Рубрика «AI» - 11

Мир Enterprise-разработки на Java/Kotlin и мир нейронных сетей кажутся параллельными вселенными. С одной стороны - статическая типизация, многопоточность, Spring-контейнеры, а с другой - Python-скрипты, тензорные операции и эксперименты в Jupyter Notebook. Между ними - пропасть, через которую многие команды не решаются перешагнуть.

Читать полностью »

ACDD, атомарное мышление и контроль ответственности в эпоху AI

Наблюдение из практики

В разных командах разработки наблюдается похожая картина. После внедрения ИИ в процессы он ускоряет не только работу, но и масштабирует уже существующие проблемы.

Мне приходилось внедрять ИИ в продакшн-среду в разных доменах — от классических моделей классификации до разворачивания собственных серверов под локальные LLM и интеграции генеративных моделей для усиления командной работы. В каждом случае вывод оказывался одинаковым.

Читать полностью »

Примерно так я себя ощущал на протяжении всего этого года

Примерно так я себя ощущал на протяжении всего этого года

Последние 7 лет я руководил командами разработки, но не то что не писал кода — я его даже не читал. В 2025 году я снова вернулся к самостоятельной разработке. И даже могу называть себя Full Cycle EngineerЧитать полностью »

Про AI сейчас пишут много, мягко говоря. Причём пишут буквально все, кому не лень. Но если вы PHP-разработчик, то, скорее всего, ощущение примерно такое: тема вроде бы важная, но почти всё – не для вас, а двигаться в эту сторону нужно, ибо... ну, вы и сами понимаете.

Большинство материалов сразу уезжают в Python, Jupyter, PyTorch, обучение моделей, математику и датасеты. Даже когда речь идёт не про data science, а про практику – примеры всё равно из другого мира.

Читать полностью »

Почему ваш ИИ всегда с вами соглашается (даже когда вы категорически неправы) - 1

Знакомо это чувство, когда вы задаёте ChatGPT вопрос, а он просто... соглашается со всем, что вы говорите? Даже когда вы совершенно неправы?

Читать полностью »

Пока рынок зациклен на железе, Дженсен Хуанг тихо выложил в открытый доступ модель рассуждений «Системы 2», которая решает парадокс Моравека.

Две секунды, которые изменили всё: NVIDIA научила роботов думать перед тем, как действовать - 1

Читать полностью »

Доброго времени суток, «Хабр»!

На дворе 2026 год, когда люди применяют нейросети в разных сферах своей жизни: от помощи в обучении до решения достаточно сложных задач.

Программирование - область, требующая солидного запаса знаний и, конечно же, опыта их применения. Не каждая модель способна продемонстрировать даже относительно качественный результат.

Читать полностью »

Подавляющее большинство изображений кубика Рубика — в иллюстрациях, принтах на одежде, мультфильмах, компьютерной графике и особенно в генерациях нейросетей — воспроизводят неправильные кубики. Чаще всего это невозможные в реальности комбинации цветов, реже к некорректным цветовым схемам добавляются нарушения геометрии и структуры кубика. Разгоняем эту тему в статье.

Структура кубика Рубика для чайников

Читать полностью »

Достаточно надёжный и научно обоснованный алгоритм проверки текста на AI - 1

Кажется, я изобрёл алгоритм, при помощи которого можно достаточно надёжно отличить авторский текст от AI‑текста.
Читать полностью »

Отношение к ИИ, как к помощнику, у многих людей напоминает отношение суровых сибирских лесорубов к японской лесопилке из старого анекдота. Лесорубы совали в неё всё более толстые брёвна — и машина со всем справлялась. Тогда в неё засунули железный лом. Этого лесопилка уже не пережила. А лесорубы сделали вывод: ничего-то эта заморская техника не может.

С ИИ часто происходит то же самое. Либо «сделай всё и сразу», либо «ну нет, слабоват ты пока для серьёзных задач». А что если ИИ способен решить вашу задачу пусть не полностью, но процентов так на 80–90? И вы сами в этой сфере тоже несовершенны? Но Читать полностью »


https://ajax.googleapis.com/ajax/libs/jquery/3.4.1/jquery.min.js