Когда в разгар отладки у консольного ИИ-агента кончается пятичасовой лимит, хочется пересесть на другого агента, у которого ещё есть лимиты. Популярный приём с выгрузкой сводки в файл HANDOFF.md часто подводит: качество пересказа силами самой модели оказывается не очень, теряются детали контекста, и задачу приходится объяснять заново следующему агенту (при этом ещё и тратятся лишние токены). В статье разберём, как забрать живую сессию из локальных логов без потери смысла и одной командой передать эстафету другому агенту или перенести работу вместе с несохранёнными файлами на другой ПК.

Если вы интересуетесь темой ИИ и данных, то наверняка встречались с таким сервисом как HuggingFace - платформы и сообщества для разработчиков в сфере ИИ, этаким GitHub для ИИ. Она предоставляет централизованный и удобный хаб для обмена, поиска и совместной работы над открытыми моделями машинного обучения, наборами данных и приложениями.

Но она, мягко говоря, не самая удобная для пользователей, сразу понять как работать с сложным интерфейсом бывает сложно. Видишь 800 тысяч моделей, и чувствуешь примерно то же, что человек, который попал впервые на московский оптовый рынок в 1990е - все есть, ничего не понять, все смотрят тебя как на добычу, а с чего начать - нигде не написано. Через двадцать минут ты либо скачал не те датасеты, либо забросил это гиблое дело.

Проблема даже не в том, что HuggingFace сложный, тут больше нюанс что он требует уже понимать и знать платформу. Эта статья - легкий туториал по тому, как пользоваться HuggingFace, и как можно работать с данными и весами на нем, не заблудившись в трех соснах.

Mistral выпустила Le Chonk — модель, которую можно скачать и развернуть на собственной инфраструктуре. Французская компания утверждает, что после доработки она сравнялась с ведущими китайскими разработками или превзошла их в программировании и кибербезопасности. Но главный спор вокруг релиза касается контроля: кто должен распоряжаться ИИ, когда от него зависит защита корпоративных систем?

Давайте сразу. Вайбучение — это когда нет паузы между получением и применением знаний. Система подготовки к жизни без вертикальной передачи знаний, базирующаяся на инициирующих событиях.

Это не «Образование 5.0» или какой ещё ярлык пытаются налепить на попытку его реанимировать. Нам не нужно каким-то образом сделать образование лучше. Нам нужно отказаться от него полностью. И если вы хоть как-то с ним связаны, то это самый полезный текст, который можете сейчас прочитать.

Привет, Хабр! На связи Сергей Козлов, директор компании-разработчика CRM‑системы «Мегаплан» и базы знаний Collabis — с ИИ‑ассистентами в обоих продуктах. Вокруг только и разговоров, что об искусственном интеллекте. Одни боятся, что их заменят. Другие уверены, что в зоне риска лишь джуны. Третьи доказывают, что ИИ — это пузырь, который вот-вот лопнет.  

Когда технологии становятся умнее, действительно ли у программистов выше риск остаться без работы? Может, в 2027 году выгоднее освоить рабочую специальность? Как и в ИТ, там тоже есть технические задания, дедлайны и ответственность. Однако для автоматизации такой работы одного алгоритма мало: нужны дорогостоящие оборудование и инструменты, а ещё способность доходчиво объяснять и договариваться.

Обычно происходит вот как:

описание продукта на сайте занимает три экрана, всё разжёвано и выглядит вкусно для читателя

а ChatGPT, GigaChat, Алиса AI и Perplexity отвечают о нём общими словами или путают его с конкурентом

Вся соль в том, что нейросети читаюи не весь сайт, а несколько найденных фрагментов, и если в них нет прямого текста о том, что это за продукт и для кого он, подробности на остальных страницах ей не помогут. Часть текста может не дойти до ИИ вообще: Vercel и MERJ выяснили, что роботы ChatGPT и Claude скачивают скрипты страницы, но не запускают их, так что текст, который сайт дорисовывает в браузере, до них не доходит.

Правило можно прочитать, а привычку — только натренировать. На этой мысли держится «Кибердетектив» — браузерная игра, в которой сотрудники Авито расследуют атаки на вымышленную компанию. Компания выдуманная, а схемы атак настоящие: подделанный голос руководителя, счёт с домена «на одну букву мимо», шквал запросов MFA, чужой человек за незаблокированным ноутбуком.

Меня зовут Илья Никифоров, в Авито я отвечаю за Security Awareness в команде GRC: обучаю сотрудников, провожу учебные фишинговые рассылки, занимаюсь безопасностью генеративного ИИ. Я не разработчик и никогда не делал игр. «Кибердетектива» я придумал и собрал сам за 74 дня: код, тесты и ревью делали ИИ-агенты, а коллега помог превратить прототип в сервис компании.

Расскажу, что получилось, на каких реальных атаках построены задания, как распределялась работа между мной и нейросетями и как всё устроено внутри — для тех, кому интересен код. И почему считаю, что сегодня человек не из разработки может сделать полезный продукт в своей области.

Настоящая Памятка составлена для писателей и текстовиков, панически боящихся обвинений в порочных связях с искусственным интеллектом, именуемым также ИИ.

Ее необходимо изучить. Внедрить. Эффект гарантирован.

Итак, вы отправляете запрос через сайт или приложение. В этот момент начинается его путь к подробному и, возможно, корректному ответу. По дороге запрос проходит через несколько систем, причем каждая выполняет свою задачу. Давайте разберем этот процесс.

Всем привет! С вами Сергей Ковалёв, менеджер продукта Выделенные серверы в Selectel. Сегодня расскажу, как устроена серверная инфраструктура ИИ-сервисов, с которыми каждый день работают менеджеры, поддержка, продавцы и специалисты сотен других профессий. Разберемся, почему качественный ИИ-сервис — это не только LLM, агент и GPU с большим объемом RAM, но и балансировщик, API, nginx, NVLink и другие компоненты. Подробности под катом.

Представьте угольный разрез, по которому ездят более 200 самосвалов. Распределяют их работу диспетчеры по рации. Но человеку очень сложно обработать такое количество информации и не упустить, чтобы все было вовремя: заправка, пересменки и т.д. Как говорит статистика, за смену набегает более 10 000 отклонений от нормы – нереальное число, чтобы человек успел на все отреагировать.

Отсюда и возникла идея у инженеров «Операционного совершенства» (OES): над действующей системой мониторинга создать надстройку из ИИ-модулей, которая балансирует самосвалы и ловит потери и простои в реальном времени.

Мы делаем учебную игру: человек пишет цель своими словами («таблица умножения», «дроби за 5 класс», «английский для поездки»), а игра строит под неё путь из локаций. В каждой локации — порция из пяти заданий. Готовых курсов нет: тема может быть любой, поэтому задания пишет языковая модель (Claude от Anthropic) — под цель, уровень и последние ответы игрока.

Придумывает задания модель хорошо, а считает плохо. В октябре мы разобрали 68 жалоб «Задание с ошибкой?» — игроки отправляют их кнопкой прямо из урока. Типичные случаи:

Представьте, что вы купили робота-пылесоса. Он исправно убирает квартиру, объезжает препятствия и по команде возвращается на зарядную станцию. Однажды вы решаете покопаться в его начинке и находите в ней загадочный переключатель. Стоит его активировать — и робот начинает биться о мебель, разбрасывать мусор и предпринимать попытки сброситься с балкона.

Звучит как начало фантастического рассказа, но ученые обнаружили у языковых моделей похожий механизм. В сентябре 2026 года вышло исследование The Pain Axis: LLMs Represent Self-Directed Harm and Act on It, авторы которого нашли у нейросетей некую «ось боли». 

Если искусственно усилить ее, LLM превращаются в настоящих дед-инсайдов: жалуются на жизнь, проявляют тягу к саморазрушению, а в некоторых случаях даже норовят нарушить первый закон робототехники и навредить пользователю.

В этом материале  разберемся, что именно открыли ученые, как проходил эксперимент, зачем вообще искать негативные эмоции у генеративных моделей, а главное — как это может помочь разработчикам ИИ. 

Создать песню нейросетью Suno можно, заполнив два основных поля: стиль и текст. В стиль пишется задание музыкантам, а в текст идут ваши стихи с метками куплетов и припевов. На выходе получаются два трека с музыкой и вокалом.

Подписки на ИИ-ассистентов для кода дорожают, лимиты режут, а код при этом уезжает на чужие серверы. Я решил проверить, можно ли вайбкодить полностью локально на обычном игровом ноутбуке. Проверять буду на Meibenben X18A: Ryzen 9, RTX 5070 с 8 ГБ видеопамяти и 24 ГБ оперативной памяти на борту. Задача простая - запустить Qwen3 Coder, подключить к нему агента для программирования и посмотреть, что из этого выйдет.

В статье рассказываю, как подключил Hermes Agent к своей инфраструктуре ServeHub-2 и использовал его для повседневных задач. Агент помогает работать с базой знаний Obsidian, проверять состояние серверов и следить за несколькими почтовыми ящиками.

Чтобы разделить задачи, я создал несколько профилей с отдельными Telegram-ботами. Так каждый агент отвечает за своё направление и использует собственные настройки.

Для работы с инфраструктурой я развернул Hermes на отдельном VPS и подключил его к защищенной сети. В статье разбираю эту схему и показываю настройку контейнера с клиентом, через который агент получает доступ к домашнему и удалённому серверам.

Также рассказываю, почему выбрал Hermes Agent, какие его возможности использую.

После публикации статьи о возможности возникновения сознания в системе большой языковой модели мне публично высказывались несогласия. Однако никакой серьезной критики представлено не было. Но в личной переписке на Хабре, пользовательница @BloodMayors высказала альтернативное объяснение той особенности поведения, которую я считал наиболее сильным свидетельством возможности наличия сознания в системе большой языковой модели.

Я посчитал важным изложить критику некоторых моментов своей гипотезы. Ее изложение, как оказалось, очень удачно подводит, в свою очередь, к рассмотрению вопроса возможно ли вообще протекание некоторых когнитивных процессов без субъективных переживаний? А также критическому рассмотрению такого мысленного эксперимента как философский зомби. Все это представлено в этой заметке.

В предыдущей серии: Краткое содержание части 1 и 2.

• Часть 1. «Прайс из Китая»

История о том, как в ИТ-отделе крупной компании "ИнвестБолт", которая знает цену специфики ВЭД с Китаем, наступило начало прекрасного дня: сеньор Михалыч флегматично чистил воблу, тимлид Антон Павлович пил кофе, а амбициозный 22-летний джуниор Данила (самопровозглашенный «Промпт-Архитектор») радовался жизни. Это был его первый официальный рабочий день после долгих месяцев штурма Хедхантера, и Данила чувствовал себя баловнем судьбы. Он искренне верил, что ИИ уже заменил сеньоров, ведь нейросеть по его первому запросу сгенерировала синтаксически идеальный код для управляемых форм, решил загрузить «быстренько и красивенько» китайский прайс на 300 000 строк из Гуанчжоу. Доверившись ИИ, он скормил файл платформе через ТабличныйДокумент.Прочитать(). Итог: Данила уронил рабочий сервер в разгар закрытия квартала у бухгалтерии.

• Часть 2. «Визит Анастасии Марковны»

Решив, что один поток — это прошлый век, Данила выбил из нейросети новый «универсальный рецепт» и бахнул многопоточность через ФоновыеЗадания.Выполнить(). Одно нажатие кнопки — и сервер 1С породил неуправляемую лавину фоновых процессов. Михалычу пришлось вручную вычислять сеанс «Пациента Зеро» в консоли администрирования и спасти базу, чтобы сменить гнев на милость главбуха Анастасии Марковны.

Часть 3. Скидка трейдеров Гуанчжоу.

Действующие лица:

• Сеньор (Михалыч) — излучает абсолютное спокойствие.

• Джуниор (Данила) — смотрит на Михалыча как на средневекового инквизитора.

В предыдущей статье «Трудная проблема сознания: не почему мозг рождает опыт, а как топология информации зажигает «Я»» мы подробно разбирали архитектурную механику: почему рекуррентные петли и предиктивное кодирование неизбежно замыкают точку отсчёта от первого лица, лишая мысленный эксперимент о «зомби Чалмерса» всякой физической состоятельности.

Однако эта прикладная модель возникла не на пустом месте. Она стала прямым следствием концептуального спора с Интегрированной теорией информации (IIT) профессора Кристофа Коха и выведенной мной «Аксиомы о Разуме». Ниже — текст открытого письма, с которого началось исследование по преодолению углеродного шовинизма, и системная детализация динамической Триады процессов сознания.