#разработка ПО

IBM представила Bob, платформу для безопасного кодирования с ИИ. Она защитит разработку ПО через многомодельную маршрутизацию и человеческий контроль.

Американский стартап Poolside представил Laguna XS.2 — высокопроизводительную открытую ИИ-модель для локального агентного кодирования.

Canonical, разработчик Ubuntu Linux, анонсировала планы по интеграции функций искусственного интеллекта в свою операционную систему в течение года.

Отслеживание поведения больших языковых моделей (LLM) — это вызов для инженеров. Генеративный ИИ непредсказуем, что требует новых подходов к контролю.

OpenAI и Infosys объединились, чтобы предлагать ИИ-инструменты большему числу компаний. Это поможет модернизировать разработку ПО и автоматизировать рабочие процессы.

Работа Kimi K2.6 в течение нескольких дней показала, что существующие фреймворки оркестрации ИИ-агентов не приспособлены для длительных задач.

Новые данные Appfigures показывают резкий рост числа новых приложений в App Store в 2026 году. Искусственный интеллект может быть главной причиной этого бума.

Практика «токенмаксинга» приводит к тому, что разработчики пишут больше, но менее эффективного кода. Это увеличивает затраты и время на переработку.

Разработчики и активные пользователи ИИ обвиняют Anthropic в ухудшении работы их флагманских моделей Claude Opus 4.6 и Claude Code.

Дэвид Катлер рассказал, почему ранняя версия диспетчера задач Windows занимала в 50 раз меньше места. Компактность тогда была ключом к скорости.

Автономные агенты искусственного интеллекта сокращают сроки разработки ПО с недель до нескольких дней. Для масштабирования этого подхода требуется spec-driven разработка.

На рынке ИИ-помощников для кодирования разгорается новая конкурентная борьба. Гиганты вроде OpenAI, Google и Anthropic вступают в гонку технологий.