Not found

Почему новости о «сбежавших» нейросетях появляются регулярно, что на самом деле проверяют в red teaming и ARA-тестах и какие задачи остаются за пределами арены.

Почему модель по умолчанию выдаёт избыточные решения, какой естественный тормоз сложности исчез и как использовать ИИ как редактора, а не как генератора.

Почему одни компании несут потери, а другие взлетают по экспоненте: разбор на примерах Shopify, Meta, Klarna, Duolingo и других.

Как искренние диалоги с ИИ стали подарком для корпораций и почему мышление стоит оставить себе, отдав ИИ рутину.

От горькой поговорки позднего СССР до охоты корпораций за инженерами и нового вопроса, который ставит ИИ.

Протокол работы с несколькими моделями как с исследователем, критиком и редактором, не отказываясь от мышления.

Как ТРИЗ помогает Samsung, Intel и другим компаниям находить противоречия, улучшать продукты и системно решать сложные задачи.

Иногда решение выглядит вполне логичным и всё равно не работает, потому что не затрагивает настоящую проблему. О том, почему мы решаем не ту задачу и как увидеть это яснее.

Простое объяснение электричества через велосипед, давление воды и старую швейную машинку.

О стоимости AI, пределах автоматизации и почему эффективное использование AI становится новым профессиональным стандартом.

О письме, исследовании, сомнении и разговоре с искусственным интеллектом.

Почему агентным ИИ-системам нужен проверяемый, ограниченный по времени контроль доступа на уровне действий.

Видение глобальной сети доверительных контактов, где людей, специалистов и компании можно находить через приватные цепочки доверия.

Почему знание больше не является главным преимуществом в эпоху AI.