft GraphRAG и Ollama: как графовый RAG показал себя на локальных моделях
Автор протестировал Microsoft GraphRAG с Ollama на рассказе «Johnny Mnemonic» и пришёл к выводу: графовый RAG даёт более релевантные ответы, но требует много ресурсов и ручной настройки.
Habr AI разобрал градиентный спуск на C++ и CUDA через обучение модели на MNIST
В четвёртой части цикла «От MNIST к Transformer» Habr AI объясняет, как работает градиентный спуск, и показывает обучение модели распознавания цифр на C++ и CUDA без PyTorch.
Google превращает Gemini в инфраструктуру смартфонов, пока Apple отступает с Siri
Google через Gemini претендует на роль базового ИИ-слоя сразу для iPhone и Android, а Apple фактически признаёт: Siri в нынешней архитектуре не тянет новую эру мобильных агентов.
Claude AI в четырёх IDE: почему разработчик стал главным узким местом для агентов
Автор Habr AI описал, как работа с Claude AI и несколькими IDE ускоряет разработку, но делает человека главным узким местом: он переключает контекст, контролирует агентов и в итоге теряет время и сон.
EU AI Act и санкции ЕС усиливают давление на российские SaaS-компании в Европе
ЕС и Россия почти одновременно двигают регулирование ИИ в практическую фазу, а для российских SaaS-компаний это превращается в двойной compliance-барьер поверх уже действующих санкций.
«Первая Форма» показала, как поддерживать карту компании, чтобы AI не ошибался
«Первая Форма» показала, почему корпоративные AI-системы начинают уверенно ошибаться, если карта данных не обновляется, и как это решают двумя контурами — автоматическим и экспертным.
Veai 5.7 для JetBrains IDE добавил директории в чат и авто-повтор задач агента
Veai обновила AI-агента для JetBrains IDE: в версии 5.7 появились директории в чате, выбор моделей прямо в диалоге, авто-retry и менее навязчивый терминал.
Habr AI: METR и Google Cloud не увидели обещанного ускорения разработчиков с AI
Habr AI собрал выводы нескольких исследований: AI-помощники делают работу разработчиков комфортнее, но данные от METR, Google Cloud и анализа PyPI пока не подтверждают рост продуктивности.
KodaCode 0.8.0 добавил безопасный chat-режим, ветвление диалогов и работу с изображениями
В KodaCode 0.8.0 чат перевели на безопасную агентную логику с read-only инструментами, добавили ветвление сессий, экспорт JSON и загрузку изображений для мультимодальных моделей.
SberDevices и ruGPT-3 XL: разработчик восстановил забытую русскоязычную модель 2021 года
Разработчик вернул к жизни ai-forever/rugpt3xl — русскоязычную модель SberDevices на 1,3 млрд параметров, созданную в 2021 году и обученную с нуля для продолжения текста.
Habr AI показал, как строить SEO-систему для ниши и готовить сайт к AI-поиску
В Habr AI разобрали, почему LLM не заменяют SEO-стратегию: сначала нужно спроектировать спрос, кластеры и типы страниц, а уже потом запускать генерацию контента.
Albumentations объяснила, как системно подбирать аугментации для моделей компьютерного зрения
Albumentations выпустила практический гайд по выбору аугментаций: не собирать их наугад, а проверять как гипотезы о данных, силе преобразований и инвариантности метки.
MiniMax заменил Claude API и сократил расходы на ИИ-агента с $200 до $20
Разработчик перевёл ИИ-агента для соцсетей с Claude API на MiniMax и Kimi, сократив ежемесячные расходы на модели с $200+ до примерно $20 без заметной потери качества.
Habr AI сравнил Claude, Gemini и ChatGPT на тексте, математике, анализе и креативности
Habr AI сравнил ChatGPT-5.4, Claude Opus 4.6 и Gemini 3.1 Pro не на дежурных демо, а на нестандартных заданиях с текстом, математикой, анализом и креативностью.
Qdrant и DRAG with KNEE: как сделать RAG адаптивным и не тратить лишние токены
Автор предлагает DRAG with KNEE — адаптивный подход к RAG на базе Qdrant и Python, который строит иерархию документов и отсекает лишний контекст без фиксированного top_k.
Почему конфликт Пентагона и Anthropic стал тревожным сигналом для бизнеса с нейросетями
Спор Минобороны США и Anthropic из-за ограничений на использование моделей показал новый корпоративный риск: зависимость ИИ-стратегии от правил и политики одного вендора.
Как писать промпты для Midjourney, DALL-E и Kandinsky, чтобы получать точные изображения
Разбираем, почему расплывчатые запросы ломают генерацию картинок и как структура промпта, вес слов, негативные инструкции и настройки дают более предсказуемый результат.