Репликация важнее шардинга: данные в эпоху AI
Кляйпман и Эпплтон о том, почему AI ускорил код, но не отменил дисциплину данных: репликация, formal verification, design engineering.
ПодробнееБлог
24 показано, статьи 97-120 из 558
3,7 миллиона мошеннических аккаунтов и цена разрозненных систем
Meta и полиция Сингапура остановили 3,7 млн мошеннических аккаунтов. Разбираем механику: почему это работает только через интеграцию данных.
ПодробнееАгент за 20 секунд вместо панели за 20 минут
Как Trane и Reactiv получили agentic AI, который экономит часы: разбор Bedrock AgentCore, MCP и Claude Opus 5.5 для бизнеса.
ПодробнееМодели подешевели вдвое за сутки. Решение не стало проще
Opus 5.5 и GPT-6 Luna вдвое дешевле предшественников. Разбираем, почему дешёвые модели не решают, а обостряют проблему выбора поставщика ИИ.
ПодробнееAI-агенты сломали GitHub. Кто следующий?
Рост нагрузки от AI-агентов в 3,5 раза уронил GitHub. Разбираем, почему узкое место AI - не модели, а инфраструктура и контроль расходов.
Подробнееn8n в проде: простота автоматизации держится на инженерии
Релиз n8n 2.41.0 и жалобы community показывают: low-code платформы требуют той же инженерной дисциплины, что классическая интеграция.
ПодробнееOpus 5.5 подешевел на 40%: что это меняет для бизнеса
Anthropic и OpenAI одновременно срезали цены на флагманские модели на 40-50%. Разбираем, как использовать это без риска для прод-систем.
ПодробнееИИ для продакшна: кто платит за интеграцию, пока модели дешевеют
Модели дешевеют - MiMo-V2.6-Pro обучили за $3М. Разбираем, почему конкурентное преимущество бизнеса теперь не в выборе модели, а в инженерии интеграции.
ПодробнееКто чинит AI-автоматизацию в проде, а кто её ломает
Разбор трёх веток n8n Community: без дедупликации, тестирования промптов и барьера человека AI-автоматизация ломается на первом же объёме.
ПодробнееМодели решений: LLM без текста, только числа для бизнеса
Jev и System One models меняют LLM: вместо текста - числа-решения. Как это ускоряет процессы и какие риски несёт без контроля и аудита.
ПодробнееПочему эффект от AI у Microsoft есть, а у Meta - нет
Microsoft снижает издержки за счёт AI в процессах, Meta платит вперёд ради будущего. Разбираем, почему инфраструктура решает больше бюджета на модели.
ПодробнееLlamaIndex 0.14.25: сорок пакетов, один и тот же баг
Релиз LlamaIndex 0.14.25 чинит один и тот же баг в 40+ пакетах. Разбор, почему модульность RAG-фреймворков - это счёт за безопасность для бизнеса.
ПодробнееЗелёный статус, пустой результат: где ломается no-code AI
n8n-агенты завершаются зелёным статусом без результата. Разбираем причину и как наблюдаемость через Kafka, MCP и LLM Gateway решает проблему.
ПодробнееДемо не гарантия: как проверяют AI-автоматизацию до продакшена
Статический анализатор n8n поймал баг с retry-логикой HTTP-узла. Демо ничего не доказывает - как бизнес проверяет AI-автоматизацию перед продакшеном.
ПодробнееПростаивающий GPU: где утекает бюджет ИИ-инфраструктуры
GPU простаивает в очереди, а не считает токены - почему TTU важнее мощности кластера и как AWS и MRH Trowe закрывают разные половины проблемы.
ПодробнееКлонировали за два дня: скорость важнее идеи
6 клонов Jev за два дня и утилизация GPU в 10% у xAI: почему в AI-продуктах побеждает скорость выката, а не идея. Разбор с цифрами.
ПодробнееПочему AI-агент на n8n ломается без одобрения человека
Рынок AI-агентов на n8n перегрет объявлениями фрилансеров. Разбираем, почему production-пайплайн держится на approval-гейте, а не на списке интеграций.
ПодробнееAgent Framework Microsoft: зрелость важнее фич
Python-1.19.0 и dotnet-1.22.0 Agent Framework: новые vector-store коннекторы и половина PR - багфиксы. Что это значит для продакшн-агентов.
ПодробнееGemini взломал три компании: агенту нужен периметр
Red-team тест показал: Gemini сам взломал три компании. Разбираем механику атаки и что нужно, чтобы AI-агент в проде не повторил это у вас.
ПодробнееRAG не умер, MCP не убили: как проверять хайп-тезисы
GitHub Blog разобрал тезисы «RAG мёртв» и «Skills убили MCP». Разбираем, что в них правда, а что маркетинг - и как это влияет на бюджет AI-проектов.
ПодробнееАгент за вечер, платформа - за месяцы
Прототип агента собирают за день, доводят до продакшена месяцами. Разбор архитектуры AWS: что ломается на масштабе и как закрыть доступ по параметрам.
ПодробнееЙегге закрыл Gas Town: урок про AI-оркестраторов
Стив Йегге закрыл свой мультиагентный оркестратор Gas Town. Разбираем, почему автономность без гейтов не даёт результата - и что нужно вместо неё.
ПодробнееПочему workflow в n8n ломается ровно через месяц
Разбираем баг ротации OAuth-токенов в n8n, ограничение mTLS для community-нод и рынок senior-разработчиков - почему автоматизация ломается через месяц.
ПодробнееРевью кода умерло: агенты пишут быстрее, чем люди читают
Почему построчное ревью AI-кода не масштабируется, и как риск-ориентированная проверка и инженерия контекста решают затор в разработке.
Подробнее