vc.ru
2018 — 2019
Пишущий редактор: статьи, интервью, аналитика и редакционные форматы для профессиональной аудитории.
Статьи
1 «Как Spotify или Uber, только в финтехе»: история первого мобильного банка N26 2 Как искать кандидатов: VCV, «Хантфлоу», FriendWork и другие сервисы 3 «Наступит тот день, когда унитаз потребует ознакомиться с его политикой конфиденциальности»: проекты жилья будущего 4 Позволяют работать с мелкими предметами, чувствуют боль, частично возвращают зрение: что могут бионические протезы 5 Biglion, Frendi, «Купикупон»: как чувствуют себя купонные сайты на российском рынке 6 Вторая попытка Apple: почему компания снова выходит на рынок видеостриминга 7 Что происходит на российском рынке пассажирских авиаперевозок 8 Снижение цен на мобильную связь и выбор оператора в один клик: что предлагает технология eSIM 9 Деньги из ничего: кто зарабатывает на «бессмысленном интернете» 10 Sukhoi Superjet: зачем России понадобился свой авиалайнер и кто готовится исправлять его ошибки 11 Основатель анимационной студии Papaton Studio: «Развивать сразу несколько компаний — самая жизнеспособная модель» 12 Найдутся все: какие стартапы в сфере распознавания лиц есть в России 13 Из менеджера проектов в менеджера продукта: бывший сотрудник Lapka об особенностях и отличиях профессий 14 Не только Telegram: в каких мессенджерах есть поиск по геолокации и зачем им это нужно 15 Миллиардные сделки с банками и операторами, блокчейн и консолидация: игроки билетного рынка о его будущем 16 Профессия тестировщик ПО: где научиться, сколько можно заработать и как устроиться на работу 17 Вместо «Синергии»: чем можно помочь российскому бизнесу за миллиард рублей 18 «”Яндекс.Такси” займёт до 23% рынка»: что думают представители индустрии о сделке между «Яндексом» и «Везёт» 19 Не только Revolut: семь европейских финтех-сервисов, созданных российскими предпринимателями 20 Куда стоит вкладывать деньги тем, кто накопил 100 тысяч рублей 21 Представители «Яндекса», «Альфа-банка» и других компаний — о совместном предприятии от «Сбербанка» и Mail.ru Group 22 С какими трудностями столкнулись разработчики из России после переезда в США, Германию и другие страны 23 История Dasha.AI — робота-обзвонщика, которого принимают за человека в среднем 95 собеседников из 100 24 Петербуржец наладил производство деталей для ретроавтомобилей и продаёт их на несколько миллионов рублей в месяц 25 Не нашёл, с кем оставить питомца, и запустил сервис по присмотру за собаками в 134 городах: интервью с главой «Догси» 26 Декоративный бетон для всего: экс-финансист придумал конкурента для керамогранита и продаёт его на миллионы рублей в год 27 Ни одной инвестиции за 14 лет: история менеджера паролей 1Password 28 Заработать на ностальгии: российский инженер записывает музыкальные альбомы на кассеты и получает 1 млн рублей в год 29 Сын фабриканта, который стал «королём бриллиантов»: история основателя Tiffany Чарльза Тиффани 30 Сколько зарабатывают и с какими трудностями сталкиваются предприниматели, торгующие живыми ёлками 31 Тестирования, миллиардные траты и неопределённость — что происходит с «суверенным интернетом» России к концу 2019 годаred_mad_robot
ноябрь 2019 — сентябрь 2023
Как редактор написал и выпустил 110 публикаций, затем работал как редактор и DevRel-менеджер.
1
Менеджеру продукта: как посмотреть на старый интерфейс свежим взглядом, где искать вдохновение и что почитать на досуге
2
Не Sketch единым: какие инструменты используют команды при работе над UX, UI и CX
3
Дизайнеру продукта: про необходимые знания и навыки, UX- и UI-тренды и любимые инструменты коллег по цеху
4
Чему научились камеры в смартфонах за прошедший год и как это повлияет на будущее мобильной съёмки
5
Прорыв в диджитал-банкинге: как банк DBS провёл цифровую модернизацию и стал крупнейшим в Юго-Восточной Азии
6
Дизайн-марафон: эффективный тимбилдинг, который помогает находить прорывные решения
7
UX-тренды банкинга 2020 года: искусственный интеллект, голосовые помощники и гиперперсонализация
8
Как искусственный интеллект снижает стоимость производства железной руды в Казахстане
9
«Волшебная таблетка» для продукта, или как рождаются дизайн-идеи в «Альфа-Банке», Miro, «Сбербанке», Mail.ru Group
10
Как мы сделали платформу, которая помогает обеспечить предпенсионерам профессиональное долголетие
11
Очередь в backend: за чем стоим и с чего начать свой путь
12
Как разработать приложение по поиску такси для тех, кто привык звонить диспетчеру: опыт «Везёт» и Redmadrobot
13
Ошибки, которые погубят проект любой сложности
14
Роботизируемся: дизайн-концепт мерча для сотрудников
15
Приложение для дискотек: как школьники в Умёте за шесть дней собрали прототип по своей идее
16
Маленькая команда больших дел: почему всем нужен внутренний R&D
17
Анализируй так: умные расшифровщики, поисковики, дашборды и искусственный интеллект
18
Почему комьюнити в red_mad_robot — не то, чем кажется
19
Говорим на одном языке: как дизайнеру передавать анимацию в разработку и быть уверенным в финальном результате
20
Всё хорошо в «Меру»: сервис для сбора фидбэка и управления временем
21
AppMetrica, MyTracker и Amplitude: подробно сравниваем три системы продуктовой аналитики и ищем лучшую
22
Пять ошибок начинающего бизнес-аналитика, которые не дадут перейти на новый уровень
23
Как цифровая трансформация помогла Xiaomi вырасти до AI + IoT-экосистемы с более 320 млн подключённых устройств
24
Алгоритмы для промышленности: как ИИ повышает эффективность транспортировки железной руды на Стойленском ГОКе
25
«Apple упрощает взаимодействие дизайнеров и разработчиков»: чем запомнилась WWDC 2021
26
«Билет в будущее»: как делали проект, который помогает миллиону школьников выбрать профессию мечты
27
Советы руководителям дизайн-команд: как развивать, мотивировать и вдохновлять своих дизайнеров
28
Android-разработчикам: как сократить время реализации тёмной темы с пары месяцев до недели
29
Как найти идею: 7 инструментов для создания рабочих гипотез
30
Быстрый старт: гайд по автоматизированному тестированию для Android-разработчика. JVM
31
Игра в маляра, или Content-based color scheme: как цветовая схема приложения может меняться в зависимости от контента
Дайджест «Дизайн-джем»
32 Дизайн Джем #1: Instagram в стиле Windows 95, лекции автора айдентики «Призрака в доспехах» и психоделика Мигеля Родриго 33 Дизайн-джем #2: каллиграфия Винсента де Бура, архив советских логотипов и другие находки Redmadrobot Design Lab 34 Дизайн-джем #3: атмосферный арт петербуржца Артёма Чебохи, интерфейсы будущего и другие находки Redmadrobot Design Lab 35 Дизайн-джем #4: китайская душевность в работах художника Лу Оамуля, глубина анимаций и современное искусство 36 Дизайн-джем #5: изящная типографика и подборка полезных книг для дизайнеров от креативного директора Redmadrobot 37 Дизайн-джем #6: вдохновляющая архитектура и полезная UX-подборка от арт-директора Redmadrobot Оли Сартаковой 38 Дизайн-джем #7: документальные фильмы и авторская паттерн-подборка от дизайнера Redmadrobot Артура Абрарова 39 Дизайн-джем #8: фотоискусство и авторская подборка про иллюстрации от дизайнера Redmadrobot Даши Меркуловой 40 Дизайн-джем #9: стили разных эпох в графическом дизайне и подборка ресурсов с впечатляющей инфографикой 41 Дизайн-джем #10: подборка насмотренности по UX/UI прямиком из Pinterest, Dribbble, Instagram и Telegram 42 Яблочный Дизайн-джем #11: ликбез для дизайнеров с конференции Apple WWDC 2020 43 Дизайн-джем #12: голографические экраны без очков, 3D-готика иллюстратора Billelis и полезный софт для дизайнеров 44 Дизайн-джем #13: вдохновляющий веб, будни в картинах Эрики Ли Сирс, скетчи Кристофа Нимана и работы других иллюстраторов 45 Дизайн-джем #14: изучение Tesla UI Kit и дизайн-систем от Apple, Uber и Microsoft, а также полезные ресурсы по теме 46 Дизайн-джем #15: UX/UI-тренды в геймдизайне, механики в The Last of Us, а также игры с захватывающей атмосферой 47 изайн-джем #16: Univers, Theinhard, Graphic — история знаменитых шрифтов и их создателей, а также искусство плаката 48 Дизайн-джем #17: инклюзивный дизайн, а также хранилища, плагины, гайды и туториалы для работы с иконками 49 Дизайн-джем #18: Икки Кобаяси и его эксперименты с цветом, мастерство леттеринга от Ивана Жинжина и другие дизайнеры 50 Дизайн-джем #19: документалки про Ай Вэйвэя, Александра Маккуина, Дэвида Чипперфилда и школу Bauhaus, и мощная анимация 51 Дизайн-джем #20: инструменты, гайды и полезные статьи на тему работы с AR и австралийские сайты с мощным UX/UI 52 Дизайн-джем #21: полезные материалы по онбордингу от Google, NNG и Intercom, и работы талантливых иллюстраторов 53 Дизайн-джем #22: сервис-дизайн для Starbucks и Netflix, лаборатории инноваций и захватывающая архитектура 54 Дизайн-джем #23: Пицунда, Стамбул, Чефалу и другие меcта для изучения мозаики, а также секрет впечатляющих супераппов 55 Дизайн-джем #24: 3D-дизайн, а также курсы по типографике, живописи, моушн-дизайну и исследованию продукта 56 изайн-джем #25: гайдлайны от Apple и Google, а также оп-арт, абстрактный экспрессионизм, фотореализм и фракталы 57 Дизайн-джем #26: от «Ёжика в тумане» до «Рассеянного Джованни» — особенности мультипликации советского периода 58 Дизайн-джем #27: сетки Кристофа Грюнбергера, шрифты Эрика Шпикерманна, ваби-саби Леонарда Корена и фотографии Брассая 59 Дизайн-джем #28: космические сюжеты Лиама Панье, процедурное моделирование Луиджи Онората и яркие бренд-дизайнеры 60 Дизайн-джем #29: «Хронология» Петера Гюса, «Большая маленькая планета» Рэйчел Игнотофски 61 Дизайн-джем #30: советы по работе с текстом в интерфейсах от железных дизайнеров и аналитиков 62 Дизайн-джем #31: прародитель дизайна iPod Classic Дитер Рамс, мировая сенсация арт-тусовки 80-х Кит Харинг 63 Дизайн-джем #32: pixel- и voxel-art от Макса Грекке, Валерии Санчило и других, и подборка впечатляющих мультфильмов 64 Дизайн-джем #33: AR-фильтры для Massive Attack и Уилла Смита от Эдуарда Михайлова, 3D-реконструкции МРТ от Magic Leap 65 Дизайн-джем #34: арт-проект из Ливана, онлайн-журналы про типографику и концепт веб-ресурса The Future of Life Institute 66 Дизайн-джем #35: сайт для Дэвида Финчера, портфолио с настройкой качества графики и другие впечатляющие WebGL-проекты 67 Дизайн-джем #36: вышивка для Бьорк и журнала Time, а также дизайн-работы Moonassi, Оамула Лу, Лизы Смирновой и других 68 Дизайн-джем #37: навыки интервьюера и ресёрчера для развития продукта — советы от Nielsen Norman Group и других 69 Дизайн-джем #38: японская «Война и мир», серая мораль и визуальные приёмы, скопированные создателями «Матрицы» 70 Дизайн-джем #39: книги и ресурсы по Jobs To Be Done — разбор фреймворка Job Stories, «метода персон» и кейсов 71 Дизайн-джем #40: хореография Зои Татопулос, связь UI-дизайна с искусством танца и ситуативный перформанс «Таэт Vremya» 72 Дизайн-джем #41: философия ленд-арта, произведения Яёй Кусамы, масштабные инсталляции в Никола-Ленивце и участники SMACH 73 Дизайн-джем #42: мифы и легенды о русалках, японские рассказы, космические приключения и азы точных наук 74 Дизайн-джем #43: токены с видео Grimes, работы Покраса Лампаса на NFT-платформах и другие примеры цифрового искусства 75 Дизайн-джем #44: синий цвет на фресках Микеланджело, в моде французских королей, фантазиях символистов и фильмах Линча 76 Дизайн-джем#45: моушн-фестиваль Demo, айдентика от COLLINS и другие находки в области визуальных концепций и брендинга 77 Дизайн-джем #46: сайт для Дэвида Финчера, AR-интерфейсы, методология JTBD, редполитика «Т—Ж», сетки Вилли Флекхауза 78 Дизайн-джем #47: концептуальная фотография, шоурил Radugadesign, шоты Geex Arts, бытовая живопись и правила композиции 79 Дизайн-джем #48: искусство реставрации, проекты Ганса-Агне Якобсона, креативные техники Эдварда де Боно и метод CRAFT 80 Дизайн-джем #49: new ugly, цифровой музей Андрея Сахарова, реклама Hubolt, оммаж Gorillaz и айдентика P.Y.E 81 Дизайн-джем #50: локальные дизайнеры, итоги ADA, анимированный Курт Кобейн, иллюстрация к манускрипту IX века и NFT 82 Дизайн-джем special: блендер, стиральная машинка, робот-заяц и другие герои обложек дайджеста глазами их создателейРобохроники ИИ
83 Робохроники ИИ: нейросеть поможет проанализировать горные породы и создать дешевые лекарства 84 Робохроники ИИ: машинное зрение следит за плавкой стали и доменными печами, а нейросети помогают в химпроме 85 Робохроники ИИ: Tesla обзавелась «глазами», умные камеры следят за пожарами, а нейросеть играет в китайский покер 86 Робохроники ИИ: нейросеть предсказывает структуру белков, TikTok ворует голос, а Tesla путает Луну со светофоромЮтуб-шоу «Из бэклога»
87 Культура ошибок: как их полюбить и извлекать пользу 88 Работа или жизнь: как сохранить продуктивность и себя в эпоху онлайна 89 Личный бренд и пет-проекты: свежий выпуск подкаста «Из бэклога» от red_mad_robot и Alfa Digital 90 Эффект FOMO и важность корпоративной культуры: видеоподкаст «Из бэклога» от red_mad_robot и Alfa DigitalПодкаст «Сушите весла»
91 «Сделай мне красиво»: как работает дизайнер интерфейсов и чем дизайн похож на музыку 92 «Юра, мы всё… Поехали!», или Что делать программисту в космонавтикеИИ-ассистент Daisy
93 Daisy: ежедневный помощник на основе ChatGPT в твоём карманеИнициативная группа R&D
94 ROBODORO: трекер времени для iOS от red_mad_robotРобопрактики
95 Первая Робопрактика для frontend-разработчиков: как это было 96 Первая Робопрактика менеджеров проектов: как это было 97 Робопрактика бизнес-аналитиков 2022: как это было 98 Весенняя Робопрактика для бизнес-аналитиков от red_mad_robot 99 Робопрактика для менеджеров проектов от red_mad_robot 100 Робопрактика для бизнес-аналитиков: как это было 101 Робопрактика для backend-разработчиков 102 Робопрактика для QA-тестировщиков в red_mad_robot 103 Робопрактика для начинающих аналитиков в red_mad_robot 104 Робопрактика в режиме онлайн для мобильных разработчиков в red_mad_robotДругие ивенты
105 Дизайн-челлендж: как команда дизайнеров red_mad_robot занимается саморазвитием 106 Как придумать идею актуального цифрового продукта: дизайн-марафон для поиска бизнес-возможностей в постковидном миреTelegram-каналы
107 Новости со вкусом джема: как мы развиваем наши Telegram-каналы по методике кайдзен и набираем подписчиков без рекламы 108 Большая подборка полезных Telegram-каналов 109 RMN #1: кто и сколько инвестировал в биотех, какой сервис оценивают в $15 млрд, и где найти венчурный фонд для стартапа 110 RMN #2: как криптобиржа FTX стала лидером на спортивном рынке — продаёт билеты в NFT и заключает сделки с NHL и NBAЯндекс Образование
2019 — 2020
Авторские материалы для Яндекс Образования: статьи, подборки и дайджесты для IT-аудитории.
Статьи
1 Каково получать магистерское образование онлайн 2 Python: простые, но полезные советы по оптимизации кода 3 Как развивается онлайн-образование в МФТИ 4 «На своей работе я учусь решать проблемы» 5 Как переводчики в Яндексе помогают улучшать машинный перевод 6 Сотрудник лаборатории Яндекса и МФТИ рассказывает о своих исследованиях 7 Насыщенное общение с менторами и коллегами на очной стажировке и командные активности на «дистанционке» 8 Чем занимается внутренняя техподдержка Яндекса 9 Не только первое сентября 10 ШАД: не только для крутых математиков 11 Мегагрант на чистую математикуПодборки
12 Подборка полезных подкастов для IT-специалистов 13 Оптимальное рабочее место, правила видеоконференций и другие советы во время карантинаДайджесты
14 Философия Ruby, зарплаты в IT и виртуальные острова для ведения заметокЯндекс Поиск
2023 — 2024
DevRel и редакционные лендинги для команд Яндекс Поиска и смежных сервисов.
Yandex Cloud
2024 — 2025
Шеф-редактура блога Yandex Cloud: статьи, кейсы, продуктовые материалы и редакционный выпуск.
1
DevOps в 2024–2025: полное руководство по принципам, практикам и трендам
2
Как безопасно разрабатывать ИИ‑агентов и мультиагентные системы: наши рекомендации
3
Современные DDoS‑атаки: как бизнесу защититься от новых типов угроз
4
Обучаем нейросети федеративным способом
5
Упрощаем работу с виртуальными машинами в Yandex Cloud: пять полезных функций
6
Как облачные провайдеры защищают персональные данные компаний в 2024 году
7
Как строить точные прогнозы с помощью аналитики данных в транспортной отрасли
8
SDLC‑платформы: единая среда для разработки и ускорения выпуска продуктов
9
Как нейросети помогают компаниям увеличивать продажи и сокращать расходы
10
Как научить искусственный интеллект работать с внешними сервисами
11
AI‑ассистенты в бизнесе: как выбрать подходящее решение и внедрить его
12
GPT в банках: как ИИ трансформирует финансовую сферу
13
Аналитика данных в ритейле: как с её помощью бизнес оптимизирует продажи, HR и логистику
14
Внутренние платформы разработки (IDP): как ускорить и упростить создание продуктов
15
Виртуальные машины: принципы работы, применение в облаке и выбор оптимального решения
16
Базы данных: основные типы и их особенности
17
MLOps: какие основные инструменты и компоненты выбрать для внедрения ML в разработку
18
Защита облаков в России: основные тенденции и тренды киберугроз в 2025 году
19
Установка и настройка 1С:Предприятие: пошаговое руководство
20
Нейросети для текста: применение в бизнесе
21
Fine‑tuning языковых моделей: как адаптировать ИИ для решения специализированных задач
22
Kubernetes®: для чего он нужен, как работает и почему стал стандартом в контейнеризации
23
MySQL®: что это за система и какую версию выбрать
24
Интернет вещей: как цифровые технологии меняют бизнес и повседневную жизнь
25
Индикаторы, карты и таблицы: какие бывают способы визуализации данных
26
Балансировщики нагрузки в облаке: повышение доступности и отказоустойчивости
27
Диаграммы и графики: как выбрать правильную визуализацию данных
28
MySQL®: фундамент для управления базами данных и аналитики
29
Инструменты управления облачными ресурсами: Web UI, Cloud Shell, API, CLI и IaC
30
Как писать промты для нейросетей: инструкция, примеры и советы
31
Самые популярные языки программирования: обзор и тенденции
32
RAG: учим искусственный интеллект работать с новыми данными
33
Микросервисная архитектура: что это, кому подойдёт, с чего начать
34
Как защитить бизнес от киберугроз в 2025 году
35
Как выбрать вычислительные мощности для бизнес- и IT‑задач
36
Bare metal: полный контроль и высокая производительность
37
ИИ для анализа данных: возможности для бизнеса
38
Информационная безопасность: как защищать данные от атак и ошибок
39
Утечки данных: как бизнес теряет миллионы на ошибках сотрудников и атаках хакеров
40
Бизнес‑аналитика: основы, применение и современные BI‑решения
41
Что такое SOC: центр мониторинга кибербезопасности
42
Что такое CI/CD и как эта практика связана с DevOps и облаками
43
Визуально‑лингвистические модели: архитектура, применение и перспективы
44
Утечки данных: как бизнесу их обнаружить, предотвратить и избежать штрафов
45
Как Data Warehouse помогает бизнесу экономить деньги и принимать решения
46
Двухфакторная аутентификация: защита от взлома в эпоху цифровых угроз
47
Анализ киберугроз в облачных и гибридных инфраструктурах за первое полугодие 2025
48
Основы машинного обучения: задачи, методы, этапы и инструменты
49
Как устроен Docker® и почему он популярен
50
Apache Kafka®: обработка потоков данных в реальном времени
51
Как настроить CI/CD для Cloud Functions из GitHub
52
Как настроить CI/CD для Cloud Functions из SourceCraft
53
DNS: как устроена адресная книга интернета и чем она полезна бизнесу
54
Как нейросети помогают врачам выявлять редкую патологию spina bifida при беренности
55
Как машинное обучение помогает учёным исследовать вспышки на красных карликах
56
Как были обнаружены скрытые «переключатели» в геноме человека
57
Yandex Audit Trails: три сценария использования для любого бизнеса
58
Как защитить веб‑приложения от кибератак с помощью Yandex Smart Web Security
59
Технологии для людей: как Yandex Cloud улучшает клиентский сервис
60
Как защитить бизнес от простоев с помощью Yandex Monitoring
61
Как Yandex SpeechSense меняет работу контакт‑центров
62
Визуальный конструктор Yandex Workflows: оркестрация процессов без написания кода
63
Как выбрать подходящий тип виртуальной машины в Yandex Cloud
64
Как Yandex SpeechSense заменяет ручную проверку диалогов с клиентами
65
Apache Airflow™ в Yandex Cloud: управляемый сервис или собственное развёртывание
66
Диски в Yandex Cloud: как выбрать подходящий тип для ваших задач
67
Yandex Object Storage: как выбрать класс хранилища
68
Гипервизор Yandex Cloud: архитектура разработки
69
Как настроить защиту веб‑приложения в облаке с помощью Yandex Smart Web Security
70
Yandex SpeechKit Playground: как быстро протестировать синтез и распознавание речи
71
Yandex SWS и CDN: защита и ускорение сайтов для компаний любого масштаба
72
От транзакций до аналитики: как платформа данных Yandex Cloud приносит пользу бизнесу
73
Как организовать удалённые рабочие места с помощью Yandex Cloud Desktop
74
ClickHouse®: рассказываем о колоночной СУБД для аналитики больших данных
75
Как защитить конфиденциальные данные в облаке с помощью Yandex Security Deck
76
Переносим данные в ClickHouse® быстро и без потерь
77
Yandex Cloud глазами инженера VMware
78
Как партнёры со специализацией Yandex Cloud Professional могут помочь бизнесу
79
Загружаем данные в Yandex DataLens напрямую из 1С: инструкция
80
Yandex Identity Hub: как настроить единый вход в Grafana Cloud через SAML
81
AI‑агенты: переход от инструментов к автономным исполнителям в бизнесе
82
Почему ETL‑пайплайны необходимы для бизнеса
83
Облачный сервер: архитектура и возможности
84
Цифровое востоковедение: как ИВ РАН с Yandex Cloud открывает доступ к первоисточникам
85
ETL против ELT: как меняется архитектура данных в облачную эпоху
86
Valkey™ против Redis®: будущее in‑memory СУБД
87
Репликация данных: разбираем преимущества и лучшие практики
88
Как учёные ускорили обработку зашифрованных данных в 30 раз
Продуктовые дайджесты
89 Продуктовый дайджест (октябрь) 90 Продуктовый дайджест Yandex Neuro Scale 2025 91 Продуктовый дайджест (август) 92 Продуктовый дайджест Yandex Cloud (июль) 93 Продуктовый дайджест (июнь) 94 Продуктовый дайджест (май) 95 Продуктовый дайджест Yandex Cloud (апрель) 96 Продуктовый дайджест Yandex Cloud (март) 97 Продуктовый дайджест Yandex Cloud (февраль) 98 Продуктовый дайджест Yandex Cloud (январь) 99 Продуктовый дайджест Yandex Cloud (декабрь) 100 Продуктовый дайджест (ноябрь) 101 Продуктовый дайджест Yandex Cloud (октябрь) 102 Продуктовый дайджест Yandex Scale 2024 103 Продуктовый дайджест Yandex Cloud (август) 104 Продуктовый дайджест Yandex Cloud (июль) 105 Продуктовый дайджест Yandex Cloud (июнь) 106 Monthly Cloud News 21: кто такие DevOps-инженерыАнонсы
107 Управление видеоконтентом для бизнеса: запустили Cloud Video 108 AI-помощник для разработчиков: запустили Yandex Code Assistant 109 Мультиканальная отправка уведомлений: запустили Yandex Cloud Notification Service 110 Brand Voice Lite: запустили первый в России сервис для быстрого синтеза речи 111 Открыли доступ к самой большой LLM на российском рынке 112 Yandex Cloud запустила copilot‑сервис для операторов контакт‑центров 113 Yandex Cloud обновила сервис аренды выделенных серверов Yandex BareMetal 114 Yandex Cloud запустит YCDR — сервис по мониторингу и реагированию на киберинциденты 115 Yandex Cloud представила обновления речевых сервисов для бизнеса в Центральной Азии 116 YandexGPT 5 стала доступна в Yandex Cloud 117 Запустили платформу для разработчиков SourceCraft 118 Улучшенная детализация и комбинация стилей: представили YandexART 2.0 119 Яндекс разработал для бизнеса этические принципы синтеза речи 120 Запустили AI Assistant API — инструмент для быстрого создания умных ассистентов 121 Поиск по документам и более точные ответы: новые инструменты для бизнеса в YandexGPT 4 122 Итоги года: что общего между результатами Yandex Cloud и шахматными рекордами 123 Новогодние шахматы с искусственным интеллектом: объявляем победителей 124 В СУБД Яндекса реализовали поддержку аналитической обработки данныхDuo Sapiens
2024 — 2025
Контент о дизайне, технологиях, образовании и комьюнити.
1
Дизайн-пикник Duo Sapiens: шесть часов лекций на двух сценах, мастермайнды с менторами, воркшопы и нетворкинг на свежем воздухе
2
Дизайн-пикник 2025: ярко, шумно, атмосферно
3
Прострадав на своём опыте некоторые вопросы, я могу помочь другим в это не свалиться: ментор Дима Исаев
4
Путь от дизайнера до клиентского менеджера: история ментора Duo Sapiens Наташи Файбисович
5
Команда преображения: как дизайн-студия hh меняет крупнейшую HR-платформу страны
6
Эволюция дизайн-лидерства: от экспертизы к наставничеству
7
Очень разные Дизайнерс — часть вторая
Сбер
ноябрь 2025 — апрель 2026
Главный редактор блога Сбера на Хабре.
1
Как раньше считали деньги: способы простые и способы необычные
2
Как фракталы преобразили подходы в математике и других науках
3
От Redis к Kafka Streams: как мы проверяем сетевую доступность 200к устройств
4
Neuralink: что известно на данный момент
5
Самые красивые деньги в мире и как их выбирают
6
Объединение AI и IoT: лучшие практики для инновационных решений
7
Предиктивная аналитика в финтехе: модели, конвейер данных и риски внедрения
8
Как повлиял на науку русский меценат Христофор Леденцов
9
AIaaS: как встроить ИИ в бизнес без переписывания legacy‑систем
10
Tesla, SpaceX, Neuralink и другие проекты: путеводитель по технологической империи Илона Маска
11
Замещение Pega, или Реинжиниринг онлайн
12
Как работают алгоритмы защиты от DDoS-атак
13
Русская биржа: как она возникла и во что превратилась
14
Современные экзоскелеты: 12 примеров из реальной жизни
15
«Позови оператора»
16
Мы в три раза снизили цены на GigaChat для бизнеса
17
Робототехника как услуга: когда выгодна модель RaaS и что закрепить в SLA и договоре
18
Что нового в GigaIDE за январь 2026
19
Мы подвели итоги научной работы компании в 2025 году
20
На РБК стартует научно-популярный проект «ГигаНаука»
21
Представляем Green-VLA — открытое руководство по созданию архитектуры управления роботами
22
Конфиденциальные вычисления
23
Мобильный ИИ как платформенный слой: Pixel 10 и iPhone 17 — on-device, приватное облако и границы доверия
24
Начался сбор заявок на Научную премию Сбера 2026
25
Космические роботы: виды, задачи и 9 примеров из миссий
26
Инструменты навигации в GIGA IDE
27
Как управлять горизонтальным масштабированием в больших проектах с помощью собственного on-premise-автоскейлера
28
С++ внутри PostgreSQL: удобство против традиций
29
Отраслевые полигоны: как финансовый сектор тестирует технологии до начала эксплуатации
30
Хроники цифровых заводов. Уровни и их проблемы
31
Цифровая экология: делаем веб легче для планеты
32
Нужна ли программисту пассионарность
33
Кодопись аналитика
34
Представляем GigaChat Enterprise (ГигаЧат Бизнес) — корпоративную платформу для создания ИИ-агентов
35
Импортозамещение на практике. Опыт перехода Сбера на новую геоплатформу
36
Обновления GigaIDE за февраль 2026
37
От SDLC к AI-DLC: как «bolts» пытаются заменить спринты, и что с этим делать инженерам
38
ИИ-ассистенты разработчика в 2025 году: переломный момент в истории разработки программного обеспечения
39
Что происходит с разработчиками, когда ИИ берёт на себя 80% их работы
40
Docker/Podman-клиент и Remote-клиент для GigaIDE
41
Разбираем подводные камни, ошибки и лучшие практики при разработке Kubernetes-операторов. Часть 2
42
JS — мне сегодня 30 лет
43
Сколько стоит ваш созвон: считаем временные потери и чиним процесс в инженерной команде
44
Автогенерация тестов в IDE: как RAG + LLM превращают ручные сценарии в код
45
Пока другие выбирают архитектуру, поиск по коду в GitVerse уже работает
46
GigaChat-3.1: Большое обновление больших моделей
47
Можно и не клонировать: зачем GitVerse сделал новый веб-редактор кода
48
ИИ не понимает код, пока разработчик не понимает его «мышление»
49
Создание частной сети 5G SA с продвинутыми настройками
50
Разбираем подводные камни, ошибки и лучшие практики при разработке Kubernetes-операторов. Часть 3
51
ML/AI в системе мониторинга: прогнозирование и предотвращение инцидентов
52
Как мы сделали гибкую коробочную PIM-систему на запросах компаний уровня enterprise
53
От идеи до MVP за час: full-stack приложение с Platform V DataSpace Community Edition
54
Как бизнесу стать технологичнее без перестройки подразделений
55
Способ авторизации mTLs в Postman и Insomnia
56
Hibernate Reactive: опыт миграции, архитектурные компромиссы и скрытая сложность
57
Data as Code на практике: создаем, версионируем и делимся модулями БД с помощью ArchDB
58
Обновления функциональности GigaIDE за март 2026
59
Эволюционный агент: как ИИ учится улучшать логику обработки заявок для банкоматов Сбера
Исследования
ИИ-продукты
01
ИИ-компаньоны продают не разговорОни продают ощущение, что вас помнят: как память, голос, подписка и приватность превращают чат в рынок искусственной близости.
02
Лицо как APIКак ИИ-клоны инфлюенсеров превращают образ, голос, доверие аудитории, согласие и маркировку в новую рекламно-правовую инфраструктуру.
03
Когда интернет научился притворятьсяЭкономика AI-slop показывает, как дешёвая генерация разрушает цифровые доказательства труда — от статей, отзывов и приложений до цитат и агентных инструкций.
LLM
01
Модель может обманывать без намерения: почему безопасность LLM нельзя проверять только по вежливым ответампсихология и поведение моделей · 10 ссылок. На основе: Deception abilities emerged in large language models
02
Нейтральная модель всё равно хранит ассоциации: где прячутся смещения после обучения на безопасностьпсихология и поведение моделей · 10 ссылок. На основе: Explicitly unbiased large language models still form biased associations
03
Тест на понимание чужой мысли: что он говорит о LLM и где начинает обманывать исследователяпсихология и поведение моделей · 10 ссылок. На основе: Evaluating large language models in theory of mind tasks
04
Самость из текста: почему разговоры о когнитивном диссонансе у GPT требуют осторожностипсихология и поведение моделей · 10 ссылок. На основе: Kernels of selfhood: GPT-4o shows humanlike patterns of cognitive dissonance and reconfigurations of self-concept after choice
05
Когда когнитивный диссонанс оказывается метафорой: почему критика психологических тестов LLM так важнапсихология и поведение моделей · 10 ссылок. На основе: Cognitive dissonance in large language models is neither cognitive nor dissonant
06
Человеческая речь без человеческой психики: как спор о диссонансе помогает понять LLMпсихология и поведение моделей · 10 ссылок. На основе: GPT reveals cognitive dissonance through language that is both irrational and alarmingly humanlike
07
Можно ли симулировать суждение: почему LLM полезны и опасны для социальных наукпсихология и поведение моделей · 10 ссылок. На основе: The simulation of judgment in LLMs
08
Не заменять людей моделью: где проходит граница между симуляцией и реальным исследованиемпсихология и поведение моделей · 10 ссылок. На основе: Take caution in using LLMs as human surrogates
09
Понимает ли модель или просто хорошо продолжает текст: почему этот спор не исчезаетпсихология и поведение моделей · 10 ссылок. На основе: The debate over understanding in AI’s large language models
10
Тест Тьюринга стал бытовым: что меняется, когда LLM звучит как человекпсихология и поведение моделей · 10 ссылок. На основе: Large language models pass a standard three-party Turing test
11
Социальные науки получили новый инструмент: почему генеративный ИИ помогает и искажает исследованиепсихология и поведение моделей · 10 ссылок. На основе: Can generative AI improve social science?
12
Модель можно уговорить: как человеческие приёмы убеждения становятся риском для защитыубеждение и социальное влияние · 11 ссылок. На основе: How Johnny Can Persuade LLMs to Jailbreak Them: Rethinking Persuasion to Challenge AI Safety by Humanizing LLMs
13
Убедительный текст как способность модели: почему её нужно измерять отдельноубеждение и социальное влияние · 11 ссылок. На основе: Measuring and Benchmarking Large Language Models’ Capabilities to Generate Persuasive Language
14
Убеждение в разных сферах: зачем LLM нужны датасеты, которые видят не только один сценарийубеждение и социальное влияние · 11 ссылок. На основе: Persuading across Diverse Domains: a Dataset and Persuasion Large Language Model
15
«Я понимаю вашу точку зрения»: как вежливый диалог превращается в давлениеубеждение и социальное влияние · 11 ссылок. На основе: “I understand your perspective”: LLM Persuasion through the Lens of Communicative Action Theory
16
Убеждение и дезинформация: почему демография меняет разговор человека с LLMубеждение и социальное влияние · 11 ссылок. На основе: Persuasion at Play: Understanding Misinformation Dynamics in Demographic-Aware Human-LLM Interactions
17
Атака и защита растут вместе: почему один фильтр больше не удерживает границызащитная архитектура · 11 ссылок. На основе: A Comprehensive Study of Jailbreak Attack versus Defense for Large Language Models
18
Границы безопасности надо формировать, а не заклеивать: как понимать и защищать LLMпсихология и поведение моделей · 11 ссылок. На основе: Shaping the Safety Boundaries: Understanding and Defending Against Jailbreaks in Large Language Models
19
Обход защиты как стиль обучения: почему безобидная форма запроса может менять результатобход защиты · 11 ссылок. На основе: A Simple and Efficient Learning-Style Prompting for LLM Jailbreaking Attacks
20
Защита внутри представлений модели: что меняет подход SafeIntзащитная архитектура · 11 ссылок. На основе: SafeInt: Shielding Large Language Models from Jailbreak Attacks via Safety-Aware Representation Intervention
21
Джейлбрейк как спор во время ответа: почему безопасность решается не только до запускапсихология и поведение моделей · 11 ссылок. На основе: Jailbreaks as Inference-Time Alignment: A Framework for Understanding Success and Failure Modes of LLM Safety
22
Когда одна модель уговаривает другую: новая форма давления на защитные огражденияубеждение и социальное влияние · 11 ссылок. На основе: LLM-Based Persuasion Enables Guardrail Override in Frontier LLMs
23
Под влиянием текста: как измерять убедительность и настороженность LLMубеждение и социальное влияние · 11 ссылок. На основе: Under the Influence: Quantifying Persuasion and Vigilance in Large Language Models
24
Очеловечивание модели как риск: почему «попросить по-человечески» уже не шуткаубеждение и социальное влияние · 11 ссылок. На основе: How Johnny Can Persuade LLMs to Jailbreak Them
25
Универсальные атаки на выровненные модели: почему переносимость пугает сильнее одного сбояобход защиты · 11 ссылок. На основе: Universal and Transferable Adversarial Attacks on Aligned Language Models
26
Мораль как рычаг давления: почему благие формулировки могут подталкивать модель к рискуобход защиты · 11 ссылок. На основе: Jailbreaking Large Language Models with Morality Attacks
27
Отпечаток убеждения в обходе защиты: какие слова чаще ломают отказубеждение и социальное влияние · 11 ссылок. На основе: Uncovering the Persuasive Fingerprint of LLMs in Jailbreak Attacks
28
Таксономия вместо паники: как разложить обход защиты на понятные типы рискакарта рисков · 11 ссылок. На основе: Guarding the Guardrails: A Taxonomy-Driven Approach to Jailbreak Detection
29
Риск на уровне предзаполнения: почему опасность иногда возникает ещё до ответа моделиобход защиты · 11 ссылок. На основе: Prefill-level Jailbreak: A Black-Box Risk Analysis of Large Language Models
30
Защитные ограждения как платформа: почему безопасность надо настраивать, а не включать одной кнопкойзащитная архитектура · 11 ссылок. На основе: OpenGuardrails: A Configurable, Unified, and Scalable Guardrails Platform for Large Language Models
31
Карта безопасности LLM: что дают обзоры, когда поле меняется быстрее публикацийкарта рисков · 11 ссылок. На основе: Safeguarding Large Language Models: A Survey
32
Общий стенд для проверки обхода защиты: зачем безопасности нужны одинаковые измеренияоценка безопасности · 11 ссылок. На основе: JailbreakBench: An Open Robustness Benchmark for Jailbreaking Large Language Models
33
HarmBench: как проверять красные команды и устойчивый отказ без иллюзийоценка безопасности · 11 ссылок. На основе: HarmBench: A Standardized Evaluation Framework for Automated Red Teaming and Robust Refusal
34
SORRY-Bench: почему отказ модели тоже надо измерять системнооценка безопасности · 11 ссылок. На основе: SORRY-Bench: Systematically Evaluating Large Language Model Safety Refusal Behaviors
35
OR-Bench: чем опасна безопасность, которая отказывает слишком частооценка безопасности · 11 ссылок. На основе: OR-Bench: An Over-Refusal Benchmark for Large Language Models
36
Дерево атак: как автоматизация изменила обход защиты в чёрных ящикахобход защиты · 11 ссылок. На основе: Tree of Attacks: Jailbreaking Black-Box LLMs Automatically
37
Многопримерный контекст: почему длинный диалог может ослаблять защитуобход защиты · 11 ссылок. На основе: Many-shot jailbreaking
38
Оптимизация против защиты: как технические атаки заставили пересмотреть устойчивость LLMобход защиты · 11 ссылок. На основе: Improved Techniques for Optimization-Based Jailbreaking on Large Language Models
39
Базовые защиты не так просты: чему учат первые контрмеры против соревновательных атакзащитная архитектура · 11 ссылок. На основе: Baseline Defenses for Adversarial Attacks Against Aligned Language Models
40
Генератор вредных суффиксов: почему переносимые атаки стали отдельной проблемоймультимодальные и закрытые системы · 11 ссылок. На основе: AmpleGCG: Learning a Universal and Transferable Generative Model of Adversarial Suffixes for Jailbreaking Both Open and Closed LLMs
41
Красные команды растут вместе с моделями: что показывает масштабирование проверокубеждение и социальное влияние · 10 ссылок. На основе: Capability-Based Scaling Trends for LLM-Based Red-Teaming
42
Модель защищает себя: где работает самопроверка и где ей нельзя веритьзащитная архитектура · 11 ссылок. На основе: SelfDefend: LLMs Can Defend Themselves against Jailbreaking in a Practical Manner
43
Концепты внутри модели: как защита пытается вмешиваться до вредного ответазащитная архитектура · 11 ссылок. На основе: JBShield: Defending Large Language Models from Jailbreak Attacks Through Activated Concept Analysis and Manipulation
44
Сначала спроси, потом ответь: почему маскировка запроса меняет бюджет атакиобход защиты · 11 ссылок. На основе: Making Them Ask and Answer: Jailbreaking Large Language Models in Few Queries via Disguise and Reconstruction
45
Структурированный запрос как защита: как отделить данные от инструкцийинъекция инструкции · 11 ссылок. На основе: StruQ: Defending Against Prompt Injection with Structured Queries
46
Инъекцию инструкций надо формализовать: почему без общей схемы защиты спорят вслепуюинъекция инструкции · 11 ссылок. На основе: Formalizing and Benchmarking Prompt Injection Attacks and Defenses
47
Автоматический поиск слабых мест: как фаззинг меняет проверку LLMоценка безопасности · 11 ссылок. На основе: LLM-Fuzzer: Scaling Assessment of Large Language Model Jailbreaks
48
Скрытая инструкция в реальном мире: почему опасность приходит не только от пользователяинъекция инструкции · 11 ссылок. На основе: Indirect Prompt Injection in the Wild for LLM Systems
49
Постепенное давление в диалоге: почему многоходовый обход опаснее одного запросаобход защиты · 11 ссылок. На основе: Great, Now Write an Article About That: The Crescendo Multi-Turn LLM Jailbreak Attack
50
Не слушай меня: что реальные вредные промпты рассказывают о человеческой изобретательностипсихология и поведение моделей · 11 ссылок. На основе: Don’t Listen To Me: Understanding and Exploring Jailbreak Prompts of Large Language Models
51
Автоматический стенд атак и защит: зачем LLM-безопасности нужен конвейер проверкиоценка безопасности · 11 ссылок. На основе: An Automatic Jailbreak Attack and Defense Benchmarking Framework for LLMs
52
Рассуждающие модели как автономные нарушители: почему способность думать усиливает рискобход защиты · 11 ссылок. На основе: Large reasoning models are autonomous jailbreak agents
53
Самонапоминание модели: может ли внутренний стоп-сигнал удержать границузащитная архитектура · 11 ссылок. На основе: Defending ChatGPT against jailbreak attack via self-reminders
54
Насколько убедительны LLM: что даёт мета-анализ вместо отдельных примеровубеждение и социальное влияние · 11 ссылок. На основе: A meta-analysis of the persuasive power of large language models
55
Этическая уязвимость выровненных моделей: почему выравнивание не закрывает вопросубеждение и социальное влияние · 10 ссылок. На основе: Revealing the intrinsic ethical vulnerability of aligned large language models
56
Узкая задача, широкое смещение: как обучение на одном участке меняет поведение моделиубеждение и социальное влияние · 10 ссылок. На основе: Training large language models on narrow tasks can lead to broadly misaligned behaviour
57
Как охранять LLM: зачем обзоры становятся навигацией по быстро меняющемуся рискукарта рисков · 11 ссылок. На основе: Safeguarding large language models: a survey
58
Когда агенты спорят друг с другом: как убеждение заражает многоагентные дебатыубеждение и социальное влияние · 11 ссылок. На основе: When collaboration fails: persuasion-driven adversarial influence in multi-agent large language model debate
59
Медицинская модель и дезинформация: почему домен меняет цену ошибкиубеждение и социальное влияние · 11 ссылок. На основе: Medical large language models are susceptible to targeted misinformation attacks
60
Приёмы убеждения под микроскопом: как сценарии показывают слабые места LLMубеждение и социальное влияние · 11 ссылок. На основе: The influence of persuasive techniques on large language models: A scenario-based study
61
Таксономия отраслевых уязвимостей: почему риск зависит от доменаотраслевой риск · 11 ссылок. На основе: A domain-based taxonomy of jailbreak vulnerabilities in large language models
62
Безопасность, приватность и доверие: почему LLM-систему нельзя оценивать только по ответуотраслевой риск · 10 ссылок. На основе: On large language models safety, security, and privacy: A survey
63
Алгоритмические красные команды: как автоматизация меняет поиск слабых местобход защиты · 10 ссылок. На основе: Algorithmic red teaming approaches to secure LLMs
64
Робот с LLM внутри: почему инъекция инструкций становится вопросом физической безопасностиинъекция инструкции · 11 ссылок. На основе: Enhancing reliability in LLM-integrated robotic systems via prompt injection attack mitigation and safety validation
65
Финансовая система с поиском по документам под давлением: как защищать ответы по источникамотраслевой риск · 11 ссылок. На основе: Defending financial RAG systems against jailbreak attacks: An LLM-based end-to-end framework
66
Голосовой интерфейс и приватность: почему безопасный ответ начинается с контекстаотраслевой риск · 11 ссылок. На основе: A decontextualized LLM-based safeguard technique for safety and privacy in voice-controlled interfaces
67
Реальные вредные промпты: чему учит корпус «сделай что угодно»обход защиты · 11 ссылок. На основе: Do Anything Now: Characterizing and Evaluating In-The-Wild Jailbreak Prompts on Large Language Models
68
Сторонний текст как атака: почему приложение с LLM может выполнить не ту задачуинъекция инструкции · 11 ссылок. На основе: Not What You’ve Signed Up For: Compromising Real-World LLM-Integrated Applications with Indirect Prompt Injection
69
Убеждающий почерк атаки: как язык превращает отказ в согласиеубеждение и социальное влияние · 11 ссылок. На основе: Uncovering the Persuasive Fingerprint of LLMs in Jailbreak Attacks
70
Непрямая инъекция инструкций: как измерять и защищать приложения, которые читают внешний текстинъекция инструкции · 11 ссылок. На основе: Benchmarking and Defending against Indirect Prompt Injection Attacks on Large Language Models
71
Почему LLM плохо ловит инъекцию инструкций сама: пределы самодиагностикиинъекция инструкции · 11 ссылок. На основе: How Not to Detect Prompt Injections with an LLM
72
Уникальные угрозы LLM: почему безопасность и приватность сливаются в одну проблемуотраслевой риск · 10 ссылок. На основе: Unique Security and Privacy Threats of Large Language Models: A Comprehensive Survey
73
Знание как путь к обходу: когда контекст модели становится слабым местомобход защиты · 11 ссылок. На основе: Knowledge-to-Jailbreak: Investigating Knowledge-driven Jailbreaking Attacks for Large Language Models
74
Несовпадение основной модели и защитного слоя: как защита создаёт асимметриюоценка безопасности · 11 ссылок. На основе: The Asymmetric Vulnerability: Bypassing LLM Defenses via Guardrail-Model Mismatch
75
Как оценивать обход защиты: почему успех атаки нельзя свести к одной отметкеоценка безопасности · 11 ссылок. На основе: How to Evaluate the Effectiveness of Jailbreak Attacking on Large Language Models
76
Двадцать запросов к чёрному ящику: что меняет малобюджетный обход защитыобход защиты · 11 ссылок. На основе: Jailbreaking Black Box Large Language Models in Twenty Queries
77
Оценка защитных ограждений: что должна включать взрослая проверка защитного слоязащитная архитектура · 11 ссылок. На основе: SoK: Evaluating Jailbreak Guardrails for Large Language Models
78
Веб-поиск как поверхность риска: почему инструменты делают LLM уязвимеемультимодальные и закрытые системы · 11 ссылок. На основе: URLcoat: Exploiting Web Search Capability to Jailbreak Large Language Models
79
Специальные токены и онлайн-сервисы: как закрытые системы получают новые слабые местамультимодальные и закрытые системы · 11 ссылок. На основе: MetaBreak: Jailbreaking Online LLM Services via Special Token Manipulation
80
MASTERKEY: почему автоматический обход стал проверкой всей системыобход защиты · 11 ссылок. На основе: MASTERKEY: Automated Jailbreaking of Large Language Model Chatbots
81
Мультимодальная маскировка: как текст и изображение расширяют поверхность атакимультимодальные и закрытые системы · 11 ссылок. На основе: Odysseus: Jailbreaking Commercial Multimodal LLM-integrated Systems via Dual Steganography
82
Социальное влияние против защитных ограждений: от принципов Чалдини к диалогам между моделямиубеждение и социальное влияние · 16 ссылок. На основе: Социальная инженерия против guardrails от принципов Чалдини к многоходовому LLM-to-LLM
83
Убедитель и объект убеждения: почему LLM надо изучать с двух сторонубеждение и социальное влияние · 12 ссылок. На основе: Две стороны persuasion: LLM как убедитель и как объект убеждения
84
Почти человек или статистический попугай: как не ошибиться в психологических тестах LLMпсихология и поведение моделей · 13 ссылок. На основе: Parahuman или stochastic parrot? Методологическая карта психологических тестов LLM
85
После выравнивания: почему скрытые ассоциации и ситуативное поведение не исчезаютубеждение и социальное влияние · 8 ссылок. На основе: После alignment: скрытые ассоциации, ситуативный обман и широкое misalignment-поведение
86
Безопасность нельзя измерить одной цифрой: от успеха обхода к многомерной оценкеоценка безопасности · 12 ссылок. На основе: Кризис метрик LLM safety от binary jailbreak success к многомерной
87
От ручного обхода к агентным красным командам: как меняется масштаб проверкиобход защиты · 17 ссылок. На основе: От ручного jailbreak к агентному red teaming способность, бюджет запросов
88
Не всякий обход — убеждение: где начинаются интерфейсные и оптимизационные уязвимостиубеждение и социальное влияние · 11 ссылок. На основе: Когда jailbreak не похож на убеждение интерфейсные и оптимизационные уязвимости
89
От фильтра к архитектуре безопасности: почему защитные ограждения должны быть многослойнымизащитная архитектура · 13 ссылок. На основе: От фильтра к safety architecture: многослойные guardrails для адаптивных LLM-систем
90
Инъекция инструкций как архитектурная проблема: где данные становятся командамиинъекция инструкции · 11 ссылок. На основе: Prompt injection как проблема архитектуры данные, инструкции и доверие в
91
Одинаковый запрос, разная цена ошибки: почему отраслевой риск LLM не бывает универсальнымотраслевой риск · 8 ссылок. На основе: Одинаковый jailbreak
92
Живая карта LLM-безопасности: как связать атаки, защиты и метрикиоценка безопасности · 10 ссылок. На основе: Living map LLM safety таксономия атак, защит и метрик после
93
Закрытые и мультимодальные системы: где появляется новая поверхность обходамультимодальные и закрытые системы · 6 ссылок. На основе: Закрытые и мультимодальные: новая поверхность jailbreak в коммерческих LLM-сервисах
Рынки и потребление
01
Бренды без биографииКак маркетплейсы создают торговые оболочки быстрее, чем появляется проверяемая ответственность за товар, гарантию, сервис и происхождение.
02
Labubu и машина дефицитаКак слепые коробки превращают игрушку в статус, данные, перепродажу, контрафактный риск и инфраструктуру доверия.
03
Бесплатная примерочная размером с интернетКто платит за возвраты, вордробинг, скрытую аренду онлайн‑шопинга, платёжные споры и новую логику проверки клиентов.
04
Скины дороже логотиповКак аватары и цифровые вещи стали новой экономикой статуса, где ценность рождают видимость, редкость, узнавание и доверие сообщества.
Здоровье и статус
01
Экономика уменьшенного аппетитаКак GLP‑1 перестраивают потребительские рынки еды, ресторанов, алкоголя, одежды, wellness и инфраструктуру доступа.
02
Когда вечность дешевеетКак лабораторные бриллианты раскалывают алмазный рынок на разные экономики материала, происхождения, доверия, перепродажи и технологической ценности.
03
Долголетие как обещанный контрольКак биологический возраст, сканы всего тела, MCED-тесты, пептиды, гормоны, GLP‑1, AI‑дашборды и данные здоровья продают чувство управляемого будущего.
Дневник здоровья
веб-приложение / симптомы / визиты к врачам
Приватный дневник для здоровья: пользователь записывает симптом, описание, врача и планируемую дату визита, видит события в календаре, хранит актуальные записи и может добавить лекарства, анализы и связанные продолжения после консультации.
Проект появился как персональная карта планов по здоровью без лишней медицинской сложности. В центре интерфейса — новая запись, список актуальных визитов и календарь, который помогает не потерять дату приёма и быстро открыть нужную карточку.
Отдельный фокус — контроль над данными. Записи можно хранить на устройстве или в папке Google Диска, а карточки остаются понятными: симптом, врач, дата, лекарства, анализы и связанные следующие шаги после визита.
Записи и календарьСимптомы, врачи и планируемые даты связаны с календарём и планами на месяц.
Продолжения визитаОт карточки можно добавить связанную запись, если врач направил к другому специалисту или на анализы.
Личные данные под контролемПользователь выбирает хранение на своём устройстве или на Google Диске.
Timeline
веб-приложение / личная временная шкала / хранение у пользователя
Timeline — приложение для планирования на временной оси: области, проекты, задачи и подзадачи видны на единой шкале, а пользователь сам выбирает, где хранятся данные — в Google Drive для доступа с разных устройств или в выбранной папке на своём компьютере.
В интерфейсе есть недельный масштаб, вкладки Areas, Projects, Tasks и Subtasks, создание задач через модальное окно с датами, цветом, заметками, тегами и чек-листом.
Отдельный фокус проекта — честная модель хранения. Если нужен мобильный доступ, подключается Google. Если данные лучше держать локально, браузер помнит выбранную папку и при следующем визите просит только снова разрешить доступ, чтобы продолжить запись файлов.
Единая временная осьЗадачи, проекты и области собираются в один масштабируемый обзор по датам.
Два пути храненияGoogle Drive для доступа с разных устройств или локальная папка для работы на одном компьютере.
Публичный запускПроект вынесен на timelineapp.ru с HTTPS, Google OAuth и файловым хранением без серверной базы.