«What will be left for us to work on?» (Что останется для нас, когда ИИ станет умнее?)

Посмотрела часовой доклад профессора Принстона Arvind Narayanan на ICML 2026 за вас и подготовила структурированный обзор.

Локальный аналог NotebookLM, фильтр от AI-slop, маршрутизатор для сотен LLM-провайдеров, агент для поиска работы, автоматический пентестер и ComfyUI. Посмотрел, что из этого действительно можно использовать, а где «бесплатно» заканчивается после git clone.

Open source не значит бесплатно.

У проекта может не быть подписки, но останутся расходы на API, Claude Code, GPU, сервер, электричество и несколько часов на настройку. Поэтому ниже не будет обещаний «восемь сервисов, за которые больше никогда не придётся платить».

Зато есть восемь любопытных проектов, которые позволяют забрать себе часть привычного AI-стека, изменить его под свои задачи и в некоторых случаях вообще убрать SaaS из цепочки.

3 сентября в Санкт-Петербурге пройдет Петербургский цифровой хаб 2026. Программу уже утвердили: за один день на площадке соберут несколько ИТ-треков, прямые встречи заказчиков и поставщиков решений, а также сессию Инфостарта об искусственном интеллекте в 1С.

Форум в первую очередь рассчитан на ЛПР, ИТ-директоров, руководителей цифровых подразделений и представителей компаний, которые выбирают решения для автоматизации и развития ИТ-инфраструктуры. Но отдельные сессии будут полезны и практикам: разработчикам, архитекторам, администраторам, аналитикам и руководителям команд.

Градиентный спуск — стандартный инструмент обучения нейросетей. Но с точки зрения линейной алгебры операция обновления весов выглядит некорректно: мы складываем вектор и ковектор. Авторы статьи из MIT CSAIL предлагают формальное решение этой проблемы через теорию двойственности и модулей. Разбираем их подход.