В январе 2026 года компания Anthropic опубликовала обновлённую конституцию для ИИ. Это нормативный документ, рассказывающий ИИ-моделям о том, как они должны действовать в человеческом мире. Внутри интересненько!
Почти каждая компьютерная игра работает на игровом движке. Движок отвечает за графику, логику и поведение персонажей. Один из самых известных движков — Unreal Engine, на нём собирают сцены для фильмов и сериалов, показывают будущие здания в 3D, создают интерактивные тренажёры для обучения. Будем разбираться!
Говорят, теперь можно собирать цифровые сервисы без строчки кода — просто открываешь конструктор, перетаскиваешь блоки, запускаешь рабочий продукт. Такой подход называют зерокодингом, и вокруг него уже немало шума. Одни уверяют, что он решает проблему дефицита разработчиков, другие — что это способ быстро проверить идеи, не тратя месяцы на разработку. Мы решили разобраться, что такое зерокодинг — и правда ли за ним будущее.
Всё больше текста в сети создают ИИ — и нейронки порой выбирают редкие и нетипичные слова. Нам, людям, остаётся только изучать, как эти слова проникают в нашу жизнь и мы незаметно к ним привыкаем. Крупные модели в основном учатся на английском, поэтому языковая мода из англоязычной среды просачивается и в русские тексты. Это объясняет, почему изменения, зафиксированные в английском, заметно влияют и на русскоязычный ИИ-контент.
Замечали, как сервисы подстраиваются под ваши привычки? Например, Яндекс Музыка и Spotify идеально подбирают плейлист под настроение и личный вкус. Это результат работы инженера машинного обучения. ML-инженер создаёт и обучает модели искусственного интеллекта, а потом внедряет их в продукты, которыми мы все пользуемся каждый день.
Когда умная колонка понимает ваш вопрос с полуслова или ИИ-ассистент советует смартфон точнее продавца-консультанта, это не магия и не случайность. Это результат работы NLP-инженеров. Поговорим о том, как люди помогают машинам понимать других людей.
