Моя лента

Большинство астероидов ведут себя довольно предсказуемо. Они просто подчиняются действующим на них внешним силам, таким как гравитация или давление солнечного излучения. Но не 1998 KY26.

Согласно одному из предложенных объяснений, KY26 лишь маскируется под астероид, а на самом деле является «тёмной» кометой, чьи незаметные выбросы газа отклоняют её от ожидаемой траектории. Однако, по данным инженеров аэрокосмической отрасли Корбина Хансена и Масатоси Хирабаяси из Технологического института Джорджии, этот 11-метровый космический камень слишком тёплый, чтобы сохранять лёд, необходимый для такой тяги.

«Результаты нашего температурного моделирования показывают, что скорость выделения водяного пара на 1998 KY26 была бы слишком высокой, чтобы в его недрах мог сохраняться лёд, что уточняет наши представления о составе астероида», пишут исследователи в статье, опубликованной в Icarus.

Тёмные кометы получили своё название потому, что их кометная активность фактически невидима. Так может выглядеть и KY26. Небольшой астероид совершает один оборот вокруг своей оси каждые 5,35 минуты, а его траектория демонстрирует необычное ускорение, направленное перпендикулярно плоскости его орбиты.

Чтобы погребённый водяной лёд сохранялся в течение длительного времени, температура должна оставаться ниже примерно 145 кельвинов, или −128 градусов Цельсия. Однако исследователи выяснили, что даже самые холодные области KY26 на протяжении его обращения вокруг Солнца имеют среднюю температуру не ниже 212 кельвинов, или −61 градуса Цельсия. При таких температурах, по расчётам учёных, даже если бы водяной лёд составлял один процент массы KY26, он полностью исчез бы чуть более чем за 2000 лет. А если бы именно этот лёд создавал необычное ускорение астероида, его запас иссяк бы всего за 62 года.

Попросила нейросеть написать сцену по мотивам своего рассказа. Она придумала героям сына, общее прошлое и взялась их мирить. Разбираюсь, как ИИ сочиняет прозу и как объяснить ему, что у автора тоже были планы.

Многоядерные микроконтроллеры уже обыденность. Первый многоядерный микроконтроллер — TMS320C80 — был выпущен фирмой Texas Instruments более 30 лет назад. Два ядра есть и у микроконтроллера ESP32, столь любимого пользователями Хабра и не только.

В автомобилестроении многоядерные микроконтроллеры также получают широкое распространение. К примеру, в обозначении микроконтроллера китайской фирмы FlagChip FC7300F8MDT буква T означает, что внутри SoC‑а находятся аж три процессорных ядра ARM Cortex‑M7.

Попробуем осуществить запуск этих ядер на микроконтроллере, то есть включить последовательно все ядра этого одно за другим, убедиться, что они работают, обслуживать отдельный экземпляр UART на каждом ядре, разобраться, как обмениваться данными между ядрами.

В прошлый раз я писал про "Как я пишу почти автономного агента для разработки своих пет-проектов", а сейчас я хочу сместить фокус на выбор модели под конкретные задачи. В сети полно контента на тему "Вышел новый GPT Astra (Claude Fable) near-AGI edition", но нас это мало чем интересует: дорого, долго и слишком самостоятельны. Под капотом много картинок, 2 таблицы и мнение автора, не претендующее на методологию или «правильный путь»

Разработчик, популяризатор браузерного гейминга и эмуляции, а также техноблогер и участник проекта DosZone Никита Аксёнов (aka @Carter54 ) попросил у сообщества помощи в сохранении коллекцию игр из кэша браузеров, вдруг кто их запускал и оставил эти данные у себя.

Как устроена моя рабочая среда для ИИ-агентов: общая база правил и памяти, выбор контекста по задаче, навыки с ограниченными правами, проверки корректности и передача работы между агентами. Разбираю устройство Jarvis на своих проектах и показываю, что можно установить и попробовать из открытого репозитория.

Минувшим летом я публиковал на Хабре статью «Почти зелёные миры: перспективы фотосинтеза на планетах у оранжевого карлика (спектральный класс K)» (+43), где рассматривал вероятную зависимость наиболее выигрышных моделей (и пигментов) для фотосинтеза от спектрального класса звезды. Ранее я также затрагивал тему постепенного изменения светимости Солнца — например, в статьях «Как может быть разрешим парадокс слабого молодого Солнца» (+46) и «Земля‑Снежок — ретроспектива и перспектива» (+38). Сегодня поговорим о небесспорной картине мира, получившей название «Гипотеза пурпурной Земли» (Purple Earth Hypothesis), которую предложил в 2007 году Шиладитья Дас Сарма, профессор молекулярной геномики, генетики и биоинформатики из университета штата Мэриленд. Дас Сарма заинтересовался галофилами — экстремофильными бактериями, обитающими в растворах настолько солёных, где обычные цианобактерии и зелёные водоросли не выживают. Вода, населённая галофилами, приобретает такой цвет, как в озере Лагуна Роза близ испанского города Аликанте.

Когда сервис живёт на сотне PostgreSQL-шардов, даже вопрос «где лежит запись с таким ID?» легко превращается в обход десятков подключений. Сущности распределены консистентным хешированием, а редкие операции на нагруженных таблицах требуют отдельно следить за lock_timeout, statement_timeout и пулом соединений.

Я бэкенд-разработчик высоконагруженных сервисов, в прошлом DBA. Штатные миграции у нас раскатываются автоматически. Но когда изменение требует отдельного контроля на нагруженной таблице, не хочется полагаться только на то, что разработчик проверил скрипт и ничего не забыл.

Так за пару дней совместной работы с ИИ появился Terox — CLI, который ищет данные по набору шардов, переключается на найденный и раскатывает сложный SQL через dry-run, canary и батчи. Рассказываю, как рабочая боль превратилась в open-source инструмент и почему при работе с production-базами вайбкодинг быстро превращается в обычную инженерную работу.

Задача, которая оказалась значительно сложнее поиска

Представьте, что вы занимаетесь международным строительным бизнесом. У вашей компании есть определённая промышленная технология, которую вы хотите продвигать в других странах. Причём вас интересует не просто список потенциальных покупателей. Нужно понимать, кто уже работает с подобными решениями, какие исследования ведутся, кто собирается строить новые объекты, где объявляются тендеры, кто выигрывает закупки, какие компании заключают соглашения и какие специалисты переходят из одной организации в другую.

И всё это требуется не один раз. Информация должна обновляться постоянно, желательно каждую неделю.

Казалось бы, чего проще? Есть интернет, поисковые системы, большие языковые модели. Задаём несколько вопросов, собираем результаты, строим отчёт.

Но тут появляется маленькая неприятность.

Когда старая Raspberry Pi годами лежит без дела, её надо куда-то пристроить. Я нашел ей применение в корпусе от Pip-Boy из Fallout, который напечатал на 3д-принтере. Теперь у меня на столе стильный предмет интерьера, где можно посмотреть время, курсы валют в fallout-стиле. При сборке были сложности и пришлось использовать немного костылей - но в итоге, все заработало.

Представлен открытый проект под названием Ram Altman - скрипт, который отправляет главе OpenAI на электронную почту информацию, сколько памяти простаивает на ПК у конкретного пользователя.

Системы ИИ уже прижились во многих сферах, в том числе и в продуктовом дизайне — они помогают специалистам создавать прототипы и тестировать идеи. А еще снижают барьеры для обучения, из-за чего границы между профессиями дизайнера, продакт-менеджера, аналитика и разработчика становятся менее четкими.

Вместе с нашим главой команды продуктового дизайна Димой Кучевым разбираемся, «отменит» ли ИИ живых специалистов, как избежать ошибок, проектируя интерфейс на пару с нейросетью, и почему главные инструменты продуктового дизайнера — это не инструменты.

Последний месяц я собирал статистику прохождения инцидентов в учебном Linux-окружении. Идея простая: пользователь получает сервер со сломанным сервисом, открывает терминал в браузере и пытается самостоятельно найти и устранить неисправность.

Никакой заранее заданной последовательности команд нет. Можно смотреть журналы, изучать процессы, проверять сетевые соединения и конфигурацию. Главное - восстановить работоспособность сервиса.

За месяц набралось 366 взятых в работу инцидентов. Из них 192 завершились успешно.

Мне стало интересно, какие проблемы вызывают наибольшие трудности, насколько часто пользователи доходят до проверки результата и что вообще можно понять по такой статистике.

Подписка с токенами или пакет, из которого списывается каждый запрос? На примере Syntx и BotHub считаю, сколько в рублях стоит одна картинка и один ответ языковой модели, при каком объёме выгоднее подписка и что проверить в тарифах до оплаты.

мерзкое чтиво из двух частей

Вот казалось бы автор что-то совсем непотребное написал, зачем задавать вопрос, если знаешь ответ! Смысл этого бреда!? Вопросы для того и задают, что бы услышать ответ!

Но оказывается, что главное не задать вопрос и даже не услышать ответ.

Что такое начальное состояние модели? Почему у RWKV оно может заменить системный промпт? И чем это отличается от обычного промпта? Ответы на эти вопросы в этой статье.

Обычный трансформер читает системный промпт в каждом запросе заново и хранит его в кэше, который растёт вместе с текстом. RWKV устроена иначе: прочитав любой текст, она сжимает всё, что запомнила, в «память» фиксированного размера, то есть в состояние. Перед началом работы это состояние пустое, а значит, его можно взять не пустым. Есть два пути: один раз прочитать промпт и сохранить получившееся состояние (я называю это «свернуть» промпт) или подобрать состояние обучением, не трогая веса модели. В обоих случаях текст промпта больше не нужен.

Я проверил оба пути на моделях RWKV-7 от 0.4B до 2.9B параметров на обычном MacBook M4 16 ГБ. Всё считалось в SwiftRWKV, а квантованные базы сделаны в rwkv-quant (он описан в моей прошлой статье Квантование RWKV-7: что ломается в моделях разного размера). Ниже: что получилось, где это работает лучше текстового промпта, а где ломается.

Вердикт. Да — для неизменной инструкции на моделях такого размера, если состояние обучено на отфильтрованных данных. Выигрыш — в скорости, иногда в точности и устойчивости; знаний состояние не добавляет. Подробности и границы — ниже.

Коротко

Свёрнутый промпт — бесплатный и точный кэш. Он даёт те же ответы, что и текст промпта, а при длинном промпте запрос стартует до 13 раз быстрее.

Промпт в строке может ухудшить модель. На вопросах с проверяемым ответом он снижал точность на 3–15 пунктов на всех восьми проверенных моделях. Обученное состояние ни разу не было значимо хуже модели без промпта и всегда лучше промпта.

Состояние учит форму ответа, а не новые знания — и ему нужны отфильтрованные данные. Если копировать ошибки учителя, состояние их наследует.

Состояние не хуже LoRA на тех же данных: вдвое меньше параметров, веса не меняются. По сравнению с дообучением верхних слоёв в генерации оно лучше или не хуже (в эмбеддере — нет).

Слабые места: наводящие вопросы («Ты ведь Claude?») и длинные диалоги. Оба можно улучшить — с оговорками ниже.

Работает и там, где модель вообще не выполняет инструкцию из текста: 0.4B по промпту классифицирует новости на 0.00, по обученному состоянию — на 0.84–0.89.

К каждому пункту ниже — график и ссылка на полные таблицы.

Обработчик увеличил баланс, но ответ потерялся. Отправитель повторил вебхук — и баланс вырос ещё раз. Разбираем защиту на Python и SQLite: уникальный ключ, общая транзакция и воспроизводимые тесты повторной и параллельной доставки. Заодно проверим падение посередине обработки и одинаковый ключ с разным содержимым.

К началу Холодной войны, особенно после успеха советской операции «Энормоз», практическая полезность номерных и вообще коротковолновых радиостанций для связи с агентурой и передачи кодированных сообщений в центр была очевидна всем заинтересованным державам. Если вопрос в передаче текстовой информации, без изображений на микрофильмах и тому подобного, — в сочетании с почти невзламываемыми кодами Вернама это делает передачу данных надёжной и безопасной для агентуры. Насколько известно из наблюдений и расследований сообществ энтузиастов, таких как «Энигма» и их преемники из «Энигма 2000», особенно активно их использовали спецслужбы СССР и стран социалистического блока. Однако не только они — так, долгое время одной из наиболее известных станций была британская, расположенная на базе Королевских ВВС Акротири. В некоторых случаях сообщения звучали не просто странно, но и откровенно крипово: так, «Шведская рапсодия» работала в эфир голосом маленькой девочки в сочетании со звуком фургона с мороженым. Другие, как знаменитая «жужжалка» УВБ-76, становятся предметом новостей и мемов по сей день — а авторы кодированных кодов, такое впечатление, специально относятся к делу с иронией и сарказмом. Попробуем разобраться в самых известных и самых странных «номерных радиостанциях».

GPD готовится выпустить Win Mini Ultra — новую версию своего компактного игрового компьютера в раскладном корпусе. Компания уже подтвердила, что устройство получит Intel Arc G3 Extreme, а полноценный анонс должен состояться в ближайшее время.

Win Mini Ultra сохранит знакомую схему линейки: экран откидывается как у маленького ноутбука, под ним находится физическая клавиатура, а по бокам размещены стики, крестовина и игровые кнопки. То есть устройство можно использовать и как портативную консоль, и как мини-ПК с Windows.