· Хабр

Восстановление Electron-приложения с помощью GPT-6 Astra через разные API

В эксперименте проверили возможность модели GPT-6 Astra восстановить приложение Pomotroid и добавить функции импорта и экспорта состояния. Автор сравнил качество готовых решений, время выполнения, автоматические проверки и расходы через сервисы OpenAI, OpenRouter и TeamoRouter.

Читать в первоисточнике — Хабр ↗

Ещё в ленте

· Хабр · Продукты

Опыт масштабирования harness для ИИ-агентов на команду

Автор поделился опытом разработки и адаптации обвязки для ИИ-агентов при переходе от личного использования к командному. Система с инструментами, проверками, базой знаний и поддержкой MCP работала стабильно для одного человека, но столкнулась с проблемами при передаче коллегам. В материале рассматриваются пять шагов по преодолению этих сложностей.

· Хабр · Продукты

Представлен легковесный UI-фреймворк для людей и AI-агентов

Разработан кроссплатформенный UI-фреймворк на Rust размером 900 КБ с поддержкой шести платформ и работы в браузере через WASM. Инструмент способен рендерить интерфейс в JSON, что позволяет AI-агентам взаимодействовать с приложениями напрямую без создания скриншотов.

· Хабр · Безопасность · Модели

ИИ-модель впервые обнаружила критическую zero-day уязвимость в ядре PHP

ИИ-модель GPT-5.6 Sol в ходе автоматического аудита выявила уязвимость PHP2Shell с рейтингом CVSS 10.0 в ядре PHP. Проблема переполнения буфера при обработке multipart/form-data оставалась незамеченной человеком на протяжении десятилетий. Инцидент показал способность нейросетей эффективно находить скрытые zero-day уязвимости в старом коде веб-инфраструктуры.

· Хабр · Модели

Результаты дообучения компактной нейросети на MacBook с помощью MLX и LoRA

Разработчик провел эксперимент по дообучению небольшой модели для лаунчера Lumi на MacBook, использовав LoRA через MLX на 328 примерах. В результате первой попытки качество работы модели снизилось на контрольном тесте, однако со второй попытки ее показатели удалось вернуть к исходным. Автор описал проблемы обучения малых моделей на небольших датасетах и текущие ограничения при переносе весов в Ollama.