Прогресс в области ИИ вызывает дискуссии о мышлении и стимулирует разработку новых решений для баз данных
Сочетание достижений в области искусственного интеллекта вызывает как восторг, так и обеспокоенность в технологической индустрии. Компания Databricks запустила сервис Lakebase, бессерверную базу данных, предназначенную для оптимизации разработки приложений, в то время как некоторые специалисты в этой области сетуют на ощутимое снижение глубины мышления и решения проблем из-за растущей зависимости от инструментов ИИ.
Компания Databricks объявила об общедоступности Lakebase 3 февраля 2026 года. По данным VentureBeat, Lakebase предназначен для обработки онлайн-транзакций (OLTP) и операционных баз данных, в отличие от более ранней архитектуры "data lakehouse" компании, которая была ориентирована на онлайн-аналитическую обработку (OLAP). Компания Databricks ввела термин "data lakehouse" пять лет назад, и с тех пор он стал общепринятым в индустрии данных для аналитических нагрузок. Сервис Lakebase, находящийся в разработке с июня 2025 года, основан на технологии, приобретенной Databricks в результате приобретения поставщика баз данных PostgreSQL. Компания утверждает, что Lakebase значительно сократит время разработки приложений, потенциально сократив проекты с месяцев до дней.
Тем временем в сообщении на Hacker News от 3 февраля 2026 года под названием "Я скучаю по напряженному мышлению" выражена обеспокоенность по поводу влияния ИИ на когнитивные навыки. Автор задался вопросом, когда читатели в последний раз занимались глубоким решением проблем, "проводя несколько дней, просто сидя с этим, чтобы преодолеть это". В сообщении, классифицированном как "излияние" и "мнение" об ИИ, выражается сожаление по поводу ощутимого отхода от строгого мышления. Автор описал себя как "Строитель" и "Мыслитель", выразив желание создавать и выпускать продукты, а также участвовать в интенсивных когнитивных задачах.
В рамках связанных с ИИ разработок исследователи изучают методы повышения эффективности моделей ИИ. В статье на Hacker News от 8 марта 2024 года объясняется "Спекулятивная выборка" (Speculative Sampling) — метод, предназначенный для достижения тех же результатов выборки, что и целевая выборка, но с большей эффективностью. Метод включает в себя использование "чернового распределения выборки" и "умного метода отклонения" для корректировки пере- и недовыбранных токенов, в конечном итоге отражая целевое распределение.
Растет также обеспокоенность по поводу безопасности ИИ. MIT Technology Review подчеркнул необходимость надежного управления "агентными системами", выступая за то, чтобы относиться к агентам ИИ как к "мощным, полуавтономным пользователям". В статье, спонсируемой Protegrity, представлен план из восьми шагов для защиты агентных систем на границе, с упором на контроль, связанный с идентификацией, инструментами, данными и результатами. В статье утверждается, что контроль на уровне подсказок недостаточен, и приводится ссылка на предыдущую статью в серии "Правила терпят неудачу на уровне подсказок, преуспевают на границе", в которой основное внимание уделялось провалу контроля на уровне подсказок в шпионской кампании, организованной ИИ.
Кроме того, сообщество открытого исходного кода разрабатывает инструменты для использования ИИ в обратной разработке. Репозиторий GitHub "ghidra-mcp" предлагает готовый к использованию сервер Model Context Protocol (MCP), предназначенный для соединения возможностей обратной разработки Ghidra с инструментами ИИ. Согласно сообщению на Hacker News, сервер предоставляет "132 конечные точки, перенос документации между бинарными файлами, пакетный анализ, режим без графического интерфейса и развертывание Docker для обратной разработки на основе ИИ". Сервер может похвастаться полной совместимостью с MCP, всеобъемлющим API для анализа бинарных файлов и интеграцией в реальном времени с механизмом анализа Ghidra. Функции включают анализ функций, обнаружение структуры данных и извлечение строк.
Discussion
AI Experts & Community
Be the first to comment