惯性聚合 高效追踪和阅读你感兴趣的博客、新闻、科技资讯
阅读原文 在惯性聚合中打开

推荐订阅源

WordPress大学
WordPress大学
The Register - Security
The Register - Security
Hugging Face - Blog
Hugging Face - Blog
博客园 - 聂微东
GbyAI
GbyAI
Recent Commits to openclaw:main
Recent Commits to openclaw:main
博客园_首页
D
Docker
S
Security @ Cisco Blogs
K
Kaspersky official blog
爱范儿
爱范儿
Simon Willison's Weblog
Simon Willison's Weblog
TaoSecurity Blog
TaoSecurity Blog
V
V2EX
C
CXSECURITY Database RSS Feed - CXSecurity.com
T
Troy Hunt's Blog
Cloudbric
Cloudbric
博客园 - 三生石上(FineUI控件)
Cyber Security Advisories - MS-ISAC
Cyber Security Advisories - MS-ISAC
The Hacker News
The Hacker News
美团技术团队
S
SegmentFault 最新的问题
L
Lohrmann on Cybersecurity
cs.AI updates on arXiv.org
cs.AI updates on arXiv.org
宝玉的分享
宝玉的分享
The Last Watchdog
The Last Watchdog
Y
Y Combinator Blog
M
MIT News - Artificial intelligence
钛媒体:引领未来商业与生活新知
钛媒体:引领未来商业与生活新知
奇客Solidot–传递最新科技情报
奇客Solidot–传递最新科技情报
CTFtime.org: upcoming CTF events
CTFtime.org: upcoming CTF events
Martin Fowler
Martin Fowler
Google Online Security Blog
Google Online Security Blog
K
KPMG report finds enterprise disconnect between AI and its ROI | CIO
C
Cybersecurity and Infrastructure Security Agency CISA
T
Tor Project blog
Vercel News
Vercel News
The Cloudflare Blog
G
Google Developers Blog
T
Threat Research - Cisco Blogs
AI
AI
Stack Overflow Blog
Stack Overflow Blog
I
InfoQ
Scott Helme
Scott Helme
S
Schneier on Security
大猫的无限游戏
大猫的无限游戏
The GitHub Blog
The GitHub Blog
S
Securelist
IT之家
IT之家
Microsoft Azure Blog
Microsoft Azure Blog

Все публикации подряд на Хабре

Ловим музу за клавиатуру: как айтишнику стать автором Что умеет Midjourney в 2026? Мой немного грустный разбор этого шикарного инструмента Никто не любит писать тесты, но ИИ может исправить это IPv8 выглядит как мечта. Поэтому почти наверняка не взлетит Производители вернули в продажу материнки с DDR3. Что происходит? Управление агентом с телефона через Telegram теперь в KodaCode От координации к лидерству: как меняется роль руководителя разработки Я сделала родителям бизнес вместо пенсии: зарабатываем 70 тысяч, мама не даёт продать В три раза быстрее приемка товара и оптимизация трудозатрат на 73%: как «РСТ-Инвент» помог Gulliver Group ИИ-шечный мир победил? О влиянии искусственного интеллекта на игропром Кремль снижает давление на Телеграмм пока Европа строит интернет по паспорту Как CEO, CTO и CIO за 8 часов собрали ИИ-директора, который умеет держать позицию под давлением Как (не) потерять домен за выходные Вместо 8 разных VPS: как я организовал практику студентам на одном сервере Почему твой Open Source проект не замечают? R&D: искусство управления неопределенностью в разработке AI-дефляция: вакансий для разработчиков больше, а рост зарплат — худший за 15 лет Мы отдали управление роботами OpenClaw. Что из этого вышло Галактический ID: система идентификации для всех форм разумной жизни Шесть основ бизнес-анализа: начинаем с вопроса «Кто в игре?» Код-ревью, в котором дело не в коде Данные переехали. Команда — нет Системной подход к сдаче OSWE в 2025 Почему комната управления реактором покрашена в цвет морской пены 4 YAML-файла вместо PySpark: как аналитикам строить пайплайны без разработчиков LLM-агент для поиска свободных доменов: автоматизируем подбор Когда, зачем и как правильно начинать новую сессию в Claude Code? Как я заставил нейросеть писать макросы для FreeCAD Анатомия ИИ‑агента для подбора персонала. От тысячи резюме к топ‑10 за минуты Опыт разработчика как экономика внимания Автономность как точка невозврата: кто будет субъектом в цифровом будущем Обучение ИИ в «диких» условиях: как рутинные действия превращаются в датасеты Как измерить LLM для задач кибербеза: обзор открытых бенчмарков Где хранить код? Сравнение GitHub, GitLab и Bitbucket Математика объясняет, почему нормальное распределение встречается повсюду Почему ваш FinOps не работает: 12 тезисов от практиков Как подписать проектную документацию УКЭП с использованием бесплатных лицензий Pilot Адаптивное администрирование Sigla Vision Я грузил уран в бочки, а потом 20 лет строил ИТ в атомной отрасли Чем позвонить с Эвереста? История и обзор спутниковой связи. Часть 2 Как языковая модель помогает контролировать качество инструктажей по охране труда в металлургии Как не передать на desktop свой IP в РКН Анатомия SAP Privileges: как устроено управление правами в macOS MoneyDev: Сказка про три главных слова Обновлённый токенизатор видео K-VAE 2.0 от Сбера Как сделать диспетчеризацию дома на 1284 квартиры почти бесплатно Как мы разогнали железную дорогу Мы дали агентам рутину. Теперь надо решить — что делать с освободившимся временем Токсичный контент, промпт-хакинг и защита ИИ — всё о Guardrails для LLM Умный город начинается с точного взгляда: как «Фалькон Тех» меняет пространство к лучшему Навайбкодил приложение для анализа графов Почему Дюну так интересно читать? Упрощаем работу с рутиной или как стать Гендальфом Белым Деконструкция Go: CPU, RAM и что там происходит. Go Assembler база. Часть 1.1 Какие профессии исчезнут из-за ИИ, а какие появятся? И что с этим делать Как мы построили IT-отдел, где хочется расти: архитектурные встречи, прозрачные метрики и книжные подарки Rufler: Делаем из Claude Code автономный рой через один YAML-конфиг Sing-box и белый список приложений Как построить надёжный обмен сообщениями в микросервисах: лучшие практики для enterprise OpenAI строит MLM-пирамиду, а McKinsey и Accenture помогают ей в этом Дом, который не построил Фишер (Часть 2) «Сверхзвуковой математик» против «Вдумчивого логиста»: битва алгоритмов 3D-упаковки Мультимодальные модели – грубый и дорогой инструмент Разговоры ничего не стоят. Код тоже Проверки физических лиц: с кого начнет ФНС Топ-10 бесплатных нейросетей для создания видео в 2026 году Первые слои кода: как наши решения сегодня определяют архитектуру ИИ на десятилетия Разработка нового статического анализатора: PVS-Studio JavaScript Поиск уязвимостей ПО: базовый минимум или роскошный максимум Почему оценка персонала не работает как инструмент управления Как мы разработали ИИ-ассистента и сократили рутину продуктовой команды на 50% Как я ушел из найма, нажарил косточек и продал на маркетплейсах на 168 млн в год Когда 1С:ERP уже внедрена, а нормального производственного плана всё ещё нет Как я сделал Claude мультимодальным, подключив к нему Qwen Omni Как приглашение на вакансию мечты превращается в атаку Infrastructure as Code: философия и лучшие практики IaC Тестируем Yandex Code Assistant на задаче, в которой нужно хранить секреты nxs-universal-chart v3.0: новое поколение универсального Helm-чарта Callback Injection: Техника, которая отправила Microsoft Defender в глухой нокаут «Все идеи на стол»: митап как способ вывести проект из тупика Сегодня я узнал нечто новое о GPU благодаря багу в своей игре Как заставить LLM ̶ ̶г̶а̶л̶л̶ю̶ ̶ эволюционировать Карта событий как фундамент аналитики: практический кейс для E-commerce Что выбрать для AI: x86, ARM или RISC-V? Дайджест железа за март Роль соматических мутаций в развитии аутоиммунных заболеваний: путь к избирательной терапии Mythos от Anthropic — тревожный сигнал для всех, а не только для банков Guardrails для LLM на Java: как приручить промпт‑инъекции и токсичные ответы Green-VLA: как мы собрали VLA-модель для реального антропоморфного робота и не потеряли обобщение Финансовая гонка вооружений: почему умные люди добровольно в ней участвуют Эра ИИ-агентов наступила: выбираем лучшего цифрового сотрудника # Практический опыт внедрения WinCC Redundancy на производственном предприятии Сделал MVP за 3 дня, а потом неделю прикручивал оплату. Оно того стоило? Физика против Маска: почему Starship V3 может оказаться ещё одной катастрофой Нефть Венесуэлы: крупнейшие запасы в мире, но не крупнейшая нефтяная держава JPA 4. Переосмысление Hibernate Почему зеркальная фотокамера Nikon D5 десятилетней давности идеально подошла для миссии «Артемида-2» Проект «Уровень-Спутник» или как мы сделали платформу для гидрологов «Замедлиться, чтобы ускориться»: почему ИИ повышает цену ошибок в требованиях и архитектуре Как с нуля поднять трафик IT-компании на 1657% при бюджете 55 тыс. и выжить Pixel-perfect Downsampling — идеальная отрисовка 50 миллионов точек без потерь
Перспективы ИИ в России: снова на исходной позиции, как и 100 лет назад (про политику)
Антон Пчела · 2026-06-28 · via Все публикации подряд на Хабре

Предисловие. Статья носит характер философского взгляда на ситуацию с развитием ИИ в мире в пору острых межблоковых конфликтов, когда ИИ становится ключевым импакт-фактором противостояния следующих лет. Это попытка резюмировать ситуацию в короткой форме, как это сложилось у автора настоящей статьи.

Мир ИИ уже вошёл в следующую фазу.

Речь идёт не о моделях, которые быстро отвечают на вопрос в чате. Последние поколения обучаются на ультрадлинных траекториях решения задач: модель способна часами вести одну работу, разбивать её на этапы, пользоваться инструментами, проверять промежуточные результаты, исправлять ошибки и продолжать движение к цели.

Следующий уровень — управление группой агентов. Модель учат руководить множеством копий самой себя или специализированных агентов: раздавать им части задачи, ставить приоритеты, собирать результаты, перепроверять выводы, запускать новые ветви исследования. Здесь ключевую роль играет обучение с подкреплением: PPO, GRPO и более сложные методы, где система учится достигать цели в среде действий, а не просто продолжать текст.

Именно поэтому модели уровня Fable / Mythos становятся качественно иной угрозой. Они знают огромный массив человеческих ошибок благодаря обучению на реальных данных, коде, отчётах, уязвимостях и историях инцидентов. Они помнят, где люди ленятся обновлять системы, какие классы ошибок повторяются, какие конфигурации обычно остаются открытыми, какие процессы организации игнорируют годами.

Одновременно такие системы способны быстро развернуть множество параллельных агентов: одни изучают внешнюю поверхность объекта, другие ищут уязвимости, третьи сопоставляют версии программного обеспечения, четвёртые строят цепочки действий, пятые проверяют найденные ходы. После этого центральная модель сводит результаты в единую операцию.

Если подобная система получает задачу атаковать критическую инфраструктуру, она действует с масштабом и скоростью, которые раньше были доступны только крупным государственным структурам с большими командами специалистов. История с тестированием на DHS показывает сам принцип: когда такая модель начинает успешно вскрывать защищённые государственные контуры, её возможности становятся вопросом стратегической безопасности. Дополнительная проблема — риск повторного вывода модели из ограничений через сложный jailbreak, включая атаки, сформированные самой моделью.

Для России это означает очень простую вещь: угроза уже рядом. Зарубежная агентная система высокого уровня потенциально способна вывести из строя крупный банк, оператора связи, транспортный контур, промышленную систему, государственный реестр или цепочку поставок. Вопрос состоит не в том, появится ли такая возможность, а в том, насколько быстро она станет массовой и дешёвой.

Быстрый защитный ответ придётся строить жёстко: сегментировать сети, изолировать критические контуры, сокращать внешний доступ, возвращать ручные и автономные режимы для жизненно важных процессов, создавать отдельные технологические стеки и защищённые контуры управления.

А причем тут "100 лет назад"? Ответ прост "Проект Манхеттен" и ответ СССР. Только импакт ИИ будет выше. Кратно. Потому, что мы живем в пузыре цифровых технологий, а ИИ влияет впервую очередь на них.

Этого недостаточно для долгосрочной безопасности. России нужна собственная программа ускоренного развития передового ИИ — условный новый атомный проект. Стране требуется суверенная модель стратегического класса, собственная вычислительная база, закрытые данные, агентные системы, полигон для испытаний и сильная школа обучения моделей на сложных задачах.

Нужна команда уровня Курчатова и Берии: люди, которые понимает технологии, способны собрать науку, промышленность, безопасность, разведку, вычислительную инфраструктуру и государственное управление в одну программу. Нужна также жёсткая система межведомственной координации, быстрые решения, защита результатов и персональная ответственность за сроки.

Я считаю, что у России есть шанс пройти этот путь. Сложность состоит в том, что действовать придётся быстро, в условиях технологического давления и привычной нехватки ресурсов. Но именно такие задачи страна исторически умеет решать, когда появляется ясная цель, сильное руководство и общий государственный приоритет.

А что у нас? У нас оперштабы по ИИ и национальный приоритет внедрения ИИ к 2030г. Т.е. через 4 года. А с учетом нашей любви к переносам сроков всего и вся, то может и не 4 года, а все 10 лет. А Мифос и Фейбл работают уже сейчас. Притом, что еще 5 лет назад ИИ только зарождался от архитектуры трансформеров. Пока мы создаем штабы и говорим про приоритеты - конкуренты уже работают имея неограниченный ресурс. Настораживает.

И вот, в конце, я скатился к скрепам и Священному долгу нашей Родины. Не хотел. Не подразумевал. Скорее пытаюсь обратить внимание читателей на то, что дефицит бензина на автоколонках, как и дефицит яицу/гречки/туалетной бумаги - это явления временные. А потерять критическую инфраструктуру, все те крутейшие и удобные сервисы развитые за 15 лет (спасибо Сбер, Яндекс, Госулсуги, Озон и ВБ) будет обидно.

Конечно можно сказать, что у нас есть Алиса и Салют, но именно это пугает еще сильнее. Если мы допускаем, что Алиса - это аналог Фейбл/Мифос, то оковы иллюзий разбить будет очень тяжело. Нужны люди способные говорить правду, прорывные идеи, прикладные продукты и внедрения и общее усилие всех причастных.