AI
Habr · 09.11.2026 12:41
Недельный геймдев: #300 — 8 ноября, 2026
В Unreal Engine 6 Epic Games отказывается от Блюпринтов и делает упор на удобство для ИИ, а не человека. Платформа itch.io удалила огромные объёмы контента, созданного с помощью генеративных инструментов, требуя теперь указывать их использование. Также в дайджесте обсуждаются нейронные шейдеры, применение MLP в рендеринге и другие технические детали разработки игр.
Читать оригинал →
AI
Habr · 10.11.2026 09:01
От feature team к tiny team: как два-три человека и ИИ-агенты делают продукт
Команда разработчиков описывает переход от классических feature-команд к автономным tiny teams, усиленным ИИ-агентами для выполнения задач end-to-end. Статья детально разбирает этапы эволюции от локальных агентов до серверных решений, проблемы с контекстом и необходимость создания специализированного командного harness для повышения эффективности разработки.
Читать оригинал →
AI
Habr · 10.11.2026 08:00
Алмазы, CXL и терабитный Ethernet: анонсы серверного железа в октябре
В дайджесте представлены ключевые анонсы серверного оборудования октября, включая новые ускорители NVIDIA Rubin в формате PCIe и Microsoft Maia 300 для инференса LLM. Особое внимание уделено появлению специализированных CPU-стоек Helion от AMD и Vera от NVIDIA для оркестрации агентных сценариев, а также технологиям разделения памяти через CXL. Также рассмотрены новинки от Intel, Altera, Iluvatar CoreX и Kioxia, направленные на оптимизацию инфраструктуры искусственного интеллекта.
Читать оригинал →
AI
Habr · 09.11.2026 12:37
Осьминог, холодильник и 498 тестов: как я за 4 дня навайбкодил бота, который собирает мне корзину в Лавке
Автор описывает процесс разработки семейного бота в Telegram, который формирует меню и собирает корзину в Яндекс Лавке на основе данных из холодильника. Проект построен по принципу «модель предлагает, код проверяет», где LLM генерирует рецепты, а Python-код строго контролирует бюджет, калории и наличие товаров. Статья детально разбирает технические сложности взаимодействия с неофициальным API сервиса, включая обработку адресов дарксторов, работу с cookies и предотвращение ошибок агентов.
Читать оригинал →
AI
Habr · 09.11.2026 10:00
Дипфейк на связи: как мы защитили видеозвонки на платформе IVA MCU от мошенников
Статья описывает внедрение нейросетевого детектора дипфейков VisionLabs в корпоративную платформу видеоконференцсвязи IVA MCU для борьбы с мошенничеством. Описаны типы атак на основе генеративных моделей и механизм работы системы, которая анализирует видеопоток в реальном времени, выявляя синтетические изображения и лица. Решение позволяет модераторам автоматически обнаруживать подмену личности и блокировать подозрительных участников во время встреч.
Читать оригинал →
AI
Habr · 10.11.2026 03:57
Исследование: во сколько обходится AI‑разработка сайта в зависимости от используемых JavaScript‑фреймворков
Исследование Нолана Лоусона оценило затраты и время нейросетей на создание веб-приложений с использованием различных JavaScript-фреймворков. В эксперименте агент Claude Code разрабатывал каталог покемонов, где самым дорогим оказался Angular, а наиболее экономичным — связка Hono и htmx. Разница в медианной стоимости между худшим и лучшим вариантами составила почти два раза.
Читать оригинал →
AI
Habr · 09.11.2026 17:36
Языковая модель с нуля на одной RTX 4060: dpp-gpt 2.2 Pro (260M), претрейн, SFT и RL
Автор описывает полный цикл создания собственной языковой модели dpp-gpt 2.2 Pro (260M параметров) с использованием одной видеокарты RTX 4060. Статья детально разбирает процесс претрейна на 31 млрд токенов, SFT и обучение с подкреплением GRPO для улучшения арифметики и работы с инструментами. Приведены результаты бенчмарков и сравнение с другими небольшими моделями.
Читать оригинал →
AI
Habr · 09.11.2026 12:03
Рабочее место с анцензорной Qwen3.8-Flash-Next (125 млрд параметров) за 43 тысячи рублей: GTX 1070 8ГБ, 128 озу и Xeon
Автор демонстрирует запуск MoE-модели Qwen3.8-Flash-Next с 125 миллиардами параметров на системе стоимостью 43 тысячи рублей, оснащенной видеокартой GTX 1070 и процессором Xeon. В статье проводится детальное сравнение производительности движков llama.cpp и Strata, анализируется влияние квантования, стратегий оффлоада экспертов и использования NVMe для ускорения инференса. Результаты показывают, что при правильном тюнинге конфигурации можно достичь стабильной генерации в 14–15 токенов в секунду.
Читать оригинал →
AI
Habr · 09.11.2026 09:40
Я протестировал DeepSeek Harness и вот что у меня получилось
Автор тестирует агентную среду DeepSeek Harness для автономной разработки браузерной аркады на React и TypeScript. Статья описывает работу субагентов, экономию средств благодаря высокому проценту кэшированных токенов и интеграцию подписки OpenCode Go. В процессе реализации выявлены ограничения модели при работе с реальными устройствами и серверами, требующие ручного вмешательства.
Читать оригинал →
AI
HN_top · 10.11.2026 06:01
Amazon saves millions by replacing Sonnet 4.6 with Strands Decider
Инженеры Amazon AWS заменили модель Claude Sonnet 4.6 на Strands Decider для классификации внутренних тикетов, что позволило сократить расходы на токены на 98%. Решение использует архитектуру SageMaker и AWS Lambda, обеспечивая высокую скорость обработки при сохранении точности результатов по сравнению с генеративными моделями.
Читать оригинал →
AI
HN_top · 09.11.2026 18:05
Show HN: STE80 Humanizer – de-AI text by writing 80% of the way to ASD-STE100
Описан инструмент STE80 Humanizer, который переписывает текст, сгенерированный ИИ, используя два подхода: удаление характерных фраз и применение стандарта ASD-STE100 в упрощенном виде. Метод основан на рекомендациях Андрея Карпатхи для повышения читаемости контента от языковых моделей без потери смысла. Проект включает правила редактирования, скрипт проверки и инструкции по установке для различных AI-агентов.
Читать оригинал →
AI
HN_top · 09.11.2026 21:56
TPUs
Компания Google расширила портфель ускорителей восьмого поколения, добавив системы TPU 8tx для безопасного инференса и TPU 8i Max для работы с огромными контекстными окнами. Новые решения ориентированы на эпоху автономных агентов и предлагают аппаратную защиту данных, а также повышенную плотность вычислений в стойке. Параллельно компания открыла доступ к экосистеме PyTorch и выпустила инструменты для упрощения развертывания моделей.
Читать оригинал →
AI
HN_top · 09.11.2026 20:04
Claude Fable 5.2 Scores 65 on Artificial Analysis, Highest So Far
Статья представляет детальный анализ модели Claude Fable 5.2 (max) с использованием индекса искусственного интеллекта Artificial Analysis Intelligence Index v5.0.1. Рассматриваются метрики оценки интеллекта, включая бенчмарки для агентов и научных исследований, а также показатели скорости вывода токенов и стоимости выполнения задач.
Читать оригинал →
AI
HN_top · 09.11.2026 18:24
Google Gemini routes personal Drive files and emails to human annotators
Исследование выявило, что Google Gemini автоматически извлекает данные из Drive и Gmail во время фоновых запросов без явных тегов. Полученные материалы, включая полные тексты документов и чувствительную информацию, попадают в конвейер для проверки человеческими аннотаторами. Это противоречит первоначальным обещаниям компании о полной изоляции пользовательских данных от человеческого вмешательства.
Читать оригинал →
AI
HN_top · 09.11.2026 17:58
Our Smallest, Most Efficient Model: Muse Ember
Компания Meta выпустила эффективную модель Muse Ember, оптимизированную для выполнения повторяющихся задач агентов, таких как работа с инструментами, кодирование и анализ документов. Модель демонстрирует высокую точность в задачах мультимодальности и программирования при сниженной стоимости по сравнению с конкурентами Claude Haiku 5.5 и GPT-6 Luna. Muse Ember доступна через Meta Model API и поддерживает контекст до 1 миллиона токенов.
Читать оригинал →
AI
HN_top · 09.11.2026 18:56
Claude Fable 5.2 and Mythos 5.2
Компания Anthropic выпустила обновленные модели Claude Fable 5.2 и Mythos 5.2, демонстрирующие значительный прогресс в программировании, логическом мышлении и работе с изображениями. Новые версии способны решать сложные задачи от формализации теоремы Ферма и проектирования электроники до управления физическими роботами, при этом показав ускорение генерации на 30% по сравнению с предыдущими версиями.
Читать оригинал →
AI
HN_top · 09.11.2026 11:36
6 Hours of YouTube and 85 handtyped pages of notes on LLM Inference – Start here
Проект samir-vllm представляет собой реализацию небольшого движка для инференса языковых моделей на C++ и CUDA, основанную на принципах работы трансформеров. Статья описывает архитектуру системы, включая загрузку весов, вычисления внимания, управление KV-кэшем и методы статического и непрерывного батчинга. Материал сопровождается подробными заметками и видеоуроками по реализации каждого этапа генерации токенов.
Читать оригинал →
AI
HN_top · 08.11.2026 19:37
How I Fight AI Brain Fry
Автор описывает метод борьбы с перегрузкой контекста при работе с Claude Code и Codex, организуя задачи как приоритетную очередь в Git. Агенты самостоятельно исследуют и реализуют безопасные задачи, а все решения передаются разработчику через единый интерфейс для проверки. Такой подход позволяет закрывать контекст каждой задачи и фокусироваться на одном решении за раз.
Читать оригинал →
AI
HN_top · 08.11.2026 10:22
Llama-modchip: 284B DeepSeek on 64GB RAM, no GPU
Проект llama-modchip представляет набор патчей для llama.cpp, позволяющих запускать сверхбольшие модели MoE, такие как DeepSeek-V4-Flash (284B), исключительно на системной памяти x86_64 и ARM64 процессоров без использования графических ускорителей. Инструмент использует кастомные методы квантования Fractal-64 и SwiGLU-H2, а также многоуровневую тилинг-оптимизацию для размещения моделей в 64 ГБ RAM с высокой скоростью инференса.
Читать оригинал →