# selectel Published articles for selectel. This is one page of public article previews, not the complete archive. Follow Next page to continue. Summaries are not the original full articles. ## "Вам здесь или с собой": Selectel доставит физические серверы на вашу площадку DevFeed: ["Вам здесь или с собой": Selectel доставит физические серверы на вашу площадку]() Original publisher: [Read original article]() Author: erbanovanastasia (Selectel) Published: 2026-09-17T09:00:05Z Content type: news Language: ru Sources: [Tagir Valeev]() Topics: [selectel]() Tags: [selectel](), [tag-0b5bd125cd99](), [tag-17c84059debe](), [tag-4a82232e2039](), [tag-4ed060855689](), [tag-682556de9012](), [tag-c33d1f322f5a]() ### AI overview Selectel now offers companies physical server rental with delivery and installation at the customer's own data center. Delivery is free, takes two days to Moscow and Saint Petersburg, and up to one month to other regions. Customers can adjust configurations, receive free replacement components, return servers if a pilot fails, or buy them if the project succeeds. ### Source excerpt Теперь компании могут арендовать физический сервер в Selectel и разместить его в собственном дата-центре. Мы бесплатно привезем оборудование на площадку клиента. Доставка в Москву и Санкт-Петербург займет два дня, в другие регионы -- не больше месяца. Ниже рассказываем, как это устроено. Узнать больше -> Читать далее ## Report says OpenAI contractors review ChatGPT conversations under Project Lily DevFeed: [Report says OpenAI contractors review ChatGPT conversations under Project Lily]() Original publisher: [Read original article]() Author: techno\_mot (Selectel) Published: 2026-09-17T07:07:15Z Content type: news Language: ru Sources: [Tagir Valeev]() Topics: [ChatGPT](), [OpenAI](), [privacy-filter]() Tags: [chatgpt](), [openai](), [privacy](), [privacy-filter](), [selectel](), [tag-11019b84ba80](), [tag-32a5d252bf88](), [tag-61cd5a476b1d](), [tag-9fe8963de219](), [tag-b427c8ac240b]() ### AI overview The article reports on 404 Media's investigation into Project Lily, an internal OpenAI program in which external contractors review real ChatGPT prompts and conversations to assess model responses. It says a Privacy Filter removes some direct identifiers but may miss rare or context-dependent identifying details. ### Source excerpt 404 Media опубликовала расследование о внутренней программе OpenAI под названием Project Lily. Сотни внешних подрядчиков, нанятых через рекрутингового посредника Crossing Hurdles и получающих выплаты через платформу Mercor, читают настоящие промпты и целые диалоги пользователей ChatGPT, оценивают ответы модели и пишут разборы. Сама практика такой "человеческой" оценки известна давно. Новостью стал масштаб и то, насколько мало о ней знают пользователи. У ChatGPT больше 900 млн пользователей. Читать далее ## Google introduces Gemini 3.8 Live and Gemini 3.8 Live Extended Thinking DevFeed: [Google introduces Gemini 3.8 Live and Gemini 3.8 Live Extended Thinking]() Original publisher: [Read original article]() Author: techno\_mot (Selectel) Published: 2026-09-16T13:40:43Z Content type: news Language: ru Sources: [Tagir Valeev]() Topics: [Google](), [speech-to-speech](), [Google AI](), [Artificial Intelligence](), [API]() Tags: [ai](), [api](), [audio](), [gemini](), [google](), [llm](), [realtime](), [selectel](), [speech-to-speech](), [synthid](), [tag-efc6fa45f1fe](), [voice]() ### AI overview Google introduced two native speech-to-speech models: Gemini 3.8 Live, focused on scale and cost, and Gemini 3.8 Live Extended Thinking, designed for multi-step tasks with reasoning during dialogue. The article discusses direct audio processing, asynchronous function calls, visual context, multilingual conversations, SynthID watermarking, pricing, and availability through the Gemini API and Google AI Studio. ### Source excerpt 15 сентября Google представила две нативные speech-to-speech модели, Gemini 3.8 Live и Gemini 3.8 Live Extended Thinking. Первая заточена под масштаб и цену, вторая -- под многошаговые задачи с рассуждением прямо в диалоге. Интереснее баллов то, что голосовые агенты наконец получили признаки продакшен-продукта. Асинхронные вызовы функций, предсказуемая цена, интеграции с тем, на чем такие системы реально собирают. Хочу напомнить, как это делалось раньше. Голосовой бот -- конвейер из трех сервисов. Распознавание речи, языковая модель и синтез. Задержки складываются, а вместе с текстом может потеряться все остальное -- интонация, скорость речи, эмоция, шум на фоне. Модель получает расшифровку и не знает, что собеседник злится. Проблемным было и перебивание. Пока распознавание не закрыло фразу, система вообще не понимает, что ее прервали. Нативная speech-to-speech модель работает с аудио напрямую и снимает оба ограничения разом. Читать далее ## Agent Driven SDLC: как меняется разработка в эпоху ИИ DevFeed: [Agent Driven SDLC: как меняется разработка в эпоху ИИ]() Original publisher: [Read original article]() Author: Welltraum (Selectel, red\_mad\_robot) Published: 2026-07-03T09:27:57Z Content type: article Language: ru Sources: [Redmadrobot EN](), [Redmadrobot RU]() Topics: [sdlc](), [Artificial Intelligence](), [cursor](), [MCP]() Tags: [agent](), [ai](), [cursor](), [mcp](), [ml-de586e9a18ae](), [red-mad-robot](), [sdlc](), [selectel](), [tag-7c29fef020e9](), [tag-86b843454893](), [tag-e076f05a03bb]() ### AI overview The article examines how software development life cycles change when AI assistants and agents are introduced. It argues that an AI tool alone is insufficient for predictable, high-quality results: teams must configure the tool, understand its context and MCP capabilities, use structured approaches such as Plan-Act or SDD, and train engineers over time. ### Source excerpt Еще примерно год назад нам обещали, что разработка с приходом AI ускорится в 10 раз. Однако все понимают, что прогнозируемого роста за это время не произошло. Почему -- сейчас попробуем разобраться. Привет, Хабр! Я Влад Шевченко, CTO по AI в red_mad_robot. Сегодня поговорим об анатомии AI-агентов, критериях готовности компании к работе с ними и кризисе жизненного цикла разработки ПО, а также ответим на вопрос, почему нельзя просто написать запрос агенту и ждать результата. Мы в компании взаимодействуем с искусственным интеллектом уже достаточно давно, и в данный момент занимаемся трансформацией бизнеса: смотрим, что меняется в клиентах, где-то помогаем, а где-то учимся у них. Я разделил SDLC на два подхода. Начнем с разработки классических систем без искусственного интеллекта, но с применением его как помощника. Читать далее