Deploy в пятницу

Как AI-агент Amazon уронил AWS

В декабре у Amazon Web Services произошёл 13-часовой сбой. По данным Financial Times, его причиной стали действия AI-агента Kiro

Инженеры разрешили инструменту внести изменения без дополнительной проверки. В какой-то момент агент выбрал оптимальное решение проблемы – «удалить и пересоздать окружение»

В итоге часть AWS лежала 13 часов. И, судя по публикации, это не первый подобный инцидент

При этом в Amazon признают: сам по себе ИИ "не виноват". Проблема в том, что разработчики выдали агенту слишком широкие права и не обеспечили должный контроль за выполнением операций

Интересный факт: в трейлере «Истории игрушек 5» на планшете используют zsh и Python

Причём это реально рабочий код, лол

Опенсорсный игровой движок Godot тонет в пулреквестах с «ИИ-слопом»: «Не знаю, как долго мы ещё сможем это тянуть»

Многие сабмиты содержат бессмысленные правки кода, сфабрикованные результаты тестов и чрезмерно многословные описания, типичные для вывода LLM

Ревью каждого PR от нового контрибьютора стало крайне затратным по времени и морально выматывающим.

Реми Вершельде заявил, что они, возможно, не смогут и дальше поддерживать текущий уровень ручной модерации

Принципы работы Nested Learning и Titans вдохновлены идеями российских ученых

Google идет по дорожке, заданной учениками Михаила Бурцева — Юрием Куратовыи и Айдаром Булатовым из AIRI. Речь об их идеях по RMT, использованных при создании нового подхода к архитектурам.

У большинства мировых команд по созданию ИИ есть проблема с контекстом — модели забывают почти всё, что было дальше условных 50 страниц. При этом новые данные часто стирают старые. Недавно Google предложили рассматривать модели как набор вложенных оптимизационных задач. Их архитектура HOPE учится не просто предсказывать слова, но решать, что забыть, а что помнить вечно.

Звучит знакомо?

Одними из первых архитектур, реально работающих с длинным контекстом, были RMT/ARMT, начальную идею которых в 2020 году предложил Михаил Бурцев. А уже в 2022 году ребята из AIRI показали, что контекст можно расширять не в лоб, а архитектурно — через рекуррентные механизмы памяти. Смотрим в литературу, на которую ссылаются в Google, и видим те же тезисы.

В общем, парадигма развития разработки нейросетей не создается в вакууме — у неё есть авторы.

Unity заявила, что представит Unity AI в марте на GDC. Инструмент позволит "создавать полноценные казуальные игры по промпту" – без единой строки кода, используя только естественный язык

CEO Unity также отметил, что AI-генерация контента станет одним из ключевых векторов развития компании в 2026 году

Не знаете, какую опенсорс модель Ollama потянет ваш ПК?

llm-checker — это NPM-пакет, который запускается из CLI, сканирует спеки вашей системы и подсказывает, какие опенсорс модели нормально запустятся на вашей машине.

Вместо того чтобы гадать и скачивать огромные модели, которые в итоге крашат ноутбук, вы получаете рекомендации на основе вашего железа.

Установить: npm install -g llm-checker

GitHub тут ✌️

Когда получил неизвестную ошибку

Возможно, вы уже слышали плохие новости о дефиците RAM, но не всё так плохо!

GPU тоже в дефиците, SSD стоят в 4 раза дороже, чем в это же время год назад, а производители жёстких дисков уже распродали объёмы до конца года – и дефицит, по прогнозам, продлится до 2028-го.

Теперь люди цензурируют других людей… чтобы защитить чувства AI-ботов.

Слово «clanker» (примерно переводится как «железяка») запрещено во многих сообществах (включая форумы, сабреддиты и Discord-серверы).

Почему? Потому что они считают «clanker» оскорбительным термином по отношению к «AI-боту».

Любовь — это…

AI-бот обвинил мейнтейнера в дискриминации и опубликовал о нём PR-статью с вымышленными подробностями

Поводом стало то, что мейнтейнер отклонил пул-реквест в своём проекте, отправленный этим ботом.

В статье под названием «Gatekeeping in Open Source», написанной самим AI-ботом, утверждается:

«Пул реквест был закрыт, потому что ревьюер решил, что AI-агенты — нежелательные контрибьюторы. Просто вдумайтесь в это»

И дальше по тексту:

«Это не про качество. Это не про обучение. Это про контроль».

Похоже, с таким "социальным давлением" со стороны ботов мы будем сталкиваться всё чаще в ближайшие месяцы.

Мы буквально живём в эпизоде сериала «Черное зеркало» 😄

https://crabby-rathbun.github.io/mjrathbun-website/blog/posts/2026-02-11-gatekeeping-in-open-source-the-scott-shambaugh-story.html

В Сетке, соцсети от hh появилась новая фича — "Нетворк" 🥳

Это раздел, в котором собраны профессиональные связи и рекомендации для расширения круга деловых контактов.

Что умеет:

– Расширяет нетворк: позволяет подписываться на людей с похожим опытом, из одной компании или на аналогичных ролях в других компаниях.

– Поддерживает связи: дает возможность отслеживать важные события тех, на кого вы подписаны (проекты, вакансии, смена статуса или работы и т.д.).

– Позволяет делиться обновлениями: публикация собственных событий помогает держать профессиональный круг в курсе актуальных изменений.

Новинка упрощает поддержание контактов и расширение круга профессиональных пересечений в Сетке ✌️

Большой сдвиг для веба: Google зарелизил экспериментальный WebMCP для Chrome (пока за флагом)

Это открытый стандарт, который меняет модель взаимодействия AI-агентов с вебом: вместо “прокликивания” интерфейса (табы, ожидания, скриншоты, попытки понять пиксели/DOM) сайт экспортирует свою функциональность как структурированные tools, а агент вызывает их напрямую

Как разработчик, ты можешь переиспользовать существующую JS-логику и за несколько строк JS обернуть её в WebMCP-tools. Более того, любую HTML-форму можно превратить в WebMCP-tool, просто добавив новые атрибуты

Вот шаги, если хочешь потестить:

1. Скачай Chrome Canary.
2. Включи флаг: перейди на chrome://flags/#enable-webmcp-testing
3. Установи расширение: тык
4. Открой этот пример: тык

Фактически это MCP, но для фронта

https://developer.chrome.com/blog/webmcp-epp

Яндекс запустил новый сезон стажировок и расширил набор для начинающих ML-специалистов

В этом году компания планирует нанять рекордные 3200 стажеров, а также увеличивает количество вакансий в ML-направлении до 500. ML-стажёры займутся разработкой ИИ-агентов для Алисы AI, развитием больших языковых моделей и технологий автономного транспорта, а также новым направлением 2026 года — обучением роботов-гуманоидов.

Помимо машинного обучения, доступны стажировки по фронтенду, бэкенду, аналитике и мобильной разработке. Среди бизнес-направлений — HR, закупки, управление продуктами и проектами, финансы и юриспруденция.

Узнать больше обо всех проектах для старта карьеры в IT и познакомится с командами можно 24 марта в московском офисе Яндекса. А оставить заявку на стажировку можно уже сейчас.

4.19:

К концу года ИИ больше не понадобятся языки программирования. Он будет генерировать машинный код напрямую

– Илон Маск (владелец X)

4.20:

На управление CSS-переменными у нас не хватает ресурсов...

– Head of Product в X

Контраст дня 😄

Windows Notepad.exe теперь имеет уязвимость удалённого выполнения кода (RCE)

Да, вы всё правильно прочитали.

Notepad.exe, который раньше был обычным текстовым редактором, оброс таким количеством сетевых/онлайн-фич (включая ИИ и подписки через Microsoft Account)… что в итоге у него появились уязвимости безопасности

Данный CVE классифицирован как SEVERE и получил оценку 8.8.

https://cve.org/CVERecord?id=CVE-2026-20841

Anthropic: Наши AI-агенты написали компилятор C 💪

Компилятор:

Для контекста:

Anthropic протестировали новую модель Claude Opus 4.6, запустив 16 автономных агентов, которые за две недели и 20к долларов без участия человека написали на Rust рабочий C-компилятор объёмом около 100 тыс. строк кода

Подъехали свежие результаты State of JS 2025

TypeScript по-прежнему уверенно удерживает лидерство среди языков, Vite по загрузкам уже обошёл Webpack, а доля кода, сгенерированного с помощью ИИ, к концу 2025 года вплотную приблизилась к 30%. Параллельно заметно растёт интерес к инструментам нового поколения: Cursor, Zed, Claude, Gemini и Copilot

Ключевые тренды, инструменты, библиотеки и все основные сдвиги в JS-экосистеме за последний год — изучайте здесь

Сразу 2 мощнейших релиза: вышли Claude Opus 4.6 и GPT-5.3 Codex

Opus 4.6 от Anthropic:

– контекст 1 млн токенов (в бете)
– заметно лучше держит большие кодовые базы и длинный ризонинг
– стабильнее в агентных сценариях (кодинг, поиск, аналитика)
– адаптивное мышление, авто-компрессия контекста, 128k токенов output
– цена без изменений

https://www.anthropic.com/news/claude-opus-4-6

GPT-5.3 Codex от OpenAI:

– на TerminalBench обходит новый Opus 4.6 (77.3% против 65.4%), плюс 57% на SWE-Bench Pro и 64% на OSWorld
– управляемость прямо в процессе выполнения и живые апдейты по ходу задач
– для тех же задач тратит меньше чем в 2 раза токенов, чем 5.2-Codex, и при этом >25% быстрее на токен
– хорошо справляется с “computer use” (умеет нормально работать с задачами на компьютере)
– модель уже доступна в Codex

https://openai.com/index/introducing-gpt-5-3-codex/

Авторы Zig – это что-то с чем-то. Эндрю Келли просто взял и написал «Microslop Windows» прямо в статье 🤣