Habr AI
Источник AI-новостей. Материалы автоматически отбираются и адаптируются редакцией Hamidun News.
Последние публикации
Разработчик перенёс контекст ИИ-агента из чатов в репозиторий: утилита doubled-graph
Смена агента с Claude Code на Codex не должна означать потерю памяти о проекте. Автор предлагает хранить контекст рядом с кодом: контракты, графы модулей и детектор дрейфа.
Команда ARC-AGI-3 ускорила агента с 500 до 3400 токенов в секунду
Шестое место принесла не новая архитектура агента, а жёсткая оптимизация инференса: больше параллельных игр, меньше памяти на линию и возврат качества там, где скорость уже не помогает.
ИИ-протокол приема в Москве заполняет 50 полей за 35 секунд, а частные клиники молчат
Голосовой помощник уже пишет протоколы у 3000 московских терапевтов. Разбираем, из каких трех шагов он состоит, что мешает клиникам и сколько стоит собрать такой самому.
YADRO заменила Smartcat на Weblate, Dify и Qwen и снизила цену слова в 6 раз
Платный CAT-сервис дорожал, и команда техдокументации YADRO собрала собственную локализацию на open source: Serge, Weblate, Dify и локальная Qwen. Слово теперь стоит до 0,40 ₽ вместо 2,5 ₽.
MiniJev читает логиты и ускоряет классификацию запросов в 5,4 раза
Вместо генерации JSON модель сравнивает вероятности готовых вариантов. Прототип на Qwen 2.5 работает на бесплатной T4, отвечает за 0,196 секунды и допускает калибровку под свои данные.
Контекст диалога меняет списки CRM у нейросетей более чем наполовину
Один и тот же вопрос о выборе CRM дал разные ответы после короткой предыстории. Пилот на 45 диалогах показывает, почему замеры видимости бренда легко искажаются.
Две открытые нейросети нашли 28 участков новой застройки на снимках Москвы
ИИ-агент собрал локальный конвейер: нашёл снимки Sentinel-2, запустил две готовые модели и превратил их ответы в 28 участков для проверки на общей карте.
Проверка 600 ссылок показала: до 94% источников ИИ остаются доступными
Битая ссылка в ответе ИИ не всегда выдумана. Проверка пяти сервисов показала другую проблему: модель может цитировать реальную статью, которую уже удалили после индексации.
GateRook проверяет запросы ИИ-агентов в 3 шага до доступа к инфраструктуре
ИИ-агенту нужны базы и логи, но выдавать ему терминал опасно. GateRook ставит между моделью и инфраструктурой шлюз: чтение ограничивает, а запись задерживает до проверки человеком.
App AI Assistant запускает голосового помощника на ПК на 100% локально
Открытый помощник слушает, отвечает и запускает программы без облачных API. Его можно разобрать на части и использовать как локальные сервисы речи, голоса и LLM.
Разработчик собрал задачник, из которого Claude Code сам берёт задачи по расписанию
Поставил галку «Агенту» на задаче, и через минуту отчёт уже лежит в заметках. Разбираем, как устроена очередь для Claude Code, Codex и OpenCode на MCP и что в ней опасно.
100 повторов ChatGPT снижают ошибку замера видимости сайта до ±10 пунктов
Один и тот же запрос сегодня показывает ваш сайт, а завтра — нет. Это не обязательно падение: видимость в ответах ИИ нужно измерять серией повторов и показывать вместе с интервалом ошибки.
Пять MCP-компонентов для MODX проверили на сбоях: агент рапортует об успехе при половине правок
Инженер веб-студии разобрал исходники пяти MCP-компонентов для MODX и нашёл, что агент может отчитаться об успехе, когда сохранилась лишь половина изменений.
Три бота Anthropic повышают шанс сайта попасть в источники Claude до 92%
Запрет ClaudeBot не обязан убирать сайт из ответов Claude. За обучение, поисковый индекс и чтение страниц отвечают разные боты — и блокировать их одним правилом опасно.
Pepper-orchestrator собрал три пакета за 1 час 52 минуты без ручного кода
Один агент легко теряет связи между модулями. Pepper-orchestrator делит цель на изолированные пакеты, запускает их параллельно и не принимает результат без независимой проверки.
LLM подняла F1 классификатора с 45% до 82% правкой весов без обучения
Большая языковая модель получила доступ к весам чужой нейросети и улучшила её без обычного обучения. Звучит как магия, но за результатом стоят знакомые приёмы анализа и серия пробных запусков.
Три LLM теряют «сегодня» в 10–95% ответов при разборе заметок
Автор прогнал 360 разборов заметок через три LLM. Таблицы выглядели аккуратно, но модели пропускали время, придумывали меры и принимали чужие цитаты за данные.
Не программист повторил HackerTube Карпатого для Хабра: 388 роликов за вечер
Карпатый за два часа навайбкодил HackerTube из советов Hacker News. Автор «Хабтюба» сделал то же для Хабра с Claude Code и описал шесть граблей, на которые наступил.
Нарезка изображений подняла AP мелких дефектов на 9,4%, но замедлила анализ втрое
Мелкие сколы исчезают при уменьшении снимка, поэтому кадр можно анализировать по частям. На 1812 фото это помогло малым дефектам, но ухудшило крупные и резко подняло цену инференса.
Одна фраза тимлида в промпте сдвинула оценку задач у ChatGPT и Claude на 20%
Тимлид между делом пишет в промпте «тут примерно на 32 пойнта», и нейросеть послушно режет оценки. Эксперимент на задачах Spring XD показал, чем это грозит планированию.
Microsoft закрыла 1411 уязвимостей за месяц: ИИ ищет дыры быстрее, чем люди их латают
В октябре Microsoft выпустила патчи на 1411 уязвимостей — больше, чем за весь 2025 год. Дыры ищет ИИ, а ставить заплатки по-прежнему приходится людям, и суток у них не прибавилось.
kazRush обошла NLLB 3.3B по BLEU при модели в 17 раз меньше
Команда VK обучила переводчик для русского и казахского языков на 9 млн пар предложений. Главный урок: качество дали не лишние параметры, а точная очистка данных.
Ограничение CPU снизило нагрев ноутбука с 96 до 68 °C без потери скорости LLM
На ноутбуке с RTX 2000 Ada локальная Gemma выдавала 12 токенов в секунду, но разогревала CPU до 96 °C. Отключение турбобуста сохранило скорость и заметно снизило шум.
Размер маски предсказывает качество сегментации точнее числа примеров
На 1812 производственных снимках мелкие дефекты почти исчезали после уменьшения кадра. Смена функции потерь дала им до 15,8% прироста AP, а YOLO обошла тяжёлую Mask R-CNN.
Дистилляция ансамбля на Kaggle: одна модель обошла учителя и сэкономила 6,5 часа
Команда из топ-20 RSNA по МРТ колена сжала 7-часовой ансамбль в модель на 30 минут, а та ещё и выиграла у учителя. Плюс LLM-разметка заключений и честный разбор блендинга.
Local AI подбирает модель под железо и разворачивает Ollama из 42-МБ файла
Бесплатная утилита для Windows сама проверяет память и видеокарту, предлагает подходящую локальную модель, устанавливает Ollama и открывает чат. Но доверять её выбору вслепую пока рано.
REAP20 ускорила локальный Qwen на 42% без потери точности в DS1000
Домашний тест локальных Qwen показал неприятную вещь: выбор модели легко испортить лимитом рассуждений. Зато REAP20 на той же точности оказалась на 42% быстрее исходной версии.
DeepSeek исправил 3 бага 1С за 104 минуты и повторил два патча один в один
Агент получил только симптомы ошибок в 1С:УНФ, нашёл причины в больших модулях и собрал расширения. Три бага он закрыл за 155–427 ₽, но на сложной доработке уступил архитектуре 1С.
ИИ-агент сократил медиану решения заявок с 22 часов до 22 минут
Агент ускорил поддержку в 59 раз, но два из десяти проверочных ответов сделал хуже. Кейс показывает, почему скорость и доля закрытых заявок ещё не доказывают качество автоматизации.
Бот на анонимном Chrome в Docker записал 1170 встреч и выдаёт саммари за 4,6 минуты
Разработчик собрал ассистента, который сам заходит на встречи в Teams, Телемост и МТС Линк, пишет разговор и отдаёт саммари с задачами. Аудио не покидает периметр компании.