В первой части я показывал agent-memory-mcp v0.1.0: MCP-сервер на Go + SQLite, который даёт AI-агентам persistent memory, semantic search и RAG по документации проекта.Во второй части разбираю, что изменилось после нескольких месяцев реального использования. Почему fallback между embedding-моделями оказался опаснее отказа, зачем понадобились local-only режим и reembed, почему одного semantic search мало для инженерной памяти, как появились session close, Claude Code hooks, canonical knowledge, stewardship,. Read more ›
0
Токенмаксинг (tokenmaxxing) — это практика, при которой сотрудники компаний соревнуются за максимальное потребление токенов, превращая сам факт использования ИИ-инструментов в показатель производительности (VKTR).Рассмотрим откуда пошел термин, почему люди соревнуются и причем тут Performance Review в FAANG. А также зачем один инженер OpenAI обработал 210 миллиардов токенов за неделю, а пользователь Claude Code у Anthropic потратил более $150 000 за месяц. Читать дальше Read more ›
0
![[Перевод] 60% падение трафика, коллапс моделей и однообразие: что ИИ делает с интернетом](https://times42.com/media/1/5/1/12247151_640x200.jpg "[Перевод] 60% падение трафика, коллапс моделей и однообразие: что ИИ делает с интернетом")
Информационная экономика ИИ оказалась в ловушке собственного производства.ИИ-бум с самого начала был полон внутренних противоречий. Вопросы финансовой устойчивости, экологические последствия, стремительность внедрения без оглядки на последствия — каждый аспект заслуживает отдельного разговора. Но есть один, который, пожалуй, важнее остальных и при этом обсуждается реже: ИИ методично подтачивает ту самую информационную экосистему, без которой он не может существовать.И делает это сразу с двух сторон. Читать. Read more ›
0
Хабр, привет! Меня зовут Сергей Куриленко, я ML-разработчик, соавтор курса «Нейросети для работы» и ревьюер на курсе «Нейросети для бизнеса» в Яндекс Практикуме.За последний год я не раз сталкивался с ситуацией: человек осваивает вайбкодинг и создаёт проекты с невероятной скоростью — а потом обнаруживает, что всё это время строил не карьеру, а карточный домик. Сценарий настолько типовой, что я решил оформить его в жанре вредных советов — чтобы было весело... Read more ›
0
Когда одна и та же модель пишет код и проверяет его, она пропускает свои ошибки. Она «помнит», почему приняла именно это решение, и не ставит его под сомнение. Знакомо? Как вычитывать собственный текст: глаз замыливается, мозг подставляет правильный смысл туда, где его нет.В нормальной команде эта проблема решена давно: автор кода ≠ ревьюер. Два человека с разным контекстом и разными слепыми пятнами. С LLM можно сделать то же самое, взяв... Read more ›
0
75% резюме отсеиваются ATS-фильтрами до того, как их увидит рекрутер. Собрал 7 промптов для нейросети, которые покрывают весь цикл поиска работы: от переписывания резюме под конкретную вакансию до подготовки к собеседованию и follow-up. Проверял на себе — работает с Claude, ChatGPT, Gemini. Читать далее Read more ›
0
Практически все из вас правильно знают, где его искать. Но практически никто не знает, что же правильно с ним делать, то ли теребить, то ли гладить, то ли...© Стоп. Это уже тема другой статьи, а мы с вами говорим об очистке кэша 1С. Читать далее Read more ›
0
Когда бизнес-логика становится сложной, микросервисы из удобного инструмента превращаются в источник боли. Классические «сценарии транзакций» приводят к монструозным классам и распределённым транзакциям, которые невозможно поддерживать.В этой статье разберу, как DDD и агрегаты помогают проектировать бизнес-логику так, чтобы она не разваливалась под нагрузкой. Покажу на реальном примере HR-сервиса:▫️ почему объектные ссылки между сервисами — зло;▫️ как одно правило «транзакция = один агрегат» меняет архитект Read more ›
0
Хабровчане, приветствую! Меня зовут Михаил Казанцев, я ведущий системный аналитик в мобильном приложении Вайлдберриз. Работал и писал требования как в стартапах с монолитами, так и в банковском секторе с сотнями сервисов в одном контуре, рассказать есть что.Я хочу рассказать о своём восприятии основной идеи книги Мартина Клепмана — Высоконагруженные приложения через призму своего ультрамарафонского опыта тренировок и соревнований и практики проведения чайных церемоний. Книга технически сложная, поэтому Чит Read more ›
0
Каждый день в российском бизнесе происходят миллионы телефонных звонков. Колл-центры, клиники, юридические конторы, отделы продаж - везде, где есть телефон, есть поток неструктурированных данных, который никто не обрабатывает. Менеджер повесил трубку, записал в CRM “клиент интересовался” - и 80% информации из разговора потерялось. Читать далее Read more ›
0
Когда мне пришла идея написать эту статью, я предполагала, что это будет хроника ошибок, от которых мы бы хотели предостеречь техническое сообщество: как мы наивно полагались на «синтетику», а «видовое многообразие» сервисов раскрыло нам глаза.Но по мере подготовки материала пришло осознание, что проблема не в том, что мы ошиблись в методике, а в том, что для core-системы, пропускающей сотни тысяч разнородных запросов в секунду, достичь точного воспроизведения боевой нагрузки практически... Read more ›
0
Если вы когда-нибудь пытались натравить классическую LSTM на минутные свечи волатильных активов, вы знаете эту боль. Сначала Loss красиво падает на трейне, вы предвкушаете покупку острова, а на тесте модель превращается в тыкву. Она либо предсказывает скользящую среднюю со сдвигом на один шаг, либо упирается в «стену» Loss = 0.693 (то есть −ln(0.5)), сводя всё к подбрасыванию монетки. Проблема не в вас. Проблема в том, что рекуррентные сети (RNN, LSTM,... Read more ›
0
Механизм внимания (Attention) - это метод в искусственном интеллекте, который позволяет нейросети динамически определять, какие части входных данных наиболее важны для текущей задачи. Он работает через вычисление весов важности для разных элементов входа: более важные элементы получают больший вес, а менее важные - меньший. Затем модель формирует взвешенную сумму представлений, создавая новый контекстный вектор.Self-attention, в свою очередь, помогает модели понимать, как разные элементы входных данных свя Read more ›
0
У любого ООО в ИТ есть командные процессы: - планирование на две недели вперёд, - ретроспективы, - журнал задач. У автора почему-то нет ничего из этого. Хотя автор для себя самого является главным проектом в жизни!Почему так? Читать далее Read more ›
0
Это первая статья из серии, про программы для Game Boy (DMG/CGB), эксплуатирующие идеи модульного синтеза и секвенсинга.Я рассказываю в ней про попытку написать реализацию Rungler Circuit для Nintendo Game Boy. Читать далее Read more ›
0
![[Перевод] Аугментация ограничивающих боксов в детекции: форматы, `BboxParams` и типичные ошибки](https://times42.com/media/5/6/2/12246562_640x200.jpg "[Перевод] Аугментация ограничивающих боксов в детекции: форматы, `BboxParams` и типичные ошибки")
Когда аугментации в детекции «не работают», проблема часто не в модели, а в bbox после преобразований.Неверный coord_format, перепутанные нормализованные и абсолютные координаты, агрессивные кропы, пустые боксы после фильтрации — всё это не ломает код, но quietly ломает обучение.В статье разбираю:— какие форматы bbox поддерживает Albumentations — как правильно настраивать A.BboxParams — когда использовать min_area и min_visibility — почему обычный RandomCrop часто плохая идея для detection — и где пайплайн. Read more ›
0
Векторный поиск редко используется сам по себе. Почти всегда есть фильтры — диапазон цен, категория, временное окно, географическая граница. Вопрос в том, когда именно эти фильтры применяются.Ответ оказывает неожиданно большое влияние на качество результатов.Предварительная фильтрация KNN доступна в Manticore Search начиная с версии 19.0.1. Читать далее Read more ›
0
Практический кейс миграции данных из 1С:УПП в 1С:УХ через промежуточный слой SQLite и Python COM. В статье показан управляемый трехэтапный контур import -> process -> export, подход к маппингу, работе со ссылочными объектами, повторным прогонам и операционному запуску через веб-интерфейс. Читать далее Read more ›
0
“Кино для Руководителей” сегодня будет “Угловой офис” (Coner office)с Джоном Хэммом (Jon Hamm) 2022 года. Я этот фильм нашел совершенно случайно и был удивлен насколько он важный для бизнеса и для руководителей. Это как бы комедия, хотя смешного, честно говоря, ничего не увидел, а вот смысла там реально много. Поэтому, это больше притча на тему жизни офиса и управления человеком, который не вписывается в рамки понятного коллег, как управлять талантом.... Read more ›
0
Миссия «Артемида‑2» НАСА прошла все основные испытания с момента запуска 1 апреля, причём ракета, космический корабль и экипаж продемонстрировали результаты, превосходящие самые смелые ожидания инженеров.Первые шесть дней миссии показали, что капсула «Орион» работает в соответствии с проектом, причём впервые на борту присутствуют люди — то, что не мог доказать ни один симулятор.Однако, пожалуй, её величайшим достижением стали действия экипажа «Артемиды», которые вселили надежду, придали импульс развитию и в Read more ›
0
Я хочу поделиться опытом создания универсального прокси-сервера на C#, который поддерживает не только HTTP/HTTPS, но и FTP-протокол с автоматической подстановкой учетных данных. Зачем это нужно? Представьте ситуацию: вам нужно работать с FTP-сервером через корпоративный прокси, но стандартные средства не поддерживают автоматическую аутентификацию. Или вы хотите иметь полный контроль над трафиком между клиентом и FTP-сервером. Мой прокси-сервер решает эти задачи. Читать далее Read more ›
0
Most popular sources
Wired
|
0% |
Startup News
|
0% |
ScienceDaily
|
0% |
ArcticStartup
|
0% |
Tech Wire Asia
|
0% |
| View sources » | |
LIKE us on Facebook so you won't miss the most important news of the day!
15.05.2026 15:22
Last update: 15:15 EDT.
News rating updated: 22:12.
What is Times42?
Times42 brings you the most popular news from tech news portals in real-time chart.
Read about us in FAQ section.