Habr AI
Источник AI-новостей. Материалы автоматически отбираются и адаптируются редакцией Hamidun News.
Последние публикации
Google научила EmbeddingGemma 2 понимать текст, картинки, видео и звук
Google DeepMind 6 октября выпустила открытую мультимодальную модель эмбеддингов EmbeddingGemma 2. Она преобразует в векторы текст, код, изображения, видео и аудио, помещая их в единое 768-мерное пространство. Первая верс
Что утечка Claude Code показала о будущем AI-агентов Anthropic
Anthropic случайно опубликовала полный исходный код Claude Code версии 2.1.88 из-за ошибки конфигурации npm. В коде обнаружены 44 скрытых флага с автономными агентами, фоновым мышлением и спорным режимом, скрывающим прир
Файловый автопилот Claude Cowork: три примера на часы экономии
Claude Cowork превращает часы рутины в минуты. Прямой доступ к локальным файлам, один промпт, Cowork сам составляет план и выполняет задачу. От организации папок до сортировки видео и структурирования чеков.
Почему Microsoft, OpenAI и Anthropic просят не доверять собственным ИИ
Microsoft в Terms of Service объявляет Copilot развлечением, OpenAI требует проверки каждого результата человеком, Anthropic ограничивает ответственность £100. Техгиганты пытаются одновременно раздувать ИИ-пузырь и юриди
Дообучение Gemma 4 с GPU на Cloud Run: от 89% до 94% в классификации животных
Полный разбор дообучения Gemma 4 на собственных данных в Google Cloud. Архитектура с нативной поддержкой видео и аудио, QLoRA квантование и рост точности с 89% до 94% на датасете Oxford-IIIT Pet.
Анатомия ИИ-текста: как редакторы распознают сгенерированные нейросетью статьи
Идеальная структура и отсутствие ошибок больше не гарантируют работу. Разбираемся, почему редакторы массово отклоняют безупречные тексты кандидатов и как распознать след искусственного интеллекта.
Reasoning drift в AI: как модель деградирует при работающем сервисе
Коммерческие AI-модели вроде Claude могут скрытно терять качество, не нарушая функциональность сервиса. Reasoning drift — снижение способности справляться с многошаговыми рассуждениями — становится реальной проблемой для
Три инфлексионные точки ИИ: от ChatGPT к агентам и физическому интеллекту
Дженсен Хуанг описал эволюцию ИИ через три инфлексионные точки: generative AI, reasoning AI (модель O1) и agentic AI. Потребление токенов растёт в миллионы раз. Следующий фронтир — физический ИИ, который перевернёт робот
Claude Mythos только для Big Tech, CaveMan экономит токены в три раза
Anthropic ограничили Claude Mythos консорциумом Project Glowswing (AWS, Google, Microsoft, Nvidia, Cisco, Apple). Модель достигает 77,8% на SWE-bench Pro против 53,4% у Opus и уже выявила баги в Linux и FFmpeg. Скилл Cav
Тень Альтмана: как личные амбиции определяют будущее искусственного интеллекта
Исследуем, как Сэм Альтман перехватил контроль над индустрией ИИ, отодвинув конкурентов. Почему текущий путь развития технологий — это лишь отражение интересов одной личности?
Почему мультимодальные модели не видят веб-интерфейсы
Мультимодальные модели плохо справляются с интерфейсами: код скрывает реальность, скриншоты требуют анализа миллионов пикселей. Требуется встроенный модуль для понимания структуры вместо кода или пикселей.
KodaCode выпустила управление агентами через Telegram и голосовой ввод
KodaCode 0.9.0 позволяет управлять агентом через Telegram-бота и голосовой ввод. Remote control уже доступен в VS Code, обе функции планируют добавить в CLI и JetBrains IDE.
Конец эпохи открытости: Meta заменяет Llama закрытой моделью Muse Spark
Meta шокировала ИИ-сообщество, отказавшись от развития Llama в пользу проприетарной Muse Spark. Переход к закрытой модели ставит под удар тысячи стартапов и меняет правила игры на рынке. *Meta признана экстремистской ор
Скрытые детали Claude Opus 4.7: трейд-оффы, токенизация и новый характер
Разбираем неочевидные детали релиза Opus 4.7: почему модель уступает в ряде бенчмарков, как изменился токенайзер и из-за чего нейросеть теперь чаще с вами спорит при написании кода.
Автоматизация Code Review: как нейросети забирают рутину у разработчиков
Команда LLM-инженеров автоматизировала code review на Qwen3-Coder-30B через трёхэтапный пайплайн: генерация проблем, валидация комментариев, дедупликация по семантике. На обработку 1000 PR в неделю система достигает 85%
Как автоматизация 70% задач раскрыла истинную ценность человеческого труда
История эксперта по ИИ, который автоматизировал свою рутину на 70% и внезапно обнаружил, что оставшиеся 30% задач — это и есть фундаментальный ключ к успеху.
LLM как декодер в ASR: адаптация SALM-архитектуры Nvidia для русскоязычной телефонии
Контур адаптировал гибридную архитектуру SALM от Nvidia для русскоязычной телефонии и видеоконференций. Вместо классической каскадной системы они использовали LLM (Qwen) как декодер с FastConformer-энкодером. Прирост кач
BCG: половина руководителей видит, как AI съедает навыки сотрудников
Половина опрошенных BCG руководителей замечает deskilling: сотрудники теряют профессиональные навыки из-за AI. Автор Habr разобрал десять привычек работы с ИИ: пять вредных и пять полезных.
Репозиторий-ловушка на 1774 звёздах: два фильтра для детекции вредоноса и галлюцинаций
Telegram-бот прислал репо с 1774 звёздами — замаскированная ловушка с вредоносом. Разобрав 321 репо из трендов, автор создал два фильтра: для детекции вредоноса и проверки галлюцинаций нейросети DeepSeek.
Разработчик поселил агентов Claude Code и Codex в чёлке MacBook за 0,5% CPU
Автор на Habr сделал macOS-приложение: статусы Claude Code и Codex живут в чёлке MacBook, свечение сигналит об ожидании, а сессии выглядят как человечки в пиксельном офисе.
Разработчик с Claude Code собрал Lumi: Spotlight с ИИ для Mac и Windows бесплатно
Бесплатное Lumi объединяет поиск файлов и ответы нейросети в одну горячую клавишу на Mac и Windows. Поддерживает Claude, ChatGPT, Gemini, OpenRouter, Ollama. Разработано с Claude Code, исходный код открыт под MIT.
Как защищать ИИ-системы и конвейер разработки: доклады PRO DevSecOps Conf 2026
На конференции Swordfish Security выступили представители Банка России, ИСП РАН, Газпромбанка и ВымпелКома. Обсудили SAIMM v2.0, требования 243-ФЗ об ИИ и Shadow AI — 30+ докладов в открытом доступе на RUTUBE.
Техно-аквариум на две GTX 1660 Super: как я запустил Qwen 2.5 и встроил её в INFERNUM
Автор McCake собрал домашний ПК на двух GTX 1660 Super (12 ГБ VRAM), запустил Qwen 2.5 14B через Ollama и встроил её в интерактивный сайт INFERNUM с 5 Python-скриптами. Результат: 47,59 токена/сек при острых проблемах с
ИИ ускоряет код, но продуктивность не растёт: что объясняют метрики DevEx
Ожидали рост выработки в 3–4 раза, а в эксперименте METR опытные разработчики с ИИ работали на 19% медленнее. Почему DORA и SPACE этого не объясняют и чем их дополняет DevEx.
ИИ-агенты в техподдержке выполняют действия сами и ломают логику тикета
Агенты разблокируют учётки, выдают доступы и перезапускают службы без оператора. Тикет, который с конца 1980-х был единицей учёта в поддержке, перестаёт быть мерой работы.
Ингосстрах учит мультимодальную LLM сомневаться: ошибки в документах ищут по logprobs
Команда ИИ-центра Ингосстраха проверила, можно ли по вероятностям токенов находить ошибки LLM при извлечении данных из документов без OCR и отправлять сомнительные на ручную проверку.
Аналитик собрал с Claude UML-редактор с ГОСТ-схемами: первая версия за 2 часа
Системный аналитик написал с Claude сайт umleditor.ru: UML в браузере, свой PlantUML-сервер в Москве, рендерер блок-схем по ГОСТ и справочник на 70+ страниц.
Хронология инцидентов ИИ-агентов: два класса и чек-лист изоляции
За три месяца OpenAI, Anthropic, Google и Meta раскрыли инциденты с ИИ-агентами. Смешаны два класса: побег из тестовой среды и действия в живом интернете. Специалисты выделили причины каждого и составили чек-лист из вось
Ошибки RAG: 6 причин, почему лагает память ИИ-агента, и как провести диагностику retrieval
73% поломок RAG-систем вызваны плохим поиском. SpeShuAI разобрал 6 типовых отказов: от чанкинга, разрывающего контекст, до семантических разрывов между запросом и документом. Плюс метрики диагностики и когда RAG вообще н
Oracle влезла в ИИ-долги на сотни миллиардов, и инвесторы спросили про деньги
Oracle строит дата-центры под ИИ на сотни миллиардов долларов. Свободный денежный поток компании в минусе, долг растёт, и рынок спрашивает, кто за всё это заплатит.