В этой статье я покажу, как пытался добиться хороших результатов и создать, что-то умное, поместив это в искусственную среду с такими же нейросетями, которые так же будут конкурировать, общаться, уничтожать и так далее.
Возможно, Вы вспомнили об экспериментах на просторах интернета с тем, когда давали список генов существам и также симулировали эволюцию, это были очень полезные исследования, но это не то - они симулировали начальную стадию эволюции. Существа не имели "разума", как такого, это был больше алгоритм на if-ах с настройкой голода, скорости... Подобие первых РНК и ДНК. Но мы - это в первую очередь наш мозг, а это полноценная нейросеть, которая намного более сложная и куда ближе к Deep Learning, чем к обычным алгоритмам из классического IT. Наиболее близкий по идее проект - Bibites. Это реально интересно, однако там не было реализовано цельного механизма памяти и обучения - то, что и является основополагающим фактором развития.
Проект родился из-за желания изучить на что способны эволюционные алгоритмы развития нейросетей в замкнутой системе - удастся ли повторить процесс развития врановых, касаток и людей?
по сути же получается нужно меньше разработчиков сейчас? Интересно как это выглядит с точки зрения владельца бизнеса
Регулярно стал видеть подобные вопросы. Если растет производительность, то логично, что надо сокращаться? Если речь идет про избыточную разработку и цель оставаться на том же уровне производительности, то да, избыточность можно уменьшить. Но реальность и капитализм работают чуть сложнее.
Регулярно стал видеть подобные вопросы. Если растет производительность, то логично, что надо сокращаться? Если речь идет про избыточную разработку и цель оставаться на том же уровне производительности, то да, избыточность можно уменьшить. Но реальность и капитализм работают чуть сложнее.
Начне�� с избыточности. Одно дело когда у вас команда из 50 человек, где есть и фронты и бекендеры и девопсы и бог знает кто еще. Другое, когда вся команда это три человека с очень разными компетенциями. Если в команде один бекендер, то его никем не заменить. Тоже самое касается и большинства остальных ролей. Всегда нужен человек, который отвечает за свой блок и разбирается в нем лучше всех (или в принципе только он и разбирается). Такому человеку ИИ конечно помогает, но убрать его с помощью ИИ невозможно, как бы красиво это не звучало и не выглядело (посмотрите как я сгенерил лендинг с помощью ии!).
Но даже одного человека мало, потому что на больших объемах один человек всегда будет занят большую часть времени текучкой. Тут надо обсудить, там что-то сломалось надо починить, тут разобраться. В общем в живых проектах с пользователями и инфраструктурой, даже увеличение производительности не даст возможность освободить одного настолько сильно, что он сможет легко фигачить новый функционал. У нас вон вчера зависла транзакция в базе на проде (это вообще похоже на баг в постгре). Пол дня потеряно на выяснение, восстановление, эксперименты и переконфигурацию.
И самое важное, в случае с ИИ это преимущество почти всегда временное. Мы не единственные, кто повышает производительность: инструменты доступны всем, и эффект быстро размазывается по рынку. Как только ситуация выравнивается, конкуренция начинает давить на цены или, наоборот, заставляет больше тратить: на зарплаты, инфраструктуру, вычисления, закупки. В итоге повышенная производительность перестает быть конкурентным преимуществом и становится новой нормой. А чтобы вырваться вперед, снова нужно делать больше: выходить в рост, расширяться, брать на себя больший масштаб при том, что производительность у всех выросла примерно одинаково.
И самое важное, в случае с ИИ это преимущество почти всегда временное. Мы не единственные, кто повышает производительность: инструменты доступны всем, и эффект быстро размазывается по рынку. Как только ситуация выравнивается, конкуренция начинает давить на цены или, наоборот, заставляет больше тратить: на зарплаты, инфраструктуру, вычисления, закупки. В итоге повышенная производительность перестает быть конкурентным преимуществом и становится новой нормой. А чтобы вырваться вперед, снова нужно делать больше: выходить в рост, расширяться, брать на себя больший масштаб при том, что производительность у всех выросла примерно одинаково.
Что не отменяет большого числа новых возможностей. Сейчас самое благодатное время для старта новых проектов и заработка. Новым предпринимателям сложнее понять что не делать, чем что делать.
OpenAI объявила о запуске рекламы в ChatGPT — тестирование начнется в ближайшие недели для пользователей бесплатной версии и тарифа ChatGPT Go ($8 в месяц) в США. Подписчики Plus, Pro, Business и Enterprise рекламу не увидят. Одновременно компания расширила доступность ChatGPT Go на все страны, где работает чат-бот.
16 января 2026 года Роскомнадзор опроверг блокировку Telegram в России. «По отношению к Telegram в настоящее время новых мер ограничений не применяется», – сообщили в ведомстве.
В статье рассмотрим SDD фреймворки (Spek-Kit, OpenSpec, Kiro, BMAD) и решения не являющиеся полностью SDD, но решающие вопросы упорядочивания разработки с ИИ (Cursor Memory Bank, TaskMaster, Tessl, Supercode, Claude-flow).
Слово "вайбкодинг" в современном мире прижилось плотно, но у большинства разработчиков с опытом вызывает безусловный рвотный рефлекс. С одной стороны ИИ пишет код очень хорошо. Современные модели в алгоритмике уже почти всегда лучше разработчиков.
Но если дело касается большого проекта и Production, всплывают многочисленные проблемы:
Топ-5 инсайтов из отчета Microsoft о том, как ИИ реально используется в мире
Microsoft попытались впервые измерить, сколько людей по всему миру используют ИИ. Их отчет AI Diffusion Report 2025 основан на обезличенных данных о реальном использовании ИИ-сервисов.
Выяснилось, что 16,3% людей в мире уже используют ИИ. При этом интернетом пользуются около 74%, а значит, примерно 22% всех интернет-пользователей применяют ИИ в работе, учебе или повседневных задачах. Это означает, что ИИ уже на пути к массовой адаптации, но неравномерно распределен.
В 7 из 30 стран мирового топ-30 почти каждый второй использует ИИ: Норвегия — 46,4%, Ирландия — 44,6%, Франция — 44,0%. В этих странах ИИ ускоряет обучение граждан, растет производительность труда, ИИ интегрируется в школы, бизнес и государственные институты. Более того, 18 из 30 стран топ-30 уже перешли порог 30%, что говорит о формировании новой нормы использования ИИ.
Но разрыв между странами продолжает расти. В среднем топ-30 стран живут в совершенно другой реальности: 35,6% пользователей против 16,3% в мире, то есть более чем в 2,2 раза выше. За вторую половину 2025 года «глобальный Север» (США, Европа, ОАЭ и т. д.) вырос с 22,9% до 24,7%, тогда как «глобальный Юг» (Индия, Африка, Россия и т. д.) — с 13,1% до 14,1%. Разрыв увеличился с 9,8% до 10,6%. Это показывает, что мир адаптируется к ИИ с разной скоростью. Если темпы сохранятся, разрыв будет увеличиваться примерно на 0,8% каждые полгода.
Особенно показателен пример США. Несмотря на лидерство в ИИ-технологиях, доля пользователей там составляет лишь 28,3%, и страна опустилась с 23-го на 24-е место в мировом рейтинге. Это означает, что технологическое лидерство не гарантирует массовую адаптацию технологии. Для этого нужна отдельная стратегия внедрения ИИ. Кто выстроит ее лучше, обгонит даже США.
Абсолютным лидером остаются ОАЭ. На конец 2025 года 64% трудоспособных граждан уже используют ИИ — почти в четыре раза выше мирового уровня. Это результат многолетней стратегии: ранние государственные внедрения, обучение, понятное регулирование и высокий уровень доверия людей. Сингапур следует за ними с 60,9%. Так что лучший путь к массовой адаптации — сделать ИИ частью государственных сервисов.
Согласно отчету Microsoft, в России ИИ используют около 8% людей, что примерно вдвое ниже среднемирового уровня в 16,3%. При этом в отчете отдельно отмечается популярность DeepSeek, так что можно предположить, что реальный процент использования частично обходится официальной статистикой Microsoft из-за open-source решений.
В Африке использование DeepSeek оценивается в 2–4 раза выше, чем в других регионах. Это показывает, насколько важен open source, чтобы разрыв в адаптации не увеличивался и технологии распределялись более равномерно. Поэтому децентрализованное обучение, синтетические данные и новые подходы к обучению — вот рецепт для стран «глобального Юга».
В новой экономике выигрывают не те страны, у кого самые мощные модели, а те, кто научился быстро и массово учить людей работать с ИИ и снижать барьеры входа. Именно такие страны будут расти быстрее — независимо от того, где они находятся на карте.
***
Если вам интересна тема ИИ, подписывайтесь на мой Telegram-канал — там я регулярно делюсь инсайтами по внедрению ИИ в бизнес, запуску ИИ-стартапов и объясняю, как работают все эти ИИ-чудеса.
Вы когда-нибудь копировали код кастомного контрола из статьи, чтобы избавиться от мерцания, а потом обнаруживали, что он ломает совместимость, требует специфичных обработчиков и не работает в условной компиляции? Я — да. И, как оказалось, проблема не в Windows API или GDI, а в фундаментальной ошибке проектирования: попытке «улучшить» стандартный интерфейс VCL, изменив сигнатуру OnPaint.
В этой статье я объясню, почему передача Canvas и Rect в обработчик — плохая идея, как правильно расширять TWinControl, и почему лучший компонент — тот, который пользователь даже не замечает.
Адаптировать методологию корпоративного управления под личные задачи и личную стратегию — это радикально. 256 страниц полной Ж, то есть Жизни и практических инструментов для ее трансформации в управляемый бизнес-проект.
Что ж, попробуем в этом разобраться.
Меня зовут Костя Дубровин. Я веду канал про книги.
Сэм Альтман запустил стартап Merge Labs, который разрабатывает интерфейс «мозг–компьютер» нового поколения. Проект уже получил мощную поддержку: OpenAI инвестировала в него 250 миллионов долларов при оценке компании в 850 миллионов. Размер всего посевного раунда не раскрывается, но ясно, что речь идет о ставке стратегического масштаба.
Давайте для начала разберём, что такое наёмный труд и чем он отличается от предпринимательства. Фактически это две абсолютно разные концепции, две разные роли или даже касты. Они требуют принципиально разных навыков, стратегий и психотипов.
Наёмный труд предполагает прежде всего массовую профессию, вид деятельности. То, что всегда есть на рынке для среднего соискателя. Наёмный работник в первую очередь должен обладать дисциплиной, малыми амбициями и, как следствие, уметь подчиняться, пол��остью сосредотачиваться на работе.
Практически любая массовая работа в любой стране и в любую эпоху подразумевает оплату, которая лишь слегка покрывает базовые потребности человека. Понятно, что покупательная способность в разных странах разная. Самое важное здесь то, что в любой социальной системе человек не может не работать. Не получится годик поработать, сделать накопления, а потом пять лет заниматься саморазвитием и другими делами.
Всё устроено так, что вы должны работать, не поднимая головы, а зарплата должна уходить на еду, жильё, транспорт, налоги, ипотеку и т.д. У вас должно оставаться буквально чуть-чуть, потому что по факту без крайней нужды многие не согласятся терпеть тяготы и унижение наёмного труда.
Но взамен этого социальная система предполагала стабильность. Да, вы отдаёте свою жизнь работе без остатка, но вы не думаете ни о чём остальном. Ваша единственная стратегия выживания — просто работать на работе. В этом и заключается психотип многих работников: зарплату многие получают, а не зарабатывают. Это не недостаток, а особенность системы.
В чём особенности предпринимательской деятельности? Предприниматель практически всегда работает на ограниченном, неочевидном или труднодоступном рынке. У предпринимателей появляется конкуренция и риски. Он может работать, не имея гарантированного дохода, или вовсе его бизнес может рухнуть либо не взлететь на старте.
Но есть и плюсы — доходы не ограничены сверху настолько, что в случае успеха можно позволить себе и наёмный труд, и излишки для развития бизнеса, и даже вывод средств для покупки предметов роскоши, недоступных среднему наёмному работнику.
Что же происходит в IT?
Если десятилетиями, а то и веками, наёмный труд подразумевал непритязательность и стабильность — люди работали на одной работе зачастую всю жизнь, занимаясь одним и тем же. Переход на другую работу обычно сопровождался лишь просмотром трудовой книжки и проверкой того, что трудовой опыт вообще есть.
Во многих профессиях это и сейчас так. Например, у водителя автобуса никто не требует значка ГТО, ему не надо пересдавать экзамен на права и рассказывать у доски устройство карбюратора.
В IT же предприниматели перекладывают на разработчиков свои предпринимательские риски. Уже недостаточно диплома об образовании и 5–10–20 лет опыта в крупных или мелких IT-компаниях. Нужны прежде всего уникальные, а не массовые навыки, компетенции и способности.
За 8 лет аудита 300+ сайтов на WordPress я видел одну закономерность: 80% владельцев устанавливают CMS, активируют Yoast SEO и считают работу законченной. Через полгода они приходят с вопросом: "Почему мы не в топе Google, если зелёные галочки везде стоят?"
Реальность жёстче. WordPress генерирует дубли страниц (archives, tags, feeds), загружает 15+ скриптов на пустой странице, игнорирует Core Web Vitals и отдаёт HTML без структурированных данных. Поисковики это видят и ранжируют соответственно.
Этот гайд — технический чеклист для разработчиков и SEO-специалистов, кто хочет выжать из WordPress максимум для продвижения сайта. Код, конфигурации, измерения — без воды.
В конце прошлого года Сбер выложил GigaChat 3 в open source под MIT. Две модели: Ultra Preview на 702 миллиарда параметров и Lightning на 10 миллиардов. Взял Lightning, развернул на бесплатном Colab, погонял тесты. Плюс разобрался в документации.
В статье разберём архитектуру, сравним бенчмарки с Qwen и покажем, как запустить модель без затрат на железо. Спойлер: для задач на русском языке и работы с длинными контекстами Lightning — одна из лучших открытых моделей в своём классе. При этом порог входа минимальный, base-версия запускается на бесплатном Colab с 4-bit квантизацией, а MIT-лицензия позволяет использовать модель в коммерческих проектах без ограничений.
Глава Google DeepMind Демис Хассабис предупредил о неизбежной коррекции на рынке ИИ. В интервью для нового подкаста CNBC The Tech Download он назвал сид-раунды с оценками в десятки миллиардов долларов, где "почти ничего еще нет" в плане продуктов, неустойчивыми в долгосрочной перспективе.
Привет, Хабр! Меня зовут Даня, я занимаюсь разработкой программных продуктов и дизайном, а в свободное время люблю собирать электронику. В этом посте хочу немного попиариться и рассказать про свой проект — Клоки, набор для самостоятельной сборки пиксельных часов (и не только).
Меня зовут Ляленков Михаил, я инди-разработчик, и последние несколько месяцев проектирую игровую систему, которая кардинально переосмысливает прогрессию в RPG. Сегодня хочу поделиться концепцией Wellness System — попыткой заменить традиционный «фарм опыта» на осмысленное управление благополучием персонажа.
«По индийским меркам зарплата была хорошая». Мукеш Мандал, 26 лет, разработчик из Дели — интеграции Zoho, WhatsApp API, автоматизация. Сейчас убирает снег в Петербурге и объясняет журналисту: «Работать на город лучше, чем на частную компанию».
Почему человек с нормальной IT-карьерой называет муниципальную уборку более осмысленной работой? Ответ — в словах, которые он произносит дальше: «Я — средний. Есть OBC и кастовая система».
Что такое OBC, почему госслужба в Индии престижнее частного сектора, как реформы 1990-х создали новый средний класс — и почему IT-сектор так и не стал кастовым лифтом. Разбираем культурную логику, которая делает выбор Мукеша не падением, а переводом на другой язык.
Как зарегистрировать новый домен и сразу получить проблемы
25 декабря 2025 я зарегистрировал в RU-Center новый домен в зоне .RU. Прописал NS-записи на Beget, но сам домен в панели не добавлял — не нужен был на этом этапе. Обычно в таких случаях при открытии домена в браузере показывается стандартная заглушка Beget: «Домен не прилинкован к директории». Начались праздники, я забыл о нём.
14 января — сюрприз от RU-Center
Получаю письмо:
«В соответствии с пунктом 5.7 Правил регистрации доменных имен делегирование домена [domain.tld] приостановлено...» «По вопросам разъяснения причин прекращения делегирования рекомендуем обращаться: incident@cert.gov.ru».
А чуть ниже — цитата от НКЦКИ (Национальный координационный центр по компьютерным инцидентам):
«Доменное имя [domain.tld] используется для проведения компьютерных атак.» «Тип атаки: фишинг.» «Легитимный сайт — https://web.telegram.org/».
Видимо, мой домен кто-то использовал для фишинга Telegram.
Первая реакция — «ну и ладно, не сильно нужен он мне», но потом включилась профессиональная деформация: надо разобраться.
Пишу в RU-Center
«Подскажите дату, когда была зафиксирована атака. Я зарегистрировал домен 29.12.2025, он был на DNS Beget, но не использовался — только заглушка.»
Ответ стандартный:
«Жалоба поступила 14.01.2026. По вопросам разъяснения причин рекомендуем обращаться в НКЦКИ.»
Пишу в НКЦКИ
«Домен зарегистрирован 29.12.2025, DNS прописаны на Beget, но не прилинкован. Как он мог участвовать в атаке?»
Ответ неожиданный:
«Ваш домен был взломан путем подмены DNS-записи у провайдера хостинга. В результате размещался фишинговый контент. Дата обнаружения — 14.01.2026. Возможно, взлом произошёл раньше. Просим обратиться к хостинг-провайдеру и обеспечить корректную настройку DNS.»
Хорошо. Пишу в Beget.
Пишу в Beget
«Домен был зарегистрирован 29.12, прописан в NS, но не добавлен в аккаунт. НКЦКИ пишет, что DNS были подменены. Прошу разобраться.»
Ответ:
«Домен [domain.tld] находится на аккаунте с логином [username]. У вас есть доступ к этому аккаунту?»
Нет, конечно. И понятия не имею, кто это.
Дальше — процесс восстановления, подтверждения, перенос на мой аккаунт. Всё закончилось благополучно, но с неприятным послевкусием.
Развязка
Позже я уточнил у Beget:
«Когда домен был добавлен в чужой аккаунт?» Ответ: «30.12.2025.»
То есть сразу после регистрации домена кто-то добавил его к себе. Это даже не взлом в классическом смысле, а скорее «киберсквоттинг на уровне DNS» — когда ловят новые домены, прописанные на публичные NS, и быстро создают запись у себя, пока владелец не дошёл до панели.
Выводы
Не оставляйте домен “висеть” без зоны. Даже если кажется, что всё под контролем.
Сразу добавляйте домен в хостинг и создавайте зону DNS. Пусть даже просто указывает на пустую директорию.
Проверяйте, на чьих серверах реально отвечает ваш домен.
Не полагайтесь на “по умолчанию” — иногда именно там и происходит самое интересное.
Действуя на расслабоне, я оставил лазейку, которой кто-то воспользовался.
Я делаю конструктор Телеграм-ботов «Бот в блокноте» и веду канал про ИИ-клиент «Cherry Studio» — ссылки можно найти в моём профиле 👇. Присоединяйтесь!
В массовом сознании распространено мнение, что магнитные поля используются обычно для концентрации и управления чем-то: электронных пучков, в старых ЭЛТ мониторах и телевизорах, удержания плазмы в термоядерных реакторах и других аналогичных задачах.
Более продвинутые в техническом плане, вспомнят также и про управление электронным пучком в скоростных 3D принтерах по металлу и, даже, использование магнитных полей, для управления ферромагнитной жидкостью, в самодельных дизайнерских часах.
То есть, получается, что «поле используется в качестве инструмента, для концентрации чего-то другого».
Однако, зададимся парадоксальным, на первый взгляд, вопросом: а можно ли сконцентрировать само поле?!
Несмотря на кажущуюся странность этого вопроса, он является одним из основных в физике, так как успешное его решение позволяет достичь многих поразительных вещей, что мы и увидим ниже...
Привет, Хабр! Когда-то совсем недавно я, (пока что) зеленый джун, узнал о таком интересном языке, как Brainfuck. Даже не языке, а так, "язычке", с 8 командами. 8-битные лимиты чисел (т.е. не может обрабатывать числа больше 255), а синтаксис и процесс кодинга такой, что и тимлид там ногу сломит. Увидев сие чудо 1993 года (динозавер), меня постигла безумнейшая идея провести один веселый вечер за компов, породив полноценный калькулятор, использовав BF-код для вычислительных мощей в своей забавной разработке. Но сначала давайте по порядку...
Каждый человек рано или поздно сталкивается с выбором, какой ingress‑контроллер использовать для маршрутизации трафика. Помнится, раньше многие думали, что достаточно взять Nginx и не париться. Но реальность, как это обычно бывает, сложнее. Есть по меньшей мере три мощных игрока: NGINX, Traefik и HAProxy. И у каждого свои фичи и проблема.
