Обзор

Новости ИИ

1888 материалов — отфильтровано, классифицировано, без дублей

Хабр — Искусственный интеллект Product Launches
Онбординг за дни вместо недель: как ИИ собирает обучение из вашей базы знаний на примере …
Хабр — Искусственный интеллект Industry Moves
Как создать ИИ‑ассистента на кодовой базе компании: опыт команды музыкального сервиса Звук
Хабр — Искусственный интеллект Research & Papers
ИИ может менять мнение человека. Мы проверили это на моральных дилеммах
Хабр — Машинное обучение Product Launches
Автоматизация расстановки стеллажей: с 2–3 дней ручного расчета до 15 минут
Хабр — Машинное обучение Research & Papers
Разбираемся в ML без воды: от базы до Attention. Часть 12: Понижение размерности и PCA
Хабр — Искусственный интеллект Models & Releases
LLM для игры в ДнД: эволюция подхода
Хабр — Машинное обучение Research & Papers
От золотого сечения до троичности Брусенцова: одно семейство числовых форматов от 2 до 10…
Хабр — Искусственный интеллект Developer Tooling
Как с помощью ИИ-агентов собрать живую инфраструктуру — без Kubernetes и DevOps
Хабр — Искусственный интеллект Research & Papers
Книга: «Анализ данных с LLM. Текст, таблицы, изображения и аудио»
Хабр — Искусственный интеллект Product Launches
Зачем GenAI-ассистенту platform logic: как управлять источниками, evidence и ответами
Хабр — Искусственный интеллект Developer Tooling
Как я подключил Obsidian к Claude и Codex: домашний сервер, CouchDB, MCP и баг, который с…
Хабр — Искусственный интеллект Security & Safety
Когда AI-агент начинает убивать SSD: разбор инцидента с Codex и 640 ТБ логов в год
Хабр — Искусственный интеллект Developer Tooling
Skills исправляют привычки MCP исправляет память
Хабр — Искусственный интеллект Research & Papers
Как мы реализовали оптимальное обучение моделей в Luna Line. Часть 1. Классификация
Хабр — Машинное обучение Research & Papers
Как мы реализовали оптимальное обучение моделей в Luna Line. Часть 1. Классификация
Хабр — Машинное обучение Developer Tooling
KiSinWi — AutoML-платформа с микросервисной архитектурой и мультиагентными воркфлоу
Хабр — Искусственный интеллект Security & Safety
Иллюзия контроля: почему промпты не защищают ИИ‑агентов
Хабр — Искусственный интеллект Developer Tooling
Где заканчивается вызов LLM и начинается backend система: локальный RAG на FastAPI и Olla…
Хабр — Искусственный интеллект Research & Papers
Архитектура высокоэффективных нейросетевых вычислений на C++ для прогнозирования динамики…
Хабр — Искусственный интеллект Developer Tooling
Evals: что должен знать каждый AI-инженер в 2026
Хабр — Искусственный интеллект Research & Papers
Когда контекстное окно кончается, а проект — нет
Хабр — Искусственный интеллект Developer Tooling
Руководство по созданию идеальных картинок с помощью иИ
Хабр — Искусственный интеллект Opinion & Editorial
AI предлагает, мержу я: почему я не даю агенту последний ход
Хабр — Искусственный интеллект Policy & Regulation
Новый закон об ИИ в России: что реально меняется для разработчиков
Хабр — Машинное обучение Developer Tooling
[Перевод] Как оптимизировать LLM-инференс в 2026 году
Хабр — Искусственный интеллект Industry Moves
Как промышленные компании попадают в ответы нейросетей: данные годового исследования в ме…
Хабр — Искусственный интеллект Research & Papers
VSA, которого не было: первый reasoner на 16 КБ без LLM
Хабр — Искусственный интеллект Opinion & Editorial
Деперсонализация через QWENы или как завести маленького домашнего ИБшника
Хабр — Искусственный интеллект Developer Tooling
Context7 — стандарт для доков AI-агента. Я измерил 8 альтернатив и собрал бесплатную связ…
Хабр — Искусственный интеллект Research & Papers
MLE-bench: золото взято, а доказательства остались в /tmp