
Друзья, всем привет! Сегодня у меня для вас необычный эксперимент - тестирование нейросетей в боевых условиях.

Друзья, всем привет! Сегодня у меня для вас необычный эксперимент - тестирование нейросетей в боевых условиях.
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.
Общее мнение аналитиков, экспертов и руководителей компанийЧитать полностью »
Оценка американского фондового рынка сегодня выше, чем перед крахом 1929 года. Что это значит для всех нас?
Один STT-сервис дал 60-70% точности на специфической лексике (топонимы, названия улиц, профессиональные термины). Два сервиса параллельно + взвешенное голосование + AI-fusion для спорных случаев дали 95%+ точности. Время обработки 5-8 секунд, стоимость $70-130/месяц при 1000 сообщений в день. В статье — полный разбор архитектуры, алгоритмы scoring, примеры кода и расчёт экономики.
Почему один STT оказалось недостаточно
Эволюция решения: от 60% к 95%
Архитектура Multi-API Ensemble
Взвешенное голосование: математика выбора
AI-fusion: когда голосования недостаточно
Привет!
В последнее время я часто слышу апокалиптические прогнозы: «Скоро программисты будут не нужны, Claude напишет любой сервис за секунду». Я больше 10 лет руковожу студией разработки, и мой опыт применения нейросетей на практике в наших проектах сегодня говорит об обратном: программисты никуда не исчезнут, но их роль меняется прямо сейчас.
Я различаю два принципиально разных подхода к использованию LLM в разработке:
Первый — условный «вайб-кодинг»: вы кидаете в чат задачу и ждёте, что нейросеть как-то сама придумает архитектуру, сценарии и интерфейсы.