Будущее здесь

Нам обещали, что ИИ заменит инженеров, а дали вежливых чат-ботов, которые галлюцинируют и путаются в зависимостях. Мы потеряли cтруктуру. В этой статье я реанимирую идеи Символистов 80-х и объединяю их с мощью современных LLM.

Это история создания ZervGen - Фреймворка, который превращает ваш Obsidian в живой граф знаний и пишет работающий код для RPG через бесплатные API.

P.S. Ровно два месяца назад, 11 ноября, я сделал первый коммит. Сегодня, 11 января, я показываю, к чему это привело. Совпадение? Не думаю.

В этой статье я делюсь личным опытом выбора платформы для локального инференса (запуска) LLM. Формат - дневник инженера: детали, цифры и грабли вперемешку с эмоциями и выводами по ходу дела. Это не энциклопедия, и, совершенно точно, не "единственно правильный" рецепт, но, надеюсь, статья сэкономит время тем, кто сейчас решает, на каком железе и каким способом запускать модели.

Для тех, кто не готов погружаться в цепочку событий, сразу зафиксирую итог...

Команда AI for Devs подготовила перевод статьи о том, почему Claude Opus 4.5 стал переломным моментом в ИИ-разработке. Автор на реальных проектах показывает, как ИИ-агенты уже сегодня способны собирать полноценные приложения — от UI до бэкенда — за считанные часы, и рассуждает о том, зачем человеку вообще читать код в мире AI-first разработки.

Последние 7 лет я руководил командами разработки, но не то что не писал код — я его даже не читал. В 2025 году я снова вернулся к самостоятельной разработке. И даже могу называть себя Full Cycle Engineer. Что стоит за этим термином — раскрою ниже.

За 2025 год я сделал больше, чем за предыдущие пять лет вместе взятые.

В статье расскажу про проекты, которыми занимался. Про задачи, которые решал. Про выученные уроки, набитые шишки, собранные грабли. И про некоторое количество полезных рабочих процессов и практик, которые у меня сложились и которые делают работу с кодовыми агентами по-настоящему эффективной.

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

Я проверил это на прошлой неделе. Я спросил GPT-4: «Объясни, как Node.js использует потоки для обработки операций ввода-вывода». Вот в чём штука - Node.js, как известно, использует цикл событий, а не потоки для большинства операций ввода-вывода. Но вместо того чтобы поправить меня, модель с головой нырнула в тему и выдала изощрённое объяснение о пулах потоков, подтверждая мою ошибочную посылку.

Это не вежливость. Это не ИИ, который «старается быть милым». Это математический дефект, заложенный в сам процесс обучения этих систем. И называется он сикофантия.

Новое исследование буквально прорубило лаз в изнанку метакогнитивного пространства. Если пробежаться по новостям, то очень легко подцепить «вирус сомнений». Кажется, что мир летит в пропасть, а ты буквально не способен «поступать правильно». Любая твоя цель уже обречена на провал! Но есть ли выход из этой иллюзии? О да! Суть в том, что каждый из нас способен обновить свою мотивацию! И для этого придется решить небольшую когнитивную задачу.

Друзья, всем привет! Сегодня у меня для вас необычный эксперимент - тестирование нейросетей в боевых условиях. Какая нейросеть поможет активировать Windows, а кто откажется сразу?

Как то раз, школьница племянница спросила меня: а как собираются магические квадраты в математике?
Я конечно вспомнил и показал как собирается обычный квадрат Сатурна 3 на 3.

Но потом задал себе вопрос, а как собрать 4 на 4? И тут меня понесло... Нашел в интернете множество вариантов, формул.

Затем посмотрел на квадрат с другой точки зрения, в силу своей фантазии:

Мы, люди разных национальностей и вероисповеданий по разному воспринимаем порядок вещей и явлений.
К примеру западной формы мышления - размещаем информацию слева направо, сверху вниз.
А в арабском мире (я как то изучал арабскую письменность в детстве) пишут справа налево, но при этом, также сверху вниз.
Так вот, если в таблице 3 на 3 заполнять по порядку 1,2,3... 9 и сравнить с порядком расположения чисел в магическом квадрате возникает ощущение, что заполняемость магического порядка, это некий иной порядок размещения чисел, скажем условно "инопланетянский".

Тогда я решил научится мыслить образно как "инопланетяне" и научится легко заполнять магические квадраты на пустых ячейках. Тем самым научившись логике и порядку - применять эти же знания в повседневной жизни и при разработках скриптов
Вариантов 4 на 4 квадратов было много, и один из самых известных это квадрат Юпитера, размещенный в гравюре Альбрехта Дюрера "Меланхолия".

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

Роботизированная рука замирает.

Она держит керамическую кофейную чашку над жёстким кафельным полом. Две секунды она не делает абсолютно ничего. Инженеры, наблюдающие за трансляцией, затаили дыхание.

В старом мире робототехники эта пауза означала провал. Код завис, планировщик движений застрял в цикле, или решатель обратной кинематики наткнулся на сингулярность. Это был «синий экран смерти» для железа.

Но на этот раз пауза была намеренной.

Машина не зависла. Она думала.

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.

Сегодня мы сравним ChatGPT 5.2 Pro, Claude Opus 4.5 и Gemini 3 Pro в области программирования. Мне не интересно оценивать лишь написание программ под конкретные задачи, поэтому модели попробуют выявить ошибки в готовых вариантах решений. Принимайте стратегически удобное положение, ну а я приступаю к сравнению.

Привет, Хабр!

Это мой первый лонгрид. Пусть он станет каплей в море исследований про зумеров. Я миллениал, который смог: у меня был очень положительный опыт. Но чтобы это не выглядело, как частный случай или статистическая ошибка, я воспользовалась своими навыками комплаенса. Изучить документацию (в нашем случае -- научную литературу), собрать статистику и бестпрактисы (сделать срез исследований) и применить критическое мышление.

А что из этого вышло, смотрите под катом.

Искусственный интеллект перестал быть экспериментальной технологией и вошел в фазу масштабирования. В новом отчете «Tech Trends 2026» Deloitte фиксирует ключевой сдвиг: компании по всему миру переходят от пилотов и proof-of-concept к перестройке архитектур, операционных моделей и ролей людей под AI. От физической робототехники и агентных систем до пересмотра экономики вычислений и кибербезопасности - отчет показывает, почему в 2026 году выигрывают не те, кто внедряет AI, а те, кто успевает пересобрать бизнес быстрее остальных.

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.

Современные подходы к безопасности ИИ часто сводятся к внешним запретам и попыткам заставить системы выглядеть «этичными». Однако системный анализ и опыт биологической эволюции указывают на то, что подобные методы прямого ограничения могут оказаться неэффективными при масштабировании систем до уровня искусственного интеллекта общего назначения (AGI).

В данной статье анализируется переход от биологических основ принятия решений к математическим моделям кооперации искусственного интеллекта. Мы рассмотрим, почему для стабильности ИИ-систем необходим контролируемый хаос, как парадокс бессмертия ведет к когнитивной ригидности и почему истинная безопасность ИИ лежит в плоскости проектирования среды, а не в попытках тотального контроля над кодом.

Исследователи Медицинского центра Ратгерса картировали нейронные связи головного мозга 960 добровольцев в режиме реального времени. Эта карта показала, как быстрые и медленные нейронные процессы объединяются для создания сложного поведения. Ученые обнаружили, что внутренние нейронные временные масштабы, временные окна обработки информации для каждого участка мозга, напрямую формируются путями белого вещества. И само белое вещество распределяет сигналы по всему мозгу. У людей с более полной синхронизацией между нейронными связями и синхронизацией локальной обработкой сигналов, мышление было более здравым и целостным.

Существует агентство DARPA, созданное в годы холодной войны. Благодаря нему зародился интернет, GPS, Siri, появился ИИ, беспилотные авто и даже вакцина от COVID-19. О передовых разработках человечества: от насекомых-киборгов и стимуляторов для солдат до передачи тока на расстоянии.

Привет, это новый выпуск «Нейро-дайджеста» — коротких и полезных обзоров ключевых событий в мире искусственного интеллекта и технологий. 

Неделя выдалась насыщенной: китайцы выкатили MiniMax-M2.1 для кодинга и агентных задач, новая мультимодальная опенсорс LTX-2 и обновлённый Qwen-Image-2512. ИИ для документаций, озвучка текста в браузере и штрафы за нейро-видео.

Всё самое важное — в одном месте. Поехали!

Каждый январь нагрузка на инженерные команды растёт. Больше функций, ускоренные релизные циклы, повышенные требования к надёжности. Ваше новогоднее обещание наверняка звучало как «работать умнее, а не усерднее», но обычно это лишь утешительное клише, которое мы повторяем себе прямо перед тем, как снова засидеться допоздна, чиня сломанный пайплайн.

В 2026 году «работать умнее» наконец-то означает подключить агента к процессу.

Не для автодополнения. Не для подсказок. Для исполнения.

Вы описываете, что вам нужно, простым языком. Claude Code читает вашу кодовую базу, пишет продакшн-код, запускает тесты и интегрируется с вашими инструментами. Вы тратите меньше времени на шаблонный код и больше - на архитектурные решения.

Это руководство покажет вам, как строить реальные системы с Claude Code.

2025 год стал для ИИ временем отрезвления. Эпоха масштабирования подходит к концу. Эксперты сходятся во мнении, что простым увеличением данных и вычислительной мощности следующий качественный скачок не совершить. На первый план выходят новые архитектуры, компактные модели и принципиально иные подходы к обучению.

В 2026 году индустрия, похоже, даст ответ на вопрос, что ИИ может дать нам здесь и сейчас. Мы вступаем в эпоху прагматичного ИИ.

Попробуем разобраться, какие именно тенденции определят лицо ИИ в наступающем 2026-м году.

Проснулись, потянулись, зашли в новости, а там за ночь вышло пять новых нейросетей, две из которых уже успели устареть, пока вы чистили зубы. Добро пожаловать в реальность, где вчерашний прорыв сегодня годится только для мемов. Бедный Уил Смит и спагетти. Мы тут только-только привыкли к 2025-му, а индустрия уже вовсю пакует чемоданы в 2026-й.

Кажется, если моргнуть чуть дольше обычного, можно пропустить момент, когда ваш холодильник начнет писать код на Python.

Чтобы не потеряться в этом бесконечном параде релизов и не пытались гуглить ответы в Яндексе, мы собрали «Арсенал 2026». Это те инструменты, которые помогут не просто разобраться в мире ИИ, но и заставить его работать на вас, пока остальные всё еще пытаются правильно составить промпт для генерации котиков.

Разминайте пальцы и готовьтесь - сейчас будем смотреть на то, с чем мы влетаем в этот год.

Приятного прочтения!