Kurgan-Telecom Ru | Информационные технологии

Существует ли такая задача или класс задач, в которых машина вынуждена демонстрировать разумное поведение, а не просто оптимизировать заранее заданную цель?

Кажется, в мире нейрогенераторов сейчас настоящая гонка вооружений. Каждый месяц выходит новая модель, каждая громче предыдущей кричит о “прорыве”, “фотореализме” и “понимании контекста”. OpenAI, Google, Black Forest Labs, Midjourney – все хотят быть первыми. Но кто из них действительно умеет работать со сложными, многосоставными сценами?

Мы решили не гадать, а провести честный эксперимент. Взяли один мегапромпт – с девушкой, двумя необычными спутниками, инопланетной атмосферой и кучей деталей – и прогнали его через пять топовых нейросетей 2026 года. Что получилось? Кто‑то блистательно справился, а кто‑то просто нарисовал милую открытку, проигнорировав половину условий.

Это не просто обзор – это битва алгоритмов, где победит тот, кто не просто рисует красиво, а думает, как художник. Итак, запускаем генерацию – и смотрим, чья нейросеть действительно готова к полету на другую планету в компании Крокодила и Зебры.

Включаем воображение и начинаем тест!

Как подружить MCP-сервер, клиент и LLM в вашем приложении - практическое руководство.

Всем привет! Меня зовут Владимир, последние несколько лет я занимаюсь разработкой приложений с использованием моделей  компьютерного зрения (CV), обработки естественного языка (NLP) и больших языковых моделей (LLM).

Буду делиться своими наработками в этих областях. Начнем с серии материалов про МСР

В прошлой статье я описывал свой путь в качестве основателя стартап в Кремниевой Долине и вывел 12 уроков. Одни из наиболее «срезонировавших» тезисов того материала стал раздел про «управленческий долг». Я упомянул его вскользь, но на самом деле именно он стал тем фактором, который не позволил вырастить компанию до уровня в десятки миллионов долларов – хотя такой шанс в какой-то момент реально был.

Термин управленческий долг (management debt) я впервые увидел в книге Бена Хоровица – The Hard Thing About Hard Things. Бен – легендарный CEO (выводил компанию на биржу и продавал на $1млрд+) и сооснователь фонда Andreessen Horowitz, он умеет называть вещи своими словами.

Все похоже на техдолг – ты принимаешь удобное, «мягкое» решение сегодня, а завтра за него приходится расплачиваться с дикими процентами. И как и в случае с техдолгом, management debt может приводить к серьезным последствиям.

Ниже – 5 уроков о том, как я брал эти «кредиты», и как потом приходилось расплачиваться.