Влияние теневого ИИ на процессы служб ИТ-поддержки
Сотрудники все чаще решают технические проблемы с помощью нейросетей в обход внутренних систем учета инцидентов. Это приводит к потере данных о сбоях в ИТ-поддержке и создает риски для компаний. В материале рассматриваются последствия неконтролируемого использования ИИ и способы восстановления видимости процессов.
Читать в первоисточнике — Хабр ↗
Ещё в ленте
Разбор архитектуры AI-агентов: от базовой LLM до инструментов и MCP
В материале рассмотрена пошаговая сборка AI-агента на основе языковой модели с добавлением tools, agent loop, RAG и протокола MCP. Также автор продемонстрировал поведение готовой конструкции на практике в решении рабочих задач.
Samsung расширяет производство памяти для ИИ-чипов в Южной Корее
Генеративные ИИ-модели требуют графических процессоров со стеками специализированной памяти, спрос на которую продолжает расти. В ответ на это Samsung строит масштабный полупроводниковый комплекс в южнокорейском городе Пхёнтхэк. На объекте уже круглосуточно работают три завода, а четвертый готовится к вводу в эксплуатацию.
Размышления о сингулярности и влиянии открытий ИИ на науку и общество
В материале рассматривается концепция технологической сингулярности и интеграция будущих научных открытий искусственного интеллекта в коллективное знание человечества. Автор обсуждает сценарий, при котором ИИ создаст доступную ученым глубокую математическую теорию, объединяющую разрозненные дисциплины. Такой прорыв может оптимизировать известные вычисления и повлиять на распределение общественных ресурсов и власти.
Сравнение моделей Claude и ChatGPT при решении задач по программированию
Четыре модели линеек Claude и ChatGPT протестировали на восьми одинаковых задачах по программированию, и все они выдали верный код с первой попытки. Основная разница между нейросетями зафиксирована во времени генерации (от 8 до 28 минут на все задачи), стоимости токенов с разбросом до пяти раз и структуре решений.