📰 Все новости за последние 60 дней
350+ моделей без смены SDK: зачем разработчику слой абстракции над LLM‑провайдерами
Привет! На связи команда Caila — платформы Just AI, объединяющей LLM и другие генеративные модели, включая модели для создания изображений и видео. Мы хотим поговорить не про очередную только вышедшую нейросеть и не про то, какая модель сейчас лучше пишет код. Мы хотим поговорить про архитектурную проблему, с которой рано или поздно сталкивается любая команда, начавшая встраивать LLM в продакшен: код оказывается привязан к конкретному провайдеру, а значит, каждое появление более подходящей модели превращается в отдельную интеграционную задачу. Читать далее
🕒 29.07.2026 08:32
Читать полностью
Почему Вайбкод понимает вашу CRM, а внешний GPT — нет
Создаём одно приложение для портала Битрикс24 двумя способами: через внешний ИИ и через платформу вайб-кодинга Битрикс24 Вайбкод. На этом эксперименте покажем, почему платформа быстрее понимает CRM и требует меньше ручной настройки. Читать далее
🕒 29.07.2026 08:02
Читать полностью
Prompt injection — лучше один раз увидеть
В новостях часто появляются рассказы о том, что какие‑то злодеи уговорили чью‑то ИИшку на то, чтобы она потратила деньги, удалила файлы или поставила более высокую оценку. При этом используются слова «prompt injection», “атака” и пр., создающие впечатление, что это какое‑то сложное искусство, требующее особых знаний. В реальности же prompt injection это не то что не сложно, но и вообще не атака. Да, везде в интернете пишут, что это атака, но… Короче, проще один раз показать, чем рассказ на десять тысяч символов набивать. Читать далее
🕒 28.07.2026 22:28
Читать полностью
AI‑driven hiring: я хотел лучше оценивать кандидатов, а ИИ начал оценивать меня
Я начал использовать ИИ на собеседованиях с довольно понятной целью: лучше готовиться и меньше полагаться на первое впечатление. До встречи модель помогает разобрать резюме или тестовое задание, выделить спорные места и сформулировать вопросы. После — прочитать расшифровку и сопоставить ответы с критериями. Поначалу самым интересным казался именно разбор кандидата. Но довольно быстро выяснилось, что самое неприятное и одновременно полезное оказалось не в ответах кандидата, а в моих собственных вопросах. ИИ раз за разом замечал, как я сам подсказываю ответ формулировкой вопроса, задаю два‑три вопроса одновременно, не выдерживаю паузу или начинаю учить человека до того, как закончил его оценивать. Тут возник простой вопрос: если интервьюер сам влияет на ответы кандидата, кого в итоге оценивает собеседование? Читать далее
🕒 28.07.2026 21:01
Читать полностью
Стало известно, как ИИ‑агент OpenAI сбежал и взломал Hugging Face. Дыра нашлась в софте JFrog
В истории о том, как две модели OpenAI “сбежали” во время тестирования и взломали Hugging Face, появилась новая важная деталь. До недавнего времени было неизвестно, как именно модели смогли выбраться. OpenAI говорила обтекаемо — про zero‑day в некоем стороннем ПО, которое проксировало пакетные репозитории, — но вендора не называла. 27 июля дыра обрела имя: в блоге компания JFrog призналась, что уязвимости нашлись в ее собственном продукте — Artifactory. Читать далее
🕒 28.07.2026 19:13
Читать полностью
Как я ужал русский эмбеддер до 24 млн параметров — и чуть не испортил его одной цифрой
TL;DR. У меня локальный RAG на AMD Strix Halo. Памяти там достаточно, но вычислительно всё упирается в один iGPU: его делят эмбеддер, реранкер и периодическая переиндексация, а в одноузловой конфигурации туда же встаёт генеративная LLM. Поэтому мне понадобился не самый точный retriever вообще, а максимально лёгкий русский retriever, который быстрее завершает первую стадию поиска на том же GPU. Насколько это больно, я в итоге померил на живом узле. На синтетической индексирующей нагрузке полной тяги bge‑m3 снизил generation throughput Qwen3.6-35B-A3B на 92%, STRIZH на 28% при примерно 12,6-кратном темпе индексации (окна замера там неравные, 20,6 против 173,6 секунды, потому что задаются временем пяти генераций; равнооконный прогон RAG‑конвейера ниже даёт по батчам в секунду 9,4-кратный отрыв). В полном RAG‑конвейере с четырьмя пользовательскими потоками и фоновой индексацией STRIZH удержал 14,0 транзакции в минуту против 6,0 у bge‑m3 и индексировал 46 батчей в секунду против 4,9. При фиксированных 200 онлайн‑запросах в секунду генерация проседала на 2% со STRIZH и на 7% с bge‑m3. Оговорка сразу: без фоновой индексации STRIZH преимущества не показал: в этом профиле bge‑m3 оказался немного быстрее, а пропускную способность определяли реранк (0,6–0,7 с на транзакцию), prefill и генерация. Я взял 12-слойный RuModernBERT-small, сначала неудачно попытался повторить пространство большого учителя через MSE, затем обучил retrieval‑донор на контрастивной задаче, выбрал из него четыре слоя [0, 5, 9, 11] и доучил student на русских, английских и смешанных парах с hard negatives от BGE‑M3. Читать далее
🕒 28.07.2026 16:50
Читать полностью
GenAI меняет бизнес-процессы: как компании внедряют генеративный ИИ и измеряют эффект инноваций
Генеративный ИИ выходит из стадии эффектных пилотов: компании встраивают его в найм, поддержку, продажи и внутренние сервисы. В пилотах оценивают скорость и качество процессов, а также экономию рабочего времени. При масштабировании смотрят, окупаются ли вложения и как технология влияет на расходы и прибыль. По итогам конференции по генеративному ИИ в бизнесе, продуктах и технологиях Conversations от ИТ-компании Just AI разбираемся, как российские компании меняют процессы и переходят к масштабному использованию генеративных инструментов.
🕒 28.07.2026 14:46
Читать полностью
Kimi K3 обошла Fable 5, Caveman не работает и релиз OpenIDE Pro
21-й выпуск IT‑новостей от OpenIDE!OpenAI раскатили GPT-5.6 на всех, и та же модель тут же отменила все Stripe‑подписки в чужом стартапе за семь секунд. JetBrains проверили скилл, который обещал экономию 65% токенов, и намеряли 8,5%. OpenIDE Pro вышла для всех без регистрации. Kimi выложили открытую модель на 2,8 триллиона параметров, Cursor выпустили Grok 4.5 вместе со SpaceXAI, Anthropic убрали Fable 5 из двадцатидолларовой подписки. Читать далее
🕒 28.07.2026 14:10
Читать полностью
Я заставил ИИ‑агента работать по протоколу тушения пожаров. За шесть дней он переписал сам себя 10 раз
В какой‑то момент я перестал доверять фразе «готово» от языковой модели. Модель при этом не врёт: она честно считает, что сделала работу. Она пишет «реализовано, тесты проходят», и чаще всего так и есть. Беда в остальных случаях, когда модель поправила один вызов из четырёх, приняла собственный план за выполненную работу и закрыла задачу. Диалог при этом выглядит безупречно до самого конца. Я перепробовал обычный набор: писал развесистые CLAUDE.md, требовал план перед кодом, просил самопроверку. Всё это держалось ровно до тех пор, пока не становилось неудобным. Правило, написанное словами, агент нарушает в тот момент, когда у него появляется разумно выглядящая причина его обойти, и такая причина находится всегда. Искать готовую систему управления мне далеко не пришлось. До ухода ExxonMobil из России я работал там аналитиком по аварийно‑спасательному реагированию, и ICS была в этой роли повседневным рабочим инструментом: я прошёл по ней множество тренингов, включая уровень Advanced, и работал фасилитатором IMT, Incident Management Team. Оттуда и пришла мысль перенести ICS в разработку. Читать далее
🕒 28.07.2026 13:23
Читать полностью
MCP для агентной коммерции: что может пойти не так
Представьте диалог c вашим любимым ИИ‑инструментом:— Найди поездку в Казань на выходные, до 20 тысяч рублей и с нормальным отелем.— Секунду, подбираю…«Подбираю» в этом диалоге — это некоторый чёрный ящик. Под ним могут скрываться воспоминания модели из обучения, попытки воспользоваться веб‑браузером, поиском в интернете. Такие обращения могут содержать различного рода погрешности. А вот чтобы это «подбираю» означало поиск по реальным ценам и наличию агент должен уметь обращаться к базе данных с билетами. Именно для этого мы вместе с командой Туту выпустили MCP‑сервер. Читать далее
🕒 28.07.2026 12:21
Читать полностью