AI Inside в мессенджере MAX — 1 098 подписчиков, аналитика и статистика

Последние публикации канала «AI Inside»

1. 232 просмотров, 19 июн. 2026 г., изображение

   Несем вам свежий дайджест статей про ИИ. Сегодня в подборке — четыре прикладных материала: от компактной модели для прогноза погоды до трехуровневой архитектуры OpenWebUI и генерации конфигураций через RAG с валидацией по протоколу A2A. Читайте, сохраняйте полезное и делитесь с коллегами! ▪️Flow Matching, 276M параметров и моделирование хаоса: как мы научили генеративную модель Marchuk предсказывать погоду Команда AIRI применила алгоритм Flow Matching, разработанный для генерации видео, к задаче прогноза глобальной погодной карты и обучила компактную модель на 276M параметров. В статье —…

   
2. 352 просмотров, 18 июн. 2026 г., изображение

   Представьте: вам нужно погрузиться в новый open source-проект. Документация отстает от кода на пару мажорных версий, README обрывается на «Quick Start», а структура каталогов выглядит так, будто ее проектировали три команды в разные эпохи. Впереди дни блужданий по исходникам с grep наперевес. Знакомо? Вот инструмент, который сокращает эти дни до получаса. DeepWiki — живая ИИ-документация для любого репозитория на GitHub – теперь ещё и с codemap! Команда Cognition (создатели Devin) развивает DeepWiki – сервис, который превращает любой публичный GitHub-репозиторий в структурированную wiki.…

   
3. 581 просмотров, 16 июн. 2026 г.

   Когда ИИ скорее мешает: 5 кейсов от Итана Моллика Профессор Уортонской школы Пенсильванского университета Итан Моллик (Ethan Mollick) собрал практическое руководство: где LLM помогают, а где их лучше не использовать. С плюсами всё понятно: 15 сценариев, от брейншторма до переводов и различных рутинных операций. Интереснее следующая часть статьи: 5 сценариев, в которых ИИ может быть контрпродуктивным. Очевидные вещи — нелегальные задачи, высокая цена ошибки, решения, где этически нужен человек — автор выносит за скобки. 🧠 Когда нужно изучить новую информацию Просить ИИ решить проблему…

4. 723 просмотров, 11 июн. 2026 г., изображение

   ИИ-стратегию нельзя делегировать: Итан Моллик из Wharton о главных ошибках управления Главная управленческая ошибка в работе с генеративным ИИ — попытка вписать его в существующие корпоративные процедуры: назначить ответственное подразделение, поставить KPI по adoption'у, отдать на откуп IT. Итан Моллик, профессор Wharton и соруководитель Generative AI Labs, в колонке для The Economist формулирует жестче: технология, которая предсказывает следующее слово и при этом умеет писать код, давать стратегические советы и проявлять эмпатию, несовместима с рамкой «ещё один…

   
5. 279 просмотров, 6 реакций, 11 июн. 2026 г., изображение

   ИИ-стратегию нельзя делегировать: Итан Моллик из Wharton о главных ошибках управления Главная управленческая ошибка в работе с генеративным ИИ — попытка вписать его в существующие корпоративные процедуры: назначить ответственное подразделение, поставить KPI по adoption'у, отдать на откуп IT. Итан Моллик, профессор Wharton и соруководитель Generative AI Labs, в колонке для The Economist формулирует жестче: технология, которая предсказывает следующее слово и при этом умеет писать код, давать стратегические советы и проявлять эмпатию, несовместима с рамкой «ещё один…

   
6. 761 просмотров, 09 июн. 2026 г., изображение

   Uber, 11% кода от AI-агентов и годовой бюджет, который кончился в апреле CTO Uber Правин Неппали Нага в интервью The Information зафиксировал то, что в публичных выступлениях обычно формулируется осторожнее. Целевая модель инженерной функции — не «разработчик с AI-ассистентом», а «инженер по AI-агентам». Он управляет автономными системами, которые пишут, тестируют и деплоят код. Сверху — супервайзер-агенты, проверяющие работу других агентов. Годовой бюджет на AI-инструменты израсходован за несколько месяцев На этом фоне сообщение о том, что годовой бюджет Uber на AI-инструменты…

   
7. 447 просмотров, 7 реакций, 09 июн. 2026 г., изображение

   Uber, 11% кода от AI-агентов и годовой бюджет, который кончился в апреле CTO Uber Правин Неппали Нага в интервью The Information зафиксировал то, что в публичных выступлениях обычно формулируется осторожнее. Целевая модель инженерной функции — не «разработчик с AI-ассистентом», а «инженер по AI-агентам». Он управляет автономными системами, которые пишут, тестируют и деплоят код. Сверху — супервайзер-агенты, проверяющие работу других агентов. Годовой бюджет на AI-инструменты израсходован за несколько месяцев На этом фоне сообщение о том, что годовой бюджет Uber на AI-инструменты…

   
8. 794 просмотров, 08 июн. 2026 г., изображение

   85,5 млн запросов, 135 тыс. организаций: что Perplexity узнала о реальном ROI enterprise-продуктов Команда Perplexity опубликовала отчет по итогам анализа 85,5 миллионов enterprise-запросов к ассистенту за последние 12 месяцев — из выборки в 135 тысяч организаций. 18% этих запросов оказались техническими: траблшутинг, настройка облака, сетей, работа с корпоративным софтом. То есть ровно то, что в традиционной модели идет в тикет-систему ИТ-поддержки — но туда не попало. Что показывает совмещение с ROI-отчетами вендоров Интересное начинается при совмещении этих данных с маркетинговыми…

   
9. 507 просмотров, 7 реакций, 08 июн. 2026 г., изображение

   85,5 млн запросов, 135 тыс. организаций: что Perplexity узнала о реальном ROI enterprise-продуктов Команда Perplexity опубликовала отчет по итогам анализа 85,5 миллионов enterprise-запросов к ассистенту за последние 12 месяцев — из выборки в 135 тысяч организаций. 18% этих запросов оказались техническими: траблшутинг, настройка облака, сетей, работа с корпоративным софтом. То есть ровно то, что в традиционной модели идет в тикет-систему ИТ-поддержки — но туда не попало. Что показывает совмещение с ROI-отчетами вендоров Интересное начинается при совмещении этих данных с маркетинговыми…

   
10. 878 просмотров, 05 июн. 2026 г., изображение

    🌍 ПрИИродоведение: как нейросети помогают спасать планету Лето — время, когда мы особенно остро чувствуем связь с природой. И часто кажется, что технологии только мешают этой гармонии, работая против экологии. Но на деле человечество обрело неожиданного союзника — искусственный интеллект уже сегодня помогает сажать леса, очищать океаны и предсказывать ураганы.  ☂️ Климат и энергетика под цифровым контролем Европейский центр прогнозов запустил AIFS — систему прогноза погоды на базе ИИ. Она на 20% точнее традиционных моделей, потребляет в 1000 раз меньше энергии и предсказывает циклоны на…

    
11. 609 просмотров, 5 реакций, 05 июн. 2026 г., изображение

    🌍 ПрИИродоведение: как нейросети помогают спасать планету Лето — время, когда мы особенно остро чувствуем связь с природой. И часто кажется, что технологии только мешают этой гармонии, работая против экологии. Но на деле человечество обрело неожиданного союзника — искусственный интеллект уже сегодня помогает сажать леса, очищать океаны и предсказывать ураганы.  ☂️ Климат и энергетика под цифровым контролем Европейский центр прогнозов запустил AIFS — систему прогноза погоды на базе ИИ. Она на 20% точнее традиционных моделей, потребляет в 1000 раз меньше энергии и предсказывает циклоны на…

    
12. 920 просмотров, 04 июн. 2026 г., изображение

    Прощай, Google: как оптимизировать бизнес под Perplexity, SearchGPT и ИИ-ответы в 2026 году? Прогнозы Gartner сбываются: к середине 2026 года классический поисковый трафик просел почти на 25%. Пользователи больше не хотят кликать по синим ссылкам, изучать рекламные баннеры и собирать информацию по крупицам. Они задают сложный вопрос Perplexity, Яндекс Алисе, Qwen или ГигаЧату — и мгновенно получают готовый, синтезированный ответ. Классическое SEO стремительно теряет эффективность, на смену приходит AEO (Answer Engine Optimization) — оптимизация под движки ответов. Данные Semrush и Search…

    
13. 663 просмотров, 12 реакций, 04 июн. 2026 г., изображение

    Прощай, Google: как оптимизировать бизнес под Perplexity, SearchGPT и ИИ-ответы в 2026 году? Прогнозы Gartner сбываются: к середине 2026 года классический поисковый трафик просел почти на 25%. Пользователи больше не хотят кликать по синим ссылкам, изучать рекламные баннеры и собирать информацию по крупицам. Они задают сложный вопрос Perplexity, Яндекс Алисе, Qwen или ГигаЧату — и мгновенно получают готовый, синтезированный ответ. Классическое SEO стремительно теряет эффективность, на смену приходит AEO (Answer Engine Optimization) — оптимизация под движки ответов. Данные Semrush и Search…

    
14. 736 просмотров, 20 реакций, 02 июн. 2026 г., изображение

    RAG в offshore-индустрии: 1 ТБ данных, 4 провала и 184 евро аренды GPU Инженер Andros Fenollosa опубликовал подробный разбор построения внутреннего RAG-сервиса для компании из offshore-индустрии. Внутри: ▪ локальная LLM, ▪ база технической документации и проектов почти за десять лет, ▪ требование давать ответы со ссылками на первоисточники. Кейс интересен не тем, что RAG собрали, а тем, на каких этапах система ломалась и во что в итоге превратилась архитектура. Старт: стандартная связка Начальная связка выглядела стандартно: ▪ Локальная модель — Ollama ▪ Эмбеддинги — nomic-embed-text ▪…

    
15. 789 просмотров, 10 реакций, 01 июн. 2026 г., изображение

    40% запросов уходили не туда: почему мультиагентные системы ломают классический QA Строить мультиагентные системы индустрия уже научилась. Доказывать, что они работают — пока нет. Между впечатляющей демонстрацией и production-grade системой лежит область, для которой у большинства команд нет ни инструментов, ни методологии. Эта область — систематическая оценка агентов. И она постепенно оформляется в отдельную инженерную дисциплину. Проблема: классический QA не работает с агентами Проблема не в халатности, а в том, что привычные подходы к тестированию здесь не применимы. Классический QA…