Habr AI
Источник AI-новостей. Материалы автоматически отбираются и адаптируются редакцией Hamidun News.
Последние публикации
Своя LLM в облаке: как уложиться в 16 ГБ видеопамяти
Расходы на API языковых моделей растут лавинообразно. Разработчики всё чаще ищут альтернативу — и находят её в self-hosted решениях, которые умещаются в одну видеокарту среднего класса.
Архитектура как код: как LLM ускоряют проектирование систем
Команда БКС показала, как перенести архитектурную документацию в код и доверить рутину LLM-ассистентам. Цикл согласования, который раньше занимал недели, теперь укладывается в дни.
Self-Aware MCP Server: как научить AI-агентов понимать реальный мир
AI-ассистенты отлично пишут код, но не знают, на какой ОС вы работаете и в каком часовом поясе находитесь. Новый MCP-сервер решает эту проблему, давая агентам базовое «самосознание» о среде выполнения.
Почему языковые модели никогда не станут AGI: урок Витгенштейна столетней давности
Австрийский философ Людвиг Витгенштейн сформулировал принцип, который объясняет фундаментальный потолок современных LLM. Разбираемся, почему путь от больших языковых моделей к общему искусственному интеллекту может оказа
Claude Code и NotebookLM: как собрать бесплатную RAG-систему для глубокого исследования
Разработчики нашли способ объединить Claude Code с NotebookLM от Google, чтобы получить мощную систему анализа документов — практически бесплатно и без потери токенов на поверхностный поиск.
Skaro: как один разработчик собрал AI-оркестратор полного цикла за бессонные ночи
Российский разработчик создал инструмент, который превращает спецификации в готовый код с помощью ИИ, не теряя контекст и не размывая качество. Skaro обещает изменить подход к AI-кодингу.
Программисты после AI: кто останется в профессии
Масштабный эксперимент с AI-генераторами кода показал, насколько близко мы подошли к моменту, когда машины смогут заменить разработчиков. Результаты оказались неоднозначными — и именно это делает их по-настоящему важными
Национальная языковая модель: амбиции, реальность и цена суверенитета
Россия всерьёз обсуждает создание собственной LLM. Но между желанием и результатом — пропасть из кадров, железа и десятилетий накопленного опыта, который невозможно купить за деньги.
Документы как код: как ИИ переворачивает подход к работе с информацией
Зачем хранить десятки копий одного отчёта, если ИИ может собирать документы из исходников по запросу? Новая парадигма работы с информацией набирает обороты — и она меняет всё.
Google открыла CLI-инструмент для Workspace: мост между корпоративной инфраструктурой и AI-агентами
Google выложила в открытый доступ командный интерфейс для управления Workspace. Главная интрига — инструмент спроектирован так, чтобы языковые модели могли напрямую управлять корпоративными сервисами.
KernelEvo: российский фреймворк автоматизирует создание GPU-ядер с помощью ИИ
Институт AIRI представил KernelEvo — фреймворк, который автоматически генерирует оптимизированные CUDA и Triton ядра для GPU. Вместо недель ручной работы — автоматический поиск эффективных реализаций за миллион токенов.
Один разработчик заменил продуктовую команду с помощью AI-агентов
Разработчик построил экосистему из семи сайтов с SSO, мониторингом и GDPR-совместимостью за месяц и менее тысячи долларов, заменив промптами техлида, дизайнера, юриста и QA. Разбираемся, что за этим стоит.
Когнитивная память для ИИ-агента: как SQLite заменил векторные базы данных
Разработчик построил систему памяти для локального ИИ-агента, которая умеет не только запоминать, но и забывать. Графовая архитектура поверх SQLite оказалась эффективнее классических векторных хранилищ.
AI-агент для проверки техзаданий: зачем автоматизировать то, что не работает вручную
Разработчица создала AI-агента, который анализирует технические задания на ошибки и противоречия. Её эксперимент вскрывает системную проблему IT-индустрии — качество документации, от которой зависят миллионы рублей.
Edge AI в видеокамерах: как открытый проект OpenIPC меняет правила видеоаналитики
Проект OpenIPC вырос из нишевого дистрибутива Linux для IP-камер в полноценное сообщество, которое переносит искусственный интеллект прямо на устройства. Разбираемся, почему Edge AI побеждает облако в реальных сценариях.
Большие языковые модели: почему запуск из коробки остаётся иллюзией
Открытых LLM стало так много, что выбрать «рабочую лошадку» — отдельный квест. Но настоящие проблемы начинаются после скачивания: ни одна крупная модель не заводится без костылей даже на топовом железе.
AI-стартеры для бизнеса: как ИИ-агенты пишут CRM-приложения вместо разработчиков
Новый подход к созданию бизнес-приложений: готовые AI-шаблоны с промптами позволяют собирать кастомные CRM-модули для учёта прибылей и убытков почти без кода. Разбираемся, где ИИ справляется, а где всё ещё ошибается.
AI-ревью кода без облака: как Ollama меняет подход к локальной разработке
Разработчики показали, как запустить полноценный AI code review прямо на своей машине — без облачных сервисов, API-ключей и подписок. Ollama и локальные модели делают это реальностью уже сегодня.
Разработчик создал анализатор МРТ позвоночника на Python и Gemini
Программист с больной спиной написал десктопное приложение Spine Advisor, которое использует мультимодальную модель Gemini 3 Flash для анализа снимков МРТ и ведения цифрового дневника лечения. История о том, как личная б
Decima-8: архитектура, которая хочет переизобрести нейроморфные чипы
Новая нейроморфная архитектура Decima-8 предлагает радикальный подход: кодирование сигналов уровнями энергии, цифровые кроссбары вместо капризных мемристоров и полный отказ от маршрутизаторов на кристалле.
Джуны против нейросетей: как начинающим разработчикам выжить на рынке труда
Нейросети уже пишут типовой код и решают задачи с LeetCode — ту самую работу, на которой раньше учились джуниоры. Как новичкам пробиться в индустрию, где ИИ стал их главным конкурентом?
Telegram-бот собирает продуктовую корзину во ВкусВилл по одной фразе
Российский разработчик создал open-source бота, который понимает запрос вроде «собери завтрак на двоих» и сам формирует корзину товаров во ВкусВилл. За проектом стоит любопытная архитектура на базе function calling и Yan
Cursor объявил о третьей эпохе AI-разработки — и подкрепил это данными
Команда Cursor опубликовала манифест о трёх эпохах AI-разработки программного обеспечения. Внутренняя статистика компании показывает: смена парадигмы — уже не прогноз, а свершившийся факт.
Как перестать гадать и начать измерять качество AI-агентов
Команда Битрикс24 полгода строила систему бенчмарков для своего AI-агента Марты. Их опыт показывает, почему ручное тестирование больше не работает — и что приходит ему на смену.
Джуниоры под угрозой: кто займёт первую ступень карьерной лестницы в ИТ
Индустрия открыто признаёт: никто не знает, что делать с начинающими разработчиками в мире, где ИИ пишет код быстрее и дешевле. Конференция OpenTalks.AI обнажила главный кадровый вопрос десятилетия.
Инженеры Hugging Face написали практикум по генеративному ИИ: от трансформеров до тонкой настройки
Новая книга от команды Hugging Face обещает превратить генеративный ИИ из чёрного ящика в понятный рабочий инструмент. Разбираем, почему это важно для индустрии и кому стоит читать.
Vibe coding: как бездумное использование AI уничтожает инженерную экспертизу
Индустрия разработки переживает тихую эпидемию: программисты всё чаще делегируют мышление языковым моделям, теряя глубинное понимание кода. Разбираемся, где проходит граница между инструментом и костылём.
SearXNG вместо платного поиска в Claude Code: как разработчики обходят ограничения Anthropic
Встроенный поиск в Claude Code обходится в $10 за тысячу запросов и регулярно упирается в лимиты. Разработчики нашли элегантное решение — локальный SearXNG через MCP-протокол. Бесплатно, без ограничений и за десять минут
Где проходит граница возможностей современного ИИ
Гонка языковых моделей вышла на межгосударственный уровень, а вычислительные мощности приравнивают к стратегическим ресурсам. Но существует ли теоретический потолок того, что ИИ способен решить? Разбираемся в эпистемолог
Дистилляция языковых моделей: можно ли доказать кражу знаний через чат
Исследователь попытался определить, обучалась ли языковая модель на выходных данных конкурента, используя только диалог с ней. Результаты оказались неожиданно многообещающими — и это ставит серьёзные вопросы перед всей и