Latest posts
Live stream finished (1 hour)
17 Sept, 11:16
Live stream started
17 Sept, 10:02
AI4Dev — AI for Development
17 Sept, 07:04
Кажется, что достаточно объединить несколько LLM-агентов, разрешить им общаться — и получится коллективный интеллект. Но сразу возникают вопросы: кто координирует агентов, как они распределяют задачи, что происходит без центрального управляющего узла и откуда появляется эмерджентное поведение?⚡️Анна Авдюшина, кандидат технических наук и инженер центра «Сильный ИИ в промышленности» университета ИТМО, расскажет о том, как сформировать роевой интеллект на LLM.На лекции поговорим про: → централизованные и децентрализованные архитектуры; → топологии взаимодействия агентов; → коммуникацию и распределение задач; → коллективное и эмерджентное поведение; → когда несколько агентов действительно лучше одного.⏰ Запускаем трансляцию сегодня в 13:00.Смотрите на YouTube, в ВК или прямо в этом канале — и задавайте вопросы Анне!
Live stream finished (1 hour)
16 Sept, 10:09
Live stream started
16 Sept, 09:06
AI4Dev — AI for Development
16 Sept, 06:33
🤖 Как поднять корпоративного LLM-бота в закрытом контуре? Расскажет Алексей Кудаков, CTO технологической группы «Проявление».Это продакшн-история для одной из крупнейших компаний в сфере ЖКХ России: один LLM-бот на телефон и чат-каналы (Макс, ВК, ОК, мобильное приложение) полностью on-premise, без единого внешнего вызова.Разберём: → Что болело у заказчика: ~60 жёстких сценариев скриптового робота, очереди в пиках, тупики в чатах → Как выбирали стек и почему остановились на Qwen3-14B Instruct + LoRA + RAG + vLLM → Дообучение LLM под домен ЖКХ: от 45 тысяч ручных размеченных звонков до 345 тысяч примеров → Голосовой стек и его грабли: STT с галлюцинациями на тишине, дообучение CosyVoice 3, «превойс» для обхода недоверия абонентов → Запуск в закрытом контуре на NVIDIA H200: архитектура, оптимизации, бюджет латентности → Итоговые метрики: ожидание оператора с 5 минут до <5 секунд, 72%
AI4Dev — AI for Development
15 Sept, 10:28
Мы много писали о роли ИИ в аналитике и разработке ПО. Теперь решили выпустить несколько материалов о том, как ИИ меняет кибербезопасность — вместе с нашей Red Team / pentest-командой.Начинаем с перевода статьи The Cybersecurity Industry Is Entering Its Third Era уже на Хабре. При этом руководитель нашей Red Team на вопрос о главном изменении последних лет отвечает ещё короче: скорость. Но об этом в следующем материале.securitylabai.ruPentestПроводим пентест приложений на базе LLM. Проверяем prompt injection, утечки данных, RAG, AI-агентов, MCP-серверы и внешние интеграции. Отчёт, сценарии атак и рекомендации по устранению.Live stream finished (59 minutes)
4 Sept, 15:04
Live stream started
4 Sept, 14:04
AI4Dev — AI for Development
3 Sept, 14:05
Почему наука автоматизируется неравномерно? О пределах исследовательского harness расскажет Максим Шаланкин, Machine Learning Team Lead из MWS и автор телеграм-канала Maxim.ML.27 августа 2026 года Anthropic объявила Model Hardware Standard: Claude из обычного терминала начал управлять микроскопами, роботизированными руками и qPCR-машинами. Интеграция, занимавшая недели, сократилась до часов.Днём раньше стартап Transfyr поднял $25 млн: сенсоры и камеры записывают каждое движение учёных, превращая видеозаписи рук в обучающие данные для лабораторных роботов. Наука в физическом мире, самая сложная для автоматизации область, начала получать свой интерфейс.Рассмотрим картину целиком: почему вычислительная наука уже упирается только в GPU, а экспериментальная — в законы природы.⏰ Запускаем трансляцию завтра, 4 сентября, в 17:00.Смотрите на YouTube, в ВК или прямо в этом канале — и
AI4Dev — AI for Development
2 Sept, 07:10
🤖 AI-агент с нуля: строим Multi-Agent SystemsДо сих пор мы строили одного AI-агента: дали ему инструменты, подключили MCP, добавили память и Guardrails. Он умеет получать контекст, принимать решения и выполнять действия во внешних системах.Но что, если задача становится слишком большой для одного decision-making loop? Например, нужно одновременно исследовать несколько источников, работать с разными наборами данных и permissions, независимо проверять результаты и координировать несколько направлений работы. Кажется, очевидное решение — добавить ещё агентов. Но здесь легко усложнить систему, не сделав её лучше.⚡️ Это пятая часть видеокурса об AI-агентах от ML-инженера Artezio Антона Максимова!Разберём Multi-Agent Systems: где на самом деле проходит граница между одним сложным агентом и системой из нескольких агентов — и когда распределение принятия решений действительно оправдано.
AI4Dev — AI for Development
1 Sept, 07:22
Andrew Ng (кофаундер Coursera, профессор Стэнфорда, экс-глава Google Brain и Baidu AI) опубликовал AI Engineering Skills Map - попытку сформулировать, какие навыки сегодня действительно нужны разработчикам в эпоху AI.В целом идеи вполне понятные: • уметь строить и контролировать AI-системы; • хорошо знать базовый software engineering; • уметь эффективно работать с coding agents; • и, что важно, уметь shaping the build - понимать, что именно нужно строить, зачем и как это должно работать.Последний пункт особенно интересен. По мере того как AI всё лучше пишет код по хорошему ТЗ, ценность инженера всё больше смещается от самого написания кода к пониманию задачи, архитектуре, требованиям и принятию инженерных решений.В общем, ничего революционного. Но приятно, когда направление, в котором сам смотришь на AI-shaped engineering, примерно совпадает с тем, что формулирует Andrew Ng.X (formerly Twitter)The AI Engineering Skills MapI am delighted to present The AI Engineering Skills Map. AI allows us to build software very differently today than in 2022, and everyone with the skills to take advantage of this shift has numerouAI4Dev — AI for Development
16 Aug, 05:59
ИИ превзошёл людей в искусстве убеждения — какова зона риска?В лекции рассматриваем третью по счету область применения, где искусственный интеллект наглядно демонстрирует свое превосходство. Если успехи AI-агентов в программировании и математике сегодня отрицают вслух только убежденные скептики, то вокруг искусства убеждения пока сохраняется относительное молчание.Доктор технических наук Владимир Крылов познакомит вас с результатами весьма глубокого и строгого научного исследования, результатом которого стал вывод: эпоха человеческой монополии на убеждение завершена. Создана технология, которая приводит факты, формирует эмпатию и меняет поведение эффективнее, чем самые обученные и высокооплачиваемые профессионалы в мире. Вопрос больше не в том, сможет ли ИИ убеждать массы. Вопрос в том, от чьего имени он будет это делать.🎥 Запись доступна здесь иAI4Dev — AI for Development
13 Aug, 06:29
🤖 AI-агент с нуля: строим GuardrailsВ прошлый раз мы дали агенту память — теперь он помнит пользователя между сессиями и может вызывать инструменты через MCP. Звучит идеально. Но у нас пока нет ни одного механизма, который контролирует, что агент читает, что делает и что отдаёт обратно.Системный промпт с запретами — это не защита, а иллюзия безопасности. Поскольку языковая модель является вероятностной системой, при определённых входных данных она проигнорирует любую инструкцию. И пока у агента есть инструменты, это уже не проблема некорректного ответа — это удалённая таблица в базе данных, письмо, отправленное не тому адресату, или бесконечный цикл API-вызовов, который сжигает весь лимит за ночь.⚡️ Представляем четвертую часть видеокурса об AI-агентах от ML-инженера Artezio Антона Максимова!Guardrails — это не фильтр в системном промпте. Это детерминированный код, который
Live stream finished (1 hour)
6 Aug, 10:14
Live stream started
6 Aug, 09:03
AI4Dev — AI for Development
5 Aug, 12:04
⚡️ ИИ превзошёл людей в искусстве убеждения — какова зона риска?Рассмотрим третью по счету область применения, где искусственный интеллект наглядно демонстрирует свое превосходство. Если успехи AI-агентов в программировании и математике сегодня отрицают вслух только убежденные скептики, то вокруг искусства убеждения пока сохраняется относительное молчание.Доктор технических наук Владимир Крылов познакомит вас с результатами весьма глубокого и строгого научного исследования, результатом которого стал вывод: эпоха человеческой монополии на убеждение завершена. Создана технология, которая приводит факты, формирует эмпатию и меняет поведение эффективнее, чем самые обученные и высокооплачиваемые профессионалы в мире. Вопрос больше не в том, сможет ли ИИ убеждать массы. Вопрос в том, от чьего имени он будет это делать.⏰ Запускаем трансляцию завтра, 6 августа, в 12:00.Смотрите на
AI4Dev — AI for Development
31 Jul, 12:32
🤔 Какова вероятность выживания человечества в эпоху суперинтеллекта?Исследователь Элиезер Юдковский и президент MIRI Нейт Соарес изложили свой прогноз в книге, которая вышла на русском языке под названием «Если кто-то его создаст — все погибнут. Почему сверхчеловеческий ИИ уничтожит нас всех».Доктор технических наук Владимир Крылов обосновал возможность куда более оптимистичного варианта развития событий. Он основан на разработках методов коммуникации с неживым, которые развивает биолог Майкл Левин. Ведь в будущем построение конвенциональных отношений со сверхинтеллектом существенно сократит вероятность рокового исхода...🎥 Запись доступна здесь и на других площадках:YouTube RuTube ВКонтакте ЯндексМузыка MaveAI4Dev — AI for Development
30 Jul, 06:31
🤖 AI-агент с нуля: создаем MemoryВ прошлый раз мы подключили агента к реальному миру через MCP — и теперь у него есть инструменты. Но каждый новый разговор он начинает с чистого листа.Разберём, почему «просто передавай всю историю» — это тупик сразу в трёх местах: токены дорожают экспоненциально, данные исчезают при перезапуске, а сама модель начинает галлюцинировать из-за эффекта Lost in the Middle. И покажем, как выглядит настоящая архитектура памяти агента.⚡️ Это третья часть видеокурса об AI-агентах от ML-инженера Artezio Антона Максимова!Memory — это не фича и не класс в LangChain. Это конвейер из четырёх слоёв, каждый из которых отвечает на свой вопрос.В этом выпуске: — Почему «большое контекстное окно» не решает проблему памяти — Что такое Lost in the Middle и почему это важнее, чем кажется — Архитектура memory-системы: контекстный слой, долговременное хранилище,
AI4Dev — AI for Development
29 Jul, 13:31
💥 Агентская фабрика на CI: автоматизируем весь цикл разработкиЛёша Берёзка, техлид iOS в "Додо Пицце" и автор канала о разработке, показал онлайн, как построить «фабрику» агентов в CI‑пайплайне — систему, которая самостоятельно закрывает полный цикл от создания issue до влития Pull Request.В эфире: ➡️ Как организовать оркестрацию нескольких агентов и обеспечить их согласованную работу? ➡️ Как фабрика автоматически заводит issue, сама их планирует, уточняет детали, реализует и доводит Pull Request до успешного слияния? ➡️ Типовые проблемы и способы их решения.🎥 Запись доступна здесь и на других площадках:YouTube RuTube ВКонтакте ЯндексМузыка Mave
Related Channels
Other channels in the same section of the catalogue.
