Всё чаще встречаю такую схему: берём LLM, даём ей доступ к kubectl или k8s API, в system prompt или подключённом skill‑е пишем что‑то вроде «ты можешь только читать, ничего не удаляй и не изменяй», и считаем вопрос закрытым. Прошёл через это сам и в какой‑то момент понял, что это не граница безопасности, а вежливая просьба.
Рубрика «AI»
Read‑only by construction: почему инструкции — не граница безопасности для AI‑агента в Kubernetes‑кластере
2026-08-18 в 8:07, admin, рубрики: AI, kubectl, kubernetes, llm, MCPhttps://huggingface.co/Qwen/Qwen3.8-27B
Кратко:
-
Размер модели относительно небольшой, довольно быстро работает на карточках с 24+ GB VRAM.
-
"Понимает" изображения и видео
-
по некоторым бенчмаркам - лучше чем Opus 4.6
-
контекст: 262K, с помощью YARN можно увеличить до 1M
Я заменил разработчиков нейронкой — и не пожалел. Простите
2026-08-13 в 17:55, admin, рубрики: AI, вайбкодинг, заказная разработка, заказчик, менеджментРискую этой статьей обрушить свою карму в непроглядную бездну, но считаю, что тема важная, и ее надо обсуждать.
Во-первых, потому что мир меняется, нейронки с каждым годом становятся все умнее — намечается некий тренд на изменение самой сути работы многих специалистов. Во-вторых, это несправедливо, что на Хабре есть тысячи статей о тупости ИИ и превосходстве людей над машинами, но так мало статей с противоположным мнением.
Тест Qwen3.5 9b, Gemma 4 12b и Bonsai 27b на легенде пенсионного возраста GTX 1080 ti
2026-08-11 в 12:29, admin, рубрики: AI, bonsai, gemma, qwen, искусственный интеллект, локальные нейросетиВсе началось вообще не с идеи написать очередной бенчмарк. Мне нужно было собрать локальный пайплайн для длинных подкастов: получить транскрипт, найти в нем интересные куски, выбрать несколько сильных фрагментов и уже из них делать короткие вертикальные ролики.
Облачные модели с этой задачей справляются, но постоянно гонять туда длинные расшифровки не очень хотелось. Плюс было интересно понять, насколько далеко сейчас можно уехать на железе.
Под рукой была GTX 1080 Ti на 11 ГБ. Карта 2017 года, архитектура Pascal, никаких Tensor Cores.
Серьёзные проблемы разработки с помощью AI, о которых никто не говорит
2026-08-11 в 11:59, admin, рубрики: AI, вайбкодинг, ИИ, разработкаВчера я наткнулся на Хабре на прекрасную статью "Помешательство вокруг ИИ парализовало принятие решений"Читать полностью »
Как я за четыре дня сделал кооперативную 3D‑игру с нейросетями: ChatGPT рисовал, Tripo лепил, Claude писала код
2026-08-09 в 14:07, admin, рубрики: AIЗа четыре дня с перерывами я собрал XENOFARM — кооперативную космическую ферму‑выживание, где игрок вообще не дерётся. Модели генерировали нейросети, код писала Claude, звук синтезировал Python. Это не история успеха и не реклама инструментов: это подробный отчёт о том, что реально сработало, сколько заняло и где нейросети просто перенесли работу из моделирования в отладку.
Игра лежит здесь: xmen2026.itch.io/xenofarm — Windows, “плати сколько хочешь”, статус беты.
TL;DR.Читать полностью »
Разбор AMD EPYC Venice: 256 ядер, 2-нм TSMC, два сокета и СЖО как неизбежность
2026-08-07 в 8:01, admin, рубрики: AI, amd, amd epyc, cpu, intel, Nvidia, selectel, venice, серверы
Всем привет, с вами Сергей Ковалёв, менеджер выделенных серверов в SelectelЧитать полностью »
Kazry — новая кусочно‑заданная активация
2026-08-05 в 13:14, admin, рубрики: AI, Kazry, pytorch, triton, казриПривет, в этой статье я хочу представить новую функцию активации для нейронных сетей под названием Kazry, которая по результатам тестов обогнала SiLU. Сразу перейдем к делу.
Индустрия повсеместно использует активации типа SiLU из‑за их бесконечной дифференцируемости, но за это приходится платить высокую цену, в виде производной, которая глушит сигнал. Взглянем на график одной из самых популярных активаций — SiLU: