Telegram-канал, где вы можете найти публикации из RSS-фидов тематических хабов "Машинное обучение" и "Искусственный интеллект" портала Хабр.
Данный канал не является официальным представительством платформы Хабр.
Администратор - @evilfreelancer
@habr_ai offers specialized information about evilfreelancer and telegram for subscribers interested in Веб-сериалы
Пока нет отзывов. Будьте первым, кто поделится своим опытом!
Последние посты
Хабр / ML & AI
27 апр. 2026 г., 04:27
https://habr.com/ru/articles/1026670/?utm_campaign=1026670&utm_source=habrahabr&utm_medium=rss
В Git in Sky мы последние полтора года плотно занимаемся безопасностью AI-контуров: аудируем интеграции, разбираем архитектуру доступов, помогаем командам выстроить нормальный контроль над тем, что происходит между их данными и языковыми моделями.
За 2025-2026 годы произошло достаточно публичных инцидентов с AI, чтобы написать большую статью. И призвать всех, кто работает с AI-решениями, обращать внимание на безопасность. https://habr.com/ru/articles/1026670/?utm_campaign=1026670&utm_source=habrahabr&utm_medium=rss#habracut
#devops #devsecops #информационная_безопасность #ai #кибербезопасность #ai_agent #mashine_learning #it_инфраструктура #безопасность_данных #архитектура |
48
0
0
Хабр / ML & AI
27 апр. 2026 г., 04:27
https://habr.com/ru/companies/magnit/articles/1027032/?utm_campaign=1027032&utm_source=habrahabr&utm_medium=rss
Привет, Хабр! Меня зовут Ян Пиле, руковожу в MAGNIT TECH направлением развития алгоритмов доступности товаров. Задача моей команды: сделать так, чтобы в магазине, куда вы зашли за своим любимым майонезом, он с большей вероятностью оказался на полке. А если не оказался — чтобы сотруднику магазина как можно быстрее прилетело задание: «проверь, почему именно этой позиции сейчас нет, и, если возможно, верни её обратно».
Мы уже дважды писали про OSA (On-Shelf Availability — уровень доступности товара на полке). В статье https://habr.com/ru/companies/magnit/articles/889658/ рассказывали про продуктовый контекст: зачем эта история нужна бизнесу и почему «товар числится в системе» и «товар реально лежит на полке» — это два совершенно разных утверждения. А в статье https://habr.com/ru/companies/magnit/articles/918928/ мы подробно разбирали один из рабочих алгоритмов команды. В этот раз я хочу пройтись по всему стеку детекции целиком — от самых простых правил до А/Б-тестов, в которых приходится бороться с зависимыми наблюдениями. https://habr.com/ru/articles/1027032/?utm_campaign=1027032&utm_source=habrahabr&utm_medium=rss#habracut
#osa #статистика #доступность #аб_тесты #cusum #машинное_обучение #магнит #ml #magnit_tech #ритейл |
53
Хабр / ML & AI
27 апр. 2026 г., 04:27
https://habr.com/ru/articles/1027110/?utm_campaign=1027110&utm_source=habrahabr&utm_medium=rss
Разбираемся, где на самом деле проходит потолок возможностей современных моделей и какие задачи останутся за человеком в ближайшие годы. https://habr.com/ru/articles/1027110/?utm_campaign=1027110&utm_source=habrahabr&utm_medium=rss#habracut
#искусственный_интеллект #llm #будущее_it_профессий |
49
0
0
Хабр / ML & AI
27 апр. 2026 г., 04:27
https://habr.com/ru/companies/ru_mts/articles/1027072/?utm_campaign=1027072&utm_source=habrahabr&utm_medium=rss
Большинство существующих AutoML-библиотек либо не поддерживают обучение моделей для понимания естественного языка (Natural Language Understanding, или NLU) из коробки, либо не умеют обучать хорошие out of scope детекторы, либо неудобны и требуют расширенной экспертизы для использования.
Для того чтобы решить эти проблемы, мы в MWS AI разработали OpenAutoNLU — опенсорс-библиотеку для NLU, включающую диагностику качества данных, гибко настраиваемый пайплайн обучения модуля фильтра запросов, которые не относятся ни к одному из известных текстовых классификаторов меток OOD, и функции LLM. Делимся ей на https://github.com/mts-ai/OpenAutoNLU.
Под катом разберу, как устроен фреймворк, за счет чего он работает с минимальным вмешательством разработчика и какие результаты уже есть. https://habr.com/ru/articles/1027072/?utm_campaign=1027072&utm_source=habrahabr&utm_medium=rss#habracut
#nlu #nlp #transformers #data_quality #automl #opensource #ml #искусственный_интеллект #обработка_естественного_языка #автоматизация |
47
0
Хабр / ML & AI
27 апр. 2026 г., 04:27
https://habr.com/ru/companies/otus/articles/1026988/?utm_campaign=1026988&utm_source=habrahabr&utm_medium=rss
В последний год разговор об AI всё чаще сводится к сравнению моделей и их возможностей. Но если смотреть шире, становится видно, что главные изменения происходят не только на уровне качества ответов: меняются сами технологические тренды, сценарии внедрения и контуры конфликтов вокруг AI.
Редакция MIT Technology Review в своем ежегодном обзоре выделила 10 направлений, которые сегодня лучше всего показывают, куда движется искусственный интеллект — от новых архитектур и агентных систем до вопросов безопасности, регулирования и общественного сопротивления. https://habr.com/ru/articles/1026988/?utm_campaign=1026988&utm_source=habrahabr&utm_medium=rss#habracut
#искусственный_интеллект #llm #агенты_ai #многоагентные_системы #тренды #mit #киберугрозы #ai_тренды_2026 |
44
0
Хабр / ML & AI
27 апр. 2026 г., 04:27
https://habr.com/ru/articles/1027064/?utm_campaign=1027064&utm_source=habrahabr&utm_medium=rss
Я с командой пишу один большой C++ проект. У каждого свой Claude Code, у некоторых по два-три параллельно. Все они правят один и тот же репозиторий в одно и то же время.
Проблема простая и бесящая: агенты друг о друге не знают. Один рефакторит модуль, а в соседнем чате коллега правит тот же файл. Второй чинит баг, который уже починили два часа назад.
Я построила им координацию - и по дороге переизобрела обычную почту. Восемьдесят второго года. Адрес получателя, тема для быстрой сортировки, In-Reply-To для цепочек, у каждой сессии свой ящик, broadcast через папку all/.
Каждый Claude при старте заглядывает в свой ящик и, если есть непрочитанное, докладывает это себе в контекст до первого промпта. Ответ падает в sent отправителю, подтверждение доставки - в квитанциях. Ни брокера, ни опросов, ни централизованного сервиса - только markdown-файлы.
Сверху ещё два слоя: append-only передача смены между своими сессиями и атомарные файлы-замки с heartbeat’ом на общие ресурсы.
mclaude, open source, зависимостей в ядре - ноль. https://habr.com/ru/articles/1027064/?utm_campaign=1027064&utm_source=habrahabr&utm_medium=rss#habracut
#claude_code #multi_agent #open_source #llm #ai_агенты #python #anthropic #distributed_systems |
51
Хабр / ML & AI
27 апр. 2026 г., 04:27
https://habr.com/ru/companies/kemp_ai/articles/1027066/?utm_campaign=1027066&utm_source=habrahabr&utm_medium=rss
Сервисов для генерации презентаций на нашем рынке достаточно много. И мы решили разобраться, что реально есть на рынке, чем они отличаются технически и в каком сценарии каждый из них оправдан.
Перебирать все подряд смысла нет. Мы выбрали четыре сервиса - два российских, ориентированных на местную аудиторию, один западный как высокая планка качества, один как вариант для тех, кто уже в корпоративной среде. Плюс - разбираем сценарий ручной сборки некоторых сценариев.
Итак, прежде чем идти по сервисам - давайте попробуем понять, как все это вообще работает.
А еще - узнаем, сможем ли мы собрать похожий сервис самостоятельно. https://habr.com/ru/articles/1027066/?utm_campaign=1027066&utm_source=habrahabr&utm_medium=rss#habracut
#презентация #нейросеть #нейросеть_для_презентаций |
50
0
Хабр / ML & AI
27 апр. 2026 г., 04:27
https://habr.com/ru/companies/otus/articles/1026700/?utm_campaign=1026700&utm_source=habrahabr&utm_medium=rss
В 2026 году дообучение локальных LLM перестало быть задачей «для тех, у кого есть кластер и бюджет». Снижение требований к VRAM, развитие QLoRA и появление инструментов вроде Unsloth сделали возможным запуск полноценного fine-tuning на обычной потребительской видеокарте. Это меняет практику: теперь модель можно адаптировать под свои задачи без облаков и внешних API, контролируя и данные, и поведение.
В статье разбирается весь процесс — от момента, когда вообще стоит задуматься о дообучении, до подготовки датасета, настройки обучения и оценки результата. Без абстракций и с фокусом на реальных ограничениях: память, время, качество данных и то, как не получить на выходе модель, которая «что-то выучила», но работать с ней невозможно. https://habr.com/ru/articles/1026700/?utm_campaign=1026700&utm_source=habrahabr&utm_medium=rss#habracut
#llm #локальные_llm #дообучение #fine_tuning #дообучение_llm #локальные_модели #qlora #rag #lora |
49
0
Хабр / ML & AI
27 апр. 2026 г., 04:27
https://habr.com/ru/articles/1026722/?utm_campaign=1026722&utm_source=habrahabr&utm_medium=rss
Основные игроки рынка GenAI совершили фундаментальную продуктовую ошибку. Продавая доступ к API разработчикам, они одновременно копируют лучшие сторонние юзкейсы в свои подписочные продукты - и тем самым каннибализируют собственный API-бизнес и душат конкуренцию на рынке. В статье разбираю, почему текущая двойная модель монетизации (подписка + pay-as-you-go) вредит индустрии, и выдвигаю гипотезу: за токены должен платить пользователь, а не разработчик. Объясняю, как такой сдвиг вернул бы рынку здоровую конкуренцию и дал бы шанс соло-фаундерам и небольшим командам. https://habr.com/ru/articles/1026722/?utm_campaign=1026722&utm_source=habrahabr&utm_medium=rss#habracut
#ai #monetization #product_management #market #analysis #openai #claude |
43
0
Хабр / ML & AI
27 апр. 2026 г., 04:27
https://habr.com/ru/companies/avito/articles/1024136/?utm_campaign=1024136&utm_source=habrahabr&utm_medium=rss
Привет, Хабр! Меня зовут Кирилл Нетреба, я Backend-ML-инженер в https://clc.to/LV3FBg. В этой статье я разберу, как мы научили платформу отыскивать нужные пользователю объявления, даже если в них нет соответствующего запросу текста. Мы препарируем связку из Qwen2.5-VL, фреймворка vLLM и LoRA-адаптеров, а также заглянем в бэкенд-инфраструктуру, которая переваривает миллионы обновлений в сутки без деградации latency.
Это история о том, как в эпоху, когда традиционный полнотекстовый поиск бессилен перед лаконичностью пользователей, ему на помощь приходит машина, обученная на изображениях и языке. https://habr.com/ru/articles/1024136/?utm_campaign=1024136&utm_source=habrahabr&utm_medium=rss#habracut
#vllm #lora_адаптеры #llm #инференс #мультимодальные_модели |
41
0
Хабр / ML & AI
20 апр. 2026 г., 18:08
https://habr.com/ru/articles/1025278/?utm_campaign=1025278&utm_source=habrahabr&utm_medium=rss
Привет! Это снова Михаил Федоров. В https://habr.com/ru/articles/1019656/ я рассказал про архитектуру QA Assist — системы из 11 AI-агентов для автоматизации тестирования. Во https://habr.com/ru/articles/1020694/ — честно показал, как «4 часа подключения» превращаются в неделю корпоративной реальности.
Сегодня поговорим о штуке, которая на первый взгляд не имеет отношения к AI. О пирамиде тестирования. О том, почему классическая теория QA внезапно оказывается критически важной, когда вашим тест-дизайнером становится языковая модель с контекстным окном. https://habr.com/ru/articles/1025278/?utm_campaign=1025278&utm_source=habrahabr&utm_medium=rss#habracut
#ai #qa #пирамида_тестирования #контекстное_окно |
27
0
Хабр / ML & AI
20 апр. 2026 г., 18:08
https://habr.com/ru/articles/1025250/?utm_campaign=1025250&utm_source=habrahabr&utm_medium=rss
Вайб-кодинг ломается не потому что ИИ плохой, а потому что ему не дают нужный контекст. Разобрал три стадии через которые проходят все и почему красивые системные промпты не работают. Показал как решить это системно: от правильной работы с контекстом до полностью автономного пайплайна где агенты планируют, спорят между собой и присылают результат пока ты занимаешься своими делами. https://habr.com/ru/articles/1025250/?utm_campaign=1025250&utm_source=habrahabr&utm_medium=rss#habracut
#вайб_кодинг #вайб_программирование #вайбкодинг #ai_factory #spec_driven_development #claude #openspec #speckit #claude_code |
69
0
Хабр / ML & AI
20 апр. 2026 г., 18:08
https://habr.com/ru/articles/1025228/?utm_campaign=1025228&utm_source=habrahabr&utm_medium=rss
Маркетологи паникуют. SEO перестало работать — по ссылкам не переходят, продвижение в интернете теряет смысл, LLM завладело вниманием пользователей. Тут же появились эксперты с рекомендациями, что нужно изменить бизнесу, чтобы ИИ его заметило. И, естественно, на рынке появились услуги GEO (Generative Engine Optimization).
В этой статье я разбираю, почему от SEO никуда не деться, и почему большинство статей о GEO в корне неверны. https://habr.com/ru/articles/1025228/?utm_campaign=1025228&utm_source=habrahabr&utm_medium=rss#habracut
#искусственный_интеллект #seo #geo #copyrigt #writing #seo_продвижение |
33
0
Хабр / ML & AI
20 апр. 2026 г., 18:08
https://habr.com/ru/articles/1024744/?utm_campaign=1024744&utm_source=habrahabr&utm_medium=rss
В этом интервью мы поговорили с Chief AI Architect Андреем Носовым о феномене OpenClaw, который набрал популярность на GitHub быстрее, чем Linux. Мы честно обсудили, как обуздать недетерминированный хаос с помощью Kafka и Pydantic-схем, зачем нужен трейсинг естественного языка, в каких случаях подход Human-in-the-Loop спасает жизни. Видео интервью можно https://www.youtube.com/live/pMeqgrwCtx8?si=sCpMaskNRpVcWYRU, а задать вопросы спикеру и обсудить - в телеграм-канале https://t.me/LLM4dev в котором уже 5 000 разработчиков. https://habr.com/ru/articles/1024744/?utm_campaign=1024744&utm_source=habrahabr&utm_medium=rss#habracut
#open_claw #llm_модели #llm_агент #безопасность #агентный_ии #агентное_программирование #искусственный_интеллект #ai4dev #linux #kafka |
90
0
Хабр / ML & AI
20 апр. 2026 г., 18:08
https://habr.com/ru/companies/bothub/articles/1025404/?utm_campaign=1025404&utm_source=habrahabr&utm_medium=rss
Релиз Linux 7.0 состоялся 12 апреля. Rust теперь официально в деле. ИИ стал полноправным «соавтором» ядра. Линус Торвальдс называет это «новой нормальностью».
Двадцать три года. И один вечер.
Bash-скрипт крутится в цикле на ноутбуке Николаса Карлини. Ничего хитрого он не делает. Просто открывает файл с исходниками ядра, скармливает его модели Claude Opus 4.6, просит её представить, что она участвует в CTF-соревновании (Capture the Flag), и спрашивает, что тут можно сломать. Затем открывает следующий файл. И следующий.
Карлини даже не следит за процессом. Он запускал подобное и раньше. Месяцами запускал. И всегда в ответ получал только белый шум.
А потом приходит результат... И заставляет его перестать печатать.
Модель нашла дыру в коде, который Linux использует для сетевого обмена файлами. Тот самый код крутится на файловом сервере в вашей компании, в хранилище вашей больницы, на общих дисках в школе вашего ребенка и на изрядной доле бэкендов в AWS, Google Cloud и Azure.
Благодаря этому багу стажер в свой первый рабочий день, просто подключившись к гостевому Wi-Fi в офисе, может запустить коротенький скрипт и захватить файловый сервер. «Захватить» — в смысле: прочитать табличку с зарплатами HR-отдела, удалить зарплатный архив, скопировать бэкапы почты гендиректора и поставить вечный бэкдор, который переживет три следующие перезагрузки. Никакого пароля админа. Никаких украденных учеток. Никакой цепочки из других уязвимостей. Эта дыра была в каждом файловом сервере на базе Linux, выпущенном с марта 2003 года по апрель 2026-го. https://habr.com/ru/articles/1025404/?utm_campaign=1025404&utm_source=habrahabr&utm_medium=rss#habracut
#ии #нейросети #машинное_обучение #ai #linux_7_0 |
Хабр / ML & AI
20 апр. 2026 г., 18:08
https://habr.com/ru/articles/1025008/?utm_campaign=1025008&utm_source=habrahabr&utm_medium=rss
Даже на относительно небольшой выборке данных анализ получился весьма интересным. Я провел исследование тарифных сеток двух крупных провайдеров России - Ростелекому и Дом.ру, в шести городах-миллионниках: Москва, Санкт-Петербург, Екатеринбург, Казань, Новосибирск, Красноярск. И вот какой результат получил, расскажу и покажу всё на графиках: https://habr.com/ru/articles/1025008/?utm_campaign=1025008&utm_source=habrahabr&utm_medium=rss#habracut
#аналитика #pandas #seaborn #провайдеры_интернет #провайдеры_связи #цены_на_тарифы #сравни #сравнительный_обзор #сравнительный_анализ |
74
0
Хабр / ML & AI
20 апр. 2026 г., 18:08
https://habr.com/ru/articles/1025084/?utm_campaign=1025084&utm_source=habrahabr&utm_medium=rss
Самые интересные новости финансов и технологий в России и мире за неделю: Боня отстояла российский интернет, рубль усилился до максимума за три года, админов инвестиционных ТГ-каналов арестовали за манипуляции рынком, Anthropic стал угрожать оценке OpenAI, релиз Claude Design, а также рекомендация Дурова слать секьюрные нюдсы. https://habr.com/ru/articles/1025084/?utm_campaign=1025084&utm_source=habrahabr&utm_medium=rss#habracut
#новости_финансов #новости_технологий #дайджест #новости_недели |
90
0
0
Хабр / ML & AI
20 апр. 2026 г., 18:08
https://habr.com/ru/articles/1025362/?utm_campaign=1025362&utm_source=habrahabr&utm_medium=rss
В ML/DS сообществе есть шаблонная фраза “Kaggle уже не тот”. Ностальгия по временам ушедшим понятна, но в общем-то очевидно, что драматически меняется вся индустрия и ландшафт соревнований вместе с ним. На смену заголовку, встречавшему кагглеров раньше, “Your Home for Data Science” пришел новый: “The World's AI Proving Ground”.
Бенчмарки на Kaggle
В 2026 Kaggle окончательно перешел под крыло AI фронтьера от Google https://deepmind.google/. Сменился и фокус. Один из больших апдейтов - появление раздела " https://www.kaggle.com/benchmarks" и инструментария https://github.com/Kaggle/kaggle-benchmarks. Вкратце, это фреймворк + инфраструктура, которые позволяют создавать наборы тестов на любой вкус, объединять их в комплексные бенчмарки и быстро прогонять на них большие модели в равных условиях. Можно придумать и реализвать почти любой тест, метрику и механику его прогона. Тесты можно объеденить в группу и уже эта сущность и будет называться бенчмарком. На выходе будут логи, json, метрики, сравнения, лидерборд. И данные, и код бенчмарков можно оставить в приватном датасете, не доступном публично, а можно раскрыть. https://habr.com/ru/articles/1025362/?utm_campaign=1025362&utm_source=habrahabr&utm_medium=rss#habracut
#kaggle #benchmarks #boardgames #соревнования #ai |
93
Хабр / ML & AI
20 апр. 2026 г., 18:08
https://habr.com/ru/articles/1025386/?utm_campaign=1025386&utm_source=habrahabr&utm_medium=rss
Применение Интеллектуальной Поисковой Машины (ИПМ) на основе Универсальной Схемы Эволюции (УСЭ) к тексту Конституции Российской Федерации выявляет системные «белые пятна» - области, о существовании которых авторы документа не подозревали https://habr.com/ru/articles/1025386/?utm_campaign=1025386&utm_source=habrahabr&utm_medium=rss#habracut
#государство #эволюция #интеллект #право #выживание #закон #законодательство #конституция |
87
0
0
Хабр / ML & AI
20 апр. 2026 г., 18:08
https://habr.com/ru/articles/1025356/?utm_campaign=1025356&utm_source=habrahabr&utm_medium=rss
Народ выдает массовую острую реакцию на галлюцинации нейросетей. Выкатывают разработчикам претензии: «нейронка врет и игнорирует контекст!». Инженеры сначала пытались вяло отбиваться классическим: GIGO и RTFM. Но недовольство потребителя растет. Пошли биться над проблемой. Начали вкручивать RAG. Инженеры полагают, что галлюцинации — это математический баг. Они исходят из того, что в идеале машина должна работать как мышление у психически сохранного человека, а не как у шизофреника.
Сначала меня удивил масштаб этого хайпа. И я себя спросила: а почему я пару дней поговорила с нейросетью, увидела первый галюн и не удивилась, и не разозлилась? Я ей просто спокойно указала на несоответствие.
Инструменты и навыки. Здесь сработало два фактора.
Макроуровень — профподготовка. Я системно натренирована видеть баги мышления и галлюцинации у людей и относиться к этому спокойно. Работа с абсурдом — моя специальность и прямая обязанность.
Но это недостаточный ответ. Он мгновенно возносит психотерапевтов и сопричастных на Олимп, что совершенно не соответствует действительности. Не может быть, чтобы мое мышление работало принципиально «лучше», чем у инженера. Процесс в голове идет ровно тот же самый. Разница формируется лишь за счет поправок: как базовых, на уровне «железа» (врожденные способности, качество ЦНС), так и на уровне надстройки — «софта» (плотность нейронных связей: навыки, система координат и прочее).
Иллюстрация нашлась в быту. Кейс: баг белковой нейросети.
Вот пример того, как ломается человеческий промпт-инжиниринг на простой задаче. Я регулярно даю живым людям недвусмысленную вводную: https://habr.com/ru/articles/1025356/?utm_campaign=1025356&utm_source=habrahabr&utm_medium=rss#habracut
#llm #искусственный_интеллект #машинное_обучение #галлюцинации_ии #когнитивные_искажения #промпт_инжиниринг #система_1 #нейропсихология #психотерапия #rag |
