Habr AI
Источник AI-новостей. Материалы автоматически отбираются и адаптируются редакцией Hamidun News.
Последние публикации
На Habr показали, как обучить мини-LLM на C# через ILGPU и встроенную AMD-графику
На Habr вышел разбор, как собрать и обучить крошечную LLM на C# с ILGPU и OpenCL, экспортировать её в GGUF и запустить в LM Studio даже на встроенной AMD-графике.
Anthropic показала Claude Mythos Preview через system card на 244 страницы вместо релиза
Anthropic представила Claude Mythos Preview не как обычный запуск, а через 244-страничную system card, где описаны возможности модели, риски и причины ограниченного доступа.
OpenAI и Anthropic меняют расчёт стоимости языковых моделей: в 2026 важна цена задачи
OpenAI и Anthropic меняют правила тарификации LLM: в 2026 бизнесу уже мало следить за ценой токена — считать придётся полную стоимость решения задачи.
Claude Code превратили в AI-аналитика по BABOK: ассистент ведёт интервью и собирает требования
На базе Claude Code собрали AI-ассистента для бизнес-анализа по BABOK v3: он помогает вести интервью, собирать требования, не пропускать шаги и оформлять артефакты.
Claude Code и Codex: как сократить потери токенов с помощью трех markdown-файлов
Claude Code и Codex часто тратят большую часть контекста на повторную навигацию по проектам; решить это можно иерархией из глобальной карты, CLAUDE.md и памяти прошлых сессий.
LM Studio и Qwen: как локальные LLM справляются с кодингом на MacBook M4 Pro
Автор проверил локальные Qwen, Gemma и другие модели для кодинга через LM Studio на MacBook M4 Pro: в чате они уже жизнеспособны, но в агентском режиме заметно уступают облаку.
Qwen 3.5 на MacBook Pro: сравнение восьми локальных серверов для командной работы
Автор протестировал восемь MLX-серверов на MacBook Pro M2 Max с Qwen 3.5 35B и показал, что при параллельных запросах почти все решения резко теряют скорость.
Selectel: ИИ не забирает работу, но делает вход в профессию заметно сложнее
Selectel описывает новый рынок труда вокруг ИИ: вакансии не пропадают, но джунам сложнее войти в профессию, а спрос и зарплаты смещаются к тем, кто умеет работать с моделями.
Habr AI выпустил гид по ChatGPT, Claude и mcp для тех, кто только входит в тему
Habr AI объяснил без лишней теории, чем отличаются локальные и облачные модели, зачем платить за подписки, как работают агенты и почему mcp уже становится стандартом.
Йошуа Бенджио и LawZero: почему страх перед будущим ИИ отвлекает от угроз сегодня
Текст о «пари Паскаля» в ИИ объясняет, почему страх перед гипотетическим сверхразумом уводит внимание от уже реальных угроз: слежки, корпоративной власти и давления на работников.
Anthropic и Claude Opus 4.7: реальный расход токенов оказался выше заявленного
Автор замерил новый токенайзер Claude Opus 4.7 и получил рост расхода до 45–47% вместо обещанных Anthropic 0–35%, что напрямую бьёт по квотам, кешу и скорости выгорания Max-плана.
OpenAI вывела GPT-Rosalind в биологию: что умеет новая модель и где её пределы
OpenAI запустила GPT-Rosalind для задач наук о жизни и связала её с исследовательским модулем Codex, обещая ускорить гипотезы и эксперименты без ручной сборки из десятков сервисов.
Исследование Cursor показало четыре уязвимости в защите редактора кода, но не сломало авторизацию
Технический аудит Cursor выявил prototype pollution, скрытое dev-поле и утечки внутренней архитектуры, но подтвердил, что проверка подписки и доступ к премиум-моделям остаются серверными.
Anthropic выпустила Opus 4.7, а OpenAI превратила Codex в агента для работы за компьютером
Неделя в ИИ принесла сразу несколько сдвигов: Anthropic обновила Opus 4.7, OpenAI дала Codex управление компьютером, а Google и Baidu открыли новые голосовые и визуальные модели.
ChatGPT без ошибок прошёл пять медицинских кейсов, но уступил в плане действий
В сравнении пяти медицинских кейсов ChatGPT ни разу не ошибся с главным диагнозом, но заметно уступил на этапе практических рекомендаций, обследований и маршрута пациента.
Почему LLM-сервисы игнорируют ваши инструкции и как на самом деле вернуть контроль
Даже подробный промпт не гарантирует послушный ответ: материал объясняет, почему LLM ломают формат, поддаются инъекциям и требуют не только текста, но и инженерных ограничений.
Google и OpenAI упираются в предел: что будет, если в сети закончится человеческий текст
Генеративный ИИ не только съедает трафик у сайтов через AI-сводки, но и подтачивает собственную базу обучения: чем меньше людям выгодно писать, тем хуже станут интернет и будущие модели.
Как Московский кредитный банк показывает эволюцию обучения в банках — от клерков к ИИ
Московский кредитный банк проследил, как банки учили сотрудников от проверки монет и деловой переписки до персонализированного онбординга, комплаенса и ИИ-ассистентов.
OpenAI встроила технологии Sky в Codex для Mac и усилила фоновое управление приложениями
OpenAI перенесла наработки Sky в Codex для Mac: агент теперь управляет несколькими приложениями в фоне, использует собственные курсоры и точнее справляется с рутинными задачами.
Habr AI объяснил, как data-driven поиск решений меняет клиент-серверную архитектуру
В материале Habr AI разбирается, как экспертные системы с поиском решений, управляемым данными, должны строить работу с пользователем локально, в сети и через интернет.
Seedance 2.0 привлекла внимание сверхреалистичной генерацией людей и сцен
Мультимодальная система Seedance 2.0 принимает текст, изображения, аудио и видео, а на выходе создает почти кинематографические ролики, из-за которых уже спорят о рисках дипфейков.
Claude Code и Codex меняют правила: промпты уступают место инженерии контекста
Разбор о Context Engineering показывает, почему в Claude Code, Codex и агентных IDE решает уже не промпт, а то, как устроены память, системные инструкции, tools и вся сборка контекста.
Почему диффузионные модели оставляют швы на 40-мегапиксельных фото и как дать тайлам память
Материал разбирает, почему тайлинг ломает 40–150-мегапиксельные кадры в диффузионных моделях и какие механики памяти из видео-диффузии можно перенести на фото.
Любомир Горбатко представил Sessa — альтернативу трансформерам и Mamba
На Habr вышел разбор архитектуры Sessa, где автор пытается объединить сильные стороны Transformer и Mamba, чтобы лучше работать с длинным контекстом без потери управляемой памяти.
Harvard Business Review: как активное использование ИИ приводит к «перегреву мозга»
Harvard Business Review описывает эффект AI brain fry: чем активнее сотрудники полагаются на Claude, Gemini и агентов, тем выше риск когнитивной усталости, путаницы и падения качества решений.
Флаг Софт: бенчмарк «Испытание Дали» помог выбрать LLM по качеству, скорости и цене
Бенчмарк «Испытание Дали» сравнил LLM по трём критериям, которые важны для внедрения в продукт: качеству ответов, скорости работы и итоговой стоимости.
Habr AI: вместо сложных agent pipeline разработчикам советуют markdown, git и память сессий
На Habr вышел манифест против перегруженных agent pipeline: автор считает, что для сложной AI-разработки важнее сессии, роли, правила и git, а не LangChain и vector DB.
Плагин opencode-policy добавил 309 правил для защиты AI-агентов от инъекций и утечек
Для среды opencode предложили детерминированный фильтр с 309 regex-правилами: он перехватывает prompt injection и опасные tool-вызовы до доступа к shell, файлам и секретам.
Инженер Eltex объяснил, как запускать федеративное обучение на edge-устройствах с 256 МБ памяти
Инженер Eltex в материале по мотивам AiConf разбирает, как применять федеративное обучение на edge-устройствах с менее чем 256 МБ ОЗУ, где память становится главным ограничением.
Claude и Ralph: два подхода к созданию сложного DatePicker с AI в продуктовой разработке
На примере доступного DatePicker авторы сравнили быстрый AI-драфтинг через Claude и системный подход Ralph, где качество задают архитектура, тесты и жесткие ограничения.