AI

В некоторых тестах она приблизилась к уровню Opus 4.8, заявляет компания.

Когда делаешь свой пет-проект в сфере ИИ, на старте логично минимизировать расходы. Создавая DayLog AI (умный Telegram-бот, который анализирует твое состояние и выдает персональные инсайты), я изначально собрал связку из бесплатных ключей: Mistral, Groq и Google Gemini.

Не «подборка полезного». Ниже — то, что реально растёт: цифра в скобках — прирост звёзд за семь дней.

Лучшее за 24 июля - 2 августа 2026 года

ИТ-компании планируют стать центрами науки будущего, но их контроль над публикациями, выбором исследовательских тем и ориентированность на прикладной результат могут помешать развитию инноваций, пишет The Atlantic.

Загружать рабочие документы в нейросеть можно только после проверки их содержания, настроек сервиса и правил компании. Публичные материалы и обезличенные шаблоны обычно создают минимальный риск. Договоры, клиентские базы, персональные данные, пароли, финансовую отчётность и коммерческую тайну нельзя отправлять в личный AI-аккаунт без разрешения и н…

Крупнейшая открытая модель в истории возглавила рейтинг фронтенд-кода, обойдя Claude и GPT, провайдеры раздают миллионы токенов бесплатно, и лента забита восторгами. Я пошёл смотреть независимые замеры и нашёл цифру, которой нет ни в одном хайповом посте: на бенчмарке знаний галлюцинации K3 выросли с 39% до 51% . Разбираю обе стороны честно, потому…

ИИ помогает быстрее писать, анализировать и готовить решения, но сам по себе не защищает от выгорания. Практичный подход — отдавать модели повторяемую работу, заранее ограничивать время на взаимодействие и проверять результат по понятным критериям.

Если вы откроете среднестатистическую статью в глянцевом медиа или послушаете очередного спикера на конференции по инновациям, у вас сложится очень романтичный, но абсолютно ложный образ. Промт-инженера там рисуют эдаким «цифровым шаманом» или оператором заклинаний. Человеком, который знает секретное слово, от которого нейросеть вдруг просыпается и…

Массовый вывод AI-агентов из лабораторных PoC в enterprise-продакшен столкнулся с системным барьером: точность ответа модели на изолированном шаге больше не гарантирует успешности длинного бизнес-процесса.