DOU | AI

Google тихцем проводить скорочення у своєму підрозділі Google Cloud. Хоча точну кількість звільнених наразі не розголошують, причина вже стала класичною для сучасного ІТ — корпорація оптимізовує процеси та ріже бюджети заради масштабних інвестицій у ШІ. Які саме команди постраждали найбільше та всі деталі читайте на форумі DOU.

Anthropic, яка ще на початку року відмовлялась від безпекових обіцянок, та за чутками, ось-ось випустить міфічну та небезпечну Mythos, раптово закликає лабораторії поставити розробку ШІ на паузу. Все тому що за поточного темпу розвитку ШІ зможе створювати своїх власних наступників, вважають у компанії. Якщо це станеться занадто швидко, люди ризикують втратити контроль над технологією. 👉 https://dou.ua/goto/1Kk2

Усі бояться, що штучний інтелект забере робочі місця за лічені тижні, але, за словами аналітика Бенедикта Еванса, великий бізнес так не працює, а розробники ШІ-моделей взагалі можуть стати просто низькомаржинальною інфраструктурою.  Як гадаєте, чи дійсно ми переоцінюємо швидкість цих змін?  👉https://dou.ua/goto/QirH

У коментарях до топіка про Anthropic запропонували цікавий філософський погляд на LLM як на сучасну ноосферу. А що думаєте ви, згодні з таким порівнянням? 👉https://dou.ua/goto/GCh5

Коли завдяки Claude ти почав виконувати вдесятеро більше завдань і думав, що тобі підвищать зарплату, а вийшло трохи навпаки :) Як гадаєте, чи варто бізнесу підвищувати зарплату працівникам за те, що за допомогою ШІ вони встигають закривати значно більше завдань? Чи це радше утопія? 👉 https://dou.ua/goto/a3zx

Пам'ятаєте ще такі часи? 😁

Чому авіашини досі роблять із соку екзотичного дерева, хоча синтетику винайшли сто років тому? І до чого тут штучний інтелект і ваша робота. Про те, як «застаріле» інколи не так вже й легко замінити на нове, як би вам цього не хотілося — читайте у новому блозі Юрія Савки. 👉https://dou.ua/goto/vKtw

Сьогодні від ШІ потрібен не красивий текст, а чіткі докази. У новому матеріалі Микола Федчик пояснює, як спадщина експертних систем 70-х років допомагає контролювати сучасні LLM. Все про Байєса, PROLOG, гібридний RAG та чотири головні уроки для побудови надійних рішень. 👉https://dou.ua/goto/u3Fa

Західна оборонка свого часу так захопилася економією на досвіді інженерів, що за кілька десятиліть просто розучилася виробляти зброю. Денис Стецьков, Tech Lead в NineTwoThree, проводить паралель і зазначає, що ІТ-сфера зараз ризикує повторити цей сценарій. У своєму блозі автор пояснює, чому розробники без реальної практики дебагінгу не стануть сеньйорами, чому не можна відмовлятися від джунів та що чекає індустрію, коли нинішнє покоління архітекторів піде на пенсію. 👉 https://dou.ua/goto/Opj5

Понад 170 AI/ML, Data інженерів та Data Science фахівців заповнили зарплатну анкету. А решта де? :) Літні канікули ніхто не оголошував, помідори посадите потім. Тут і напрягатися не доведеться - 5 хв вашого часу. Швиденько, панове. А то з чим же потім підете на salary review 👉 https://dou.ua/goto/PDuq

Розробник створив навмисно вразливий застосунок для відгуків на книги та запустив 15 моделей самостійно шукати проблему з безпекою. Найкращий результат мав GPT-5.5. Погані, але хоча б якісь - DeepSeek V4 Pro та дві моделі Claude. Частина моделей не впоралася жодного разу.  Більше про фановий експеримент читайте тут: https://dou.ua/goto/UCc0

Після 20 років у розробці Lead R&D Олександр Литвиненко помітив, що штучний інтелект робить його гіршим спеціалістом. Замість вирішення задач доводиться боротися з неіснуючими регістрами та застарілим кодом з форумів. Особливо сильно це б'є по embedded-розробці, де моделі впевнено пропонують катастрофічні рішення. У своїй статті автор пояснює, чому перевірка ШІ-генерацій забирає набагато більше часу за написання з нуля та як повернення до документації рятує справжні інженерні навички. 👉 https://dou.ua/goto/3GDf

Як і анонсувалося раніше, GitHub оновив тарифікацію свого інструмента Copilot, що стало справжнім фінансовим шоком для багатьох розробників. Відтепер сервіс стягує плату за фактично спожиті токени, через що вартість використання ШІ-помічника злетіла в десятки, а подекуди й сотні разів. До того ж ситуацію значно ускладнює те, що за нових умов доступні ліміти згорають надзвичайно швидко. Один з користувачів спалив 43% своєї місячної квоти всього лише за 8 запитів! Є тут ті, хто користуються Copilot? Розкажіть, як сильно зросли ваші прогнозовані витрати? 👉 https://dou.ua/goto/llLW

Чутки про те, що компанії витрачають $100k на токени для одного розробника щорічно, сильно перебільшені. Проте фінансова загроза для AI-проєктів реальна. Справжня проблема полягає в архітектурній неохайності, через яку вартість одного й того самого запиту ШІ-агента зростає у 1300 разів через роздутий контекст. Олексій Аяхов у своїй статті на реальних інженерних прикладах розбирає ілюзію мислення моделей та показує, як зупинити витік маржі за допомогою підходів Code Mode, фреймворків TurboQuant, Graphiti та AgentShield. 👉 https://dou.ua/goto/OtZc

Команда MamayLM випустила друге покоління українських моделей і власний чат-бот https://dou.ua/goto/LXGs Mamay AI підтримує роботу із зображеннями, аудіо, пошук в інтернеті, режим міркування та обробку довгих документів. Разом з цим команда випустила нове покоління українських LLM-моделей MamayLM. Розповідаємо деталі.

Травень розпочав еру автономної ШІ-інженерії. Поки команди закривали спринти, агенти самостійно переписували фреймворки, а моделі розв’язали задачу, якій 80 років. Про фінал суду Маска та всі новини індустрії — у новому випуску AI News Digest від Сергія Лелеко. 👉https://dou.ua/goto/0oPd

У другій частині циклу про CLI-агенти Володимир Дверницький переходить від теорії до суто практичних аспектів роботи з Claude Code. Автор детально розбирає налаштування CLAUDE.md, управління контекстом, створення вузькоспеціалізованих субагентів, власні slash-команди та автоматизацію браузера через Playwright MCP. 👉 https://dou.ua/goto/RTt0

Звичний SDLC більше не працює, коли ви створюєте ШІ-агентів. Однакові запити дають різні відповіді, а система може непомітно зламатися просто через оновлення моделі на боці провайдера. У своїй статті Андрій Кравець, Python-розробник в Levi9, розбирає Agent Development Lifecycle (ADLC) — новий підхід до розробки недетермінованих систем. Автор розповідає як вимірювати якість через eval-харнеси, навіщо збирати golden set і чому в агентній інженерії оцінка має передувати написанню коду. 👉 https://dou.ua/goto/HiB3

Із Codex роблять інструмент, корисний не лише розробникам. Туди додадуть плагіни для дата-аналітиків, дизайнерів, сейлзів, інвесторів тощо. Крім того, можна буде розгортати сайти прямо в інфраструктурі OpenAI та ділитися ними з командою. А ще - точково правити документи, таблиці та презентації. 📌 https://dou.ua/goto/5COQ

191 вакансія було на DOU для AI/ML у травні Конкуренція поступово зростає: зараз — у середньому 19 відгуків на вакансію, у січні було 13. 5 тисяч айтівців заповнили зарплатну анкету. А ви?