РусИнфоТек

Лоу-код официально «всё»? Почему бизнес выбрасывает на свалку конструкторы, за которые платил миллионы

За два десятилетия в текстах и IT я видел немало «убийц» программирования. Каждый год нам обещали: «Завтра вы будете собирать приложения из кубиков, не написав ни строчки кода!». И вот, кажется, мы приплыли к финалу этой сказки. В свежем материале на Хабре анализируют шокирующую статистику: интерес крупного бизнеса к лоу-код платформам рухнул почти вдвое за год — с 66% в 2025 году до жалких 34% в 2026-м Компании, которые ещё вчера верили в «магию кнопок», сегодня массово разворачиваются в сторону ИИ-агентов ИИ-ассистенты победили конструкторы...

5 дней назад

Google I/O 2026: революция или очередная порция «помпезности»?

Сейчас все ИИ-каналы захлебываются восторгом от презентации Google, но давайте включим голову. Обещания vs Реальность. Пока медиа кричат о «новой эре», реальность куда прозаичнее. Часть анонсированных функций выйдет только к концу года, а самое «вкусное» доступно исключительно в США по подписке за $200 в месяц. Готовы платить за доступ к бета-тестам? Глобальная доступность — это миф. Многие инструменты, которые должны «перевернуть игру», все еще заперты в региональных ограничениях. Мы видим красивую обертку, но потрогать начинку разрешают не всем Google пытается доказать, что их инфраструктура...

1 неделю назад

Конец «черным ящикам»: Как ИИ-агенты в 2026 году перестали быть игрушкой и стали законом

Эпоха экспериментов закончилась В 2026 году искусственный интеллект окончательно перестал быть «забавной штукой» для генерации картинок и превратился в жесткий фундамент бизнес-инфраструктуры. Если раньше вы могли внедрить чат-бота «для галочки», то сегодня алгоритмы сами решают, какой маршрут в логистике будет прибыльным, а какой клиент получит отказ в отсрочке платежа Но есть одна проблема, которая пугает руководителей больше всего: «Черный ящик». Никто не хочет доверять судьбу компании системе, чью логику невозможно объяснить...

1 неделю назад

ИИ в каске и с допуском к реактору: как «АтомМайнд 2.0» меняет правила игры в индустрии

Пока мы развлекаемся, заставляя ChatGPT искать потерянные носки или спорить с зумерами об эмпатии, в суровом мире тяжелой промышленности происходят вещи поинтереснее. Эра «просто алгоритмов» закончилась. Наступает время цифровых двойников. Росатом готовит к запуску платформу промышленного ИИ — «АтомМайнд 2.0». Это не очередной чат-бот. Это мощнейшая система для управления сложнейшим оборудованием и создания виртуальных копий целых заводов. Представьте турбину весом в сотни тонн...

1 неделю назад

Поймай меня, если сможешь: как ИИ-хакеры заставляют безопасников пить литрами кофе

Пока мы просим ChatGPT написать поздравление бабушке, профессионалы собирают «цифровых терминаторов» для поиска дыр в защите. Появился детальный разбор работы ИИ-пентестера (это такой робот-взломщик для проверки безопасности). Суть в том, что один локальный AI-агент управляет сразу шестью моделями, чтобы решать сложнейшие инфраструктурные задачи Роботы против протоколов. Этот «комбайн» не просто ищет баги, он имитирует действия хакера-человека, но делает это в тысячи раз быстрее...

1 неделю назад

AI с «наклейкой»: Сингапур вводит маркировку нейросетей, чтобы мы знали, чем нас «кормят»

Знаете, как мы привыкли проверять состав на пачке чипсов? Смотрим на жиры, углеводы и всякие подозрительные «Е-шки». Похоже, скоро мы будем так же пристально изучать свои любимые чат-боты перед «употреблением». Сингапур решил, что пора завязывать с эпохой «черных ящиков». Власти страны планируют ввести специальные «этикетки» для AI-продуктов Да, вы не ослышались: маркировка, как на продуктах в супермаркете, только для алгоритмов. Зачем это нам? Мы залетаем в нейронку, скармливаем ей свои данные и надеемся на чудо...

2 недели назад

ИИ-галлюцинации и «пластиковый» код: как выжить в эпоху, когда нейронки умнеют, но не взрослеют

Пока мы обсуждаем «убийц» западных моделей вроде китайской QwQ-32B, которая щелкает математику уровня PhD быстрее, чем вы успеваете моргнуть, индустрия уперлась в «стеклянный потолок» — отсутствие души и достоверности Война с галлюцинациями. Технари на Хабре сейчас активно разбирают «анатомию гибридного NLU». Это попытка вставить 6 слоев фильтров между клиентом и нейронкой, чтобы бот перестал нести околесицу и врать в лицо пользователю. Lowcode кризис. Интерес крупного бизнеса к лоу-код платформам за год упал почти вдвое. Почему? Все поняли: ИИ-ассистенты в IDE (вроде Cursor или его новых альтернатив) справляются с кодингом лучше, чем громоздкие конструкторы «для всех»...

2 недели назад

Конец эпохи «кнопок»: Как ИИ-агенты превращают софт в бесплатное приложение к результату

Если раньше мы обсуждали ИИ как «продвинутый Т9», то сегодня пора признать: эра простых чат-ботов официально закончилась. Наступил «Акт o1».Крупнейший венчурный фонд Sequoia Capital (инвесторы Apple и Google) выкатил монументальный доклад. Главная мысль, от которой у многих стартаперов сейчас дергается глаз: мы переходим от модели SaaS (софт как услуга) к «услуге как софту». Это означает плату за результат, а не за процесс. Раньше вы покупали доступ к инструменту и работали в нем сами. Теперь вы будете платить за выполненную работу...

2 недели назад

Детекторы ИИ — это новые гаишники в мире текста?

Сегодня инструменты вроде Grammarly или GPTZero пытаются поймать нас за руку, как школьников со шпаргалкой в подошве кроссовка Но вот в чем ирония: чем сильнее мы стараемся быть «правильными», тем больше похожи на алгоритм. Как же писать, чтобы даже самый дотошный препод или алгоритм не заподозрил неладное? Ломайте ритм. Нейросети — фанаты одинаковых по длине предложений. А вы делайте так. Коротко. А потом наваливайте сложную, витиеватую конструкцию, которая будет петлять, словно старая улочка в Европе, и внезапно обрываться Активный залог — ваше всё...

2 недели назад

Alibaba выпустила QwQ-32B — новую открытую модель, которая обходит GPT-4o в математических тестах

Эпоха доминирования западных ИИ-моделей подходит к концу. Китайский IT-гигант выпустил QwQ-32B — нейросеть, которая в логических и математических задачах демонстрирует результаты на уровне докторов наук (PhD) В основе модели лежит система обучения с подкреплением (Reinforcement Learning). Это означает, что ИИ имитирует человеческий процесс рассуждения: проверяет свои шаги, исправляет ошибки и «думает» перед тем, как предоставить результат Основные возможности инструмента: Для кого этот инструмент станет мастхэвом? В первую очередь, для разработчиков и студентов технических вузов. Использование...

3 недели назад

Deep Research: как заставить ИИ делать за вас всю «черную» работу

Если вы до сих пор используете нейросети просто как «продвинутый Т9», то вы упускаете главное. Наступает эра ИИ-агентов и моделей класса «reasoner» (таких как OpenAI o1/o3 и Deep Research от Perplexity), которые переходят от быстрого подбора слов к глубокому анализу и рассуждению. В чем разница? Обычный чат-бот выдает ответ мгновенно, основываясь на статистике. Модели с «медленным мышлением» (chain-of-thought) имитируют человеческий процесс рассуждения: они проверяют свои шаги, исправляют ошибки и «думают» перед тем, как написать код или отчет...

3 недели назад

Киллер-шаблон для OpenAI o1: заставляем ИИ думать как PhD OpenAI o1 (та самая «Клубника») — это первая модель с «медленным мышлением», способная решать задачи уровня докторов наук в физике, химии и биологии. Но чтобы она не просто «болтала», а выдавала код и аналитику экспертного уровня, её нужно правильно направлять. Президент OpenAI Грег Брокман раскрыл «золотую шпаргалку» для буста нейросети. Модель работает в разы эффективнее, если вы структурируете запрос по этому шаблону: 1. Цель: Четко опишите финальный результат (например, «напиши рабочий код на Python для симуляции физики»). 2. Формат ответа: Укажите, в каком виде нужен итог (таблица, блок кода, пошаговый план). 3. Предупреждения: Обозначьте ограничения (например, «не используй сторонние библиотеки» или «избегай сложных терминов»). 4. Контекст: Дайте вводные данные, которые помогут ИИ понять специфику задачи. В отличие от прошлых моделей, o1 тратит время на «обдумывание» и выстраивание цепочки рассуждений (chain-of-thought) перед ответом. Чем четче заданы рамки, тем глубже модель погружается в анализ, обходя даже экспертов-людей в сложных научных тестах. Совет: если задача касается кодинга, лучше использовать версию o1-mini — она на 80% дешевле и работает быстрее при сохранении высокого качества логики. Пишите в комментариях: какую самую сложную задачу вы смогли решить с помощью o1? Говорят, она уже умеет создавать рабочие игры с одного запроса — проверяли?

3 недели назад