Моя лента

30 сентября 2026 года Qt Company представила релиз фреймворка Qt 6.12 LTS (с долговременной поддержкой в течение 5 лет), в котором продолжена работа по стабилизации и наращиванию функциональности стабильной ветки Qt 6, появилась встроенная функция «горячей» перезагрузки QML (Hot Reload), ускорен с помощью GPU компонент CanvasPainter и улучшен модуль Qt Graphs..

Стив Кауфман - известный канадский популяризатор изучения языков. В различной степени он владеет двадцатью языками. Изучение языков изначально было прикладной целью - они требовались ему для работы и проживания в различных странах, а позже он трансформировал изучение языков в полномасштабный бизнес-проект.

Как он учит языки сейчас?

Следуй за белым кроликом.

В «Матрице» герои возвращались в реальный мир через телефон. Мне эта идея понравилась настолько, что собственный VPN я назвал PAYPHONE, а в консольном клиенте сделал зелёный дождь из символов. Правда, прежде чем через него удалось выйти в интернет, пришлось разобраться, почему туннель отправляет пакеты самому себе, таймер не срабатывает, а нажатие Ctrl+C не возвращает сеть. Об этом и будет статья — с устройством протокола, фрагментами кода и ошибками, которые обнаружились уже после первого успешного подключения.

Казалось бы, что там может быть интересного — A-запись прописал и забыл. Ан нет: стоило захотеть один сертификат сразу на все тестовые поддомены и переключать тестовую среду между двумя кластерами Kubernetes, да ещё автоматически поднять сертификаты Let’s Encrypt с помощью cert-manager… Выяснилось, что всё просто, да не так просто, как хотелось бы.

Бесплатный DynDNS, скажем, DuckDNS.org, отдаёт записи с TTL в сутки (переключился — а люди ещё долго ходят на старый кластер), а wildcard сертификат Let’s Encrypt выдаёт только через проверку DNS-записи.

Ищем альтернативу и учим cert-manager с ней работать без костылей. В итоге родился маленький открытый проект: cert-manager-webhook-freens — плагин для cert-manager, который умеет получать такие сертификаты через бесплатный DNS-хостинг FreeNS.

Сразу о том, для кого это. Если вы не используете Kubernetes и cert-manager, статья вам будет малополезна, разве что раздел про сравнение бесплатных DNS-хостингов (и он не претендует на полный обзор рынка).

Расскажу, зачем проект понадобился, почему не подошли очевидные варианты, как им пользоваться и что у него внутри.

Согласно прогнозам консалтинговой компании Gartner к 2028 году расходы на кодинг с использованием LLM превысят среднюю зарплату разработчика в связи с огромным ростом потребления токенов и повсеместным переходом к оплате, основанной на объёме потребления.

AI‑токены — это единицы данных, которые обрабатываются генеративными моделями. Потребление токенов напрямую влияет на стоимость инструментов разработки с использованием LLM, особенно при использовании подписок с тарификацией на основе фактического потребления.

River Sortie это шутер в духе River Raid, в который можно сыграть прямо в браузере. Самолёт летит вверх по бесконечной реке, сбивает танкеры, вертолёты и мосты, заправляется над складами. Всё, что в нём движется, это обычные компоненты Flame с хитбоксами Flame, а рисует всё это в 3D flutter3d. Расскажу, как два движка поделили работу, что для этого пришлось добавить в мост flame_flutter3d, и про короткий способ, когда в 2D-игре нужна всего одна трёхмерная модель.

Утилизация роботов Figure 02 повторила сцену из фильма «Терминатор 2: Судный день».

Компания Figure, в рамках вывода из эксплуатации второго поколения своих антропоморфных роботов, утилизировала некоторое их количество в расплаве на металлургическом заводе в Иматре.

Идея была предложена исполнителем главной роли Т-800 Арнольдом Шварценеггером, непосредственно участвовавшим в процессе утилизации.

«Просто напишите правильный промпт», говорили они

У меня появился проект, которому нужно перекладывать миллионы пакетов со скоростью канала. Для такой задачи я рассматривал C, C++ и Rust. На C я последний раз писал в 2009 году, и обратно не тянет. Слабак, согласен.
Выбрал Rust: современный язык, удобная сборка, большая библиотечная экосистема и обещание безопасности памяти. Когда в описании технологии встречается слово «безопасный», у меня по профессиональной привычке начинает чесаться в кончиках пальцев.

Язык для меня новый, поэтому я хотел разобраться, какие ошибки остаются в программах на Rust и чем их искать. В результате появились учебное приложение, сигнатуры для SAST, собственный исследовательский конвейер rust-in-peace, находки в библиотеках и приложениях, а затем и патч для ядра Linux и выступление на конференции. По дороге выяснилось, сколько убедительных ошибок способны произвести модели, агенты, проверяющие модели и я сам.

На ZeroNights я рассказывал об этом в докладе Rust in Peace: How to Raise Your Own Pet Mythos. Здесь можно позволить себе больше подробностей: откуда взялся каждый механизм, какую проблему он решал и что получилось при проверке в бою.

В прошлой статье я показал cronsense, библиотеку, которая переводит расписание на русском или английском в cron: «по будням в 9:30» → 30 9 * * 1-5. Комментаторы устроили ей хабратестирование и нашли, чего она не умеет: «полвторого», «без пяти шестнадцать», «каждые полчаса», а ещё задачи, для которых cron не подходит вообще.

За несколько дней вышло семь версий. Теперь одна фраза превращается в cron, RRULE для календарей или таймер systemd, а праздники можно называть по имени. Для «последнего рабочего дня месяца» появилась вторая библиотека, prodcalendar: производственный календарь РФ, который сам обновляется в npm. Попутно сверка с rrule.js и systemd-analyze нашла баги, о которых я не знал.

Песочница

Исследователи из NVIDIA, MIT и NTU поручили одному ИИ-агенту улучшать harness другого, кодинг-ассистента на базе открытого Pi. Агент перебрал 152 идеи, и 4 из них сократили расход токенов почти вдвое при той же модели. Счёт за API упал на треть, средний балл на EdgeBench снизился на 6 %. Разбираем, что такое harness, какие приёмы сработали и где у результатов слабые места.

Исследователи подробнее изучили экзопланету, обнаруженную в 2022 году, и оказалось, что она обращается вокруг своей небольшой красной звезды в обратном направлении (то есть в направлении, противоположном вращению самой звезды вокруг своей оси). Открытие может помочь понять, как формируются экзопланеты вокруг самого распространённого типа звёзд в нашей галактике.

Остаётся загадкой, почему этот далёкий мир, получивший название GJ 3090 b, обращается вокруг своей звезды в обратном направлении, то есть находится на ретроградной орбите. Звёзды и планеты обычно формируются из одного и того же вращающегося диска газа и пыли, называемого протопланетным диском, поэтому и вращаются они совместно.

При этом в этой планетной системе, по‑видимому, нет массивных объектов, которые могли бы изменить орбиту ретроградной планеты, сообщают исследователи в работе, опубликованной 21 сентября в журнале Astronomy and Astrophysics.

Для нового исследования учёные проанализировали 23 часа наблюдений, полученных с помощью двух инструментов для поиска экзопланет, установленных на телескопе диаметром 3,6 метра в обсерватории Ла‑Силья в Чили. Они наблюдали, как ретроградная планета шесть раз проходила перед своей звездой.

Рассматриваемая звёздная система состоит из двух или, возможно, трёх планет меньше Нептуна, каждая из которых совершает оборот вокруг звезды менее чем за 16 дней. GJ 3090 b — самая внутренняя планета, совершающая полный оборот примерно за 2,9 дня. Её орбита относится к числу наиболее сильно рассогласованных из обнаруженных учёными: она наклонена на целых 136° относительно вращения звезды, так что планета оказывается почти «перевёрнутой вверх ногами», подобно Венере в нашей Солнечной системе.

После технического интервью на позицию Go-разработчика я попросил более подробную обратную связь.

Часть выводов в ней плохо стыковалась и с тем, что реально проверяли на собеседовании, и с моим фактическим опытом. Особенно по конкурентности в Go, эксплуатации инфраструктуры и Python/frontend.

Мне стало интересно, как из конкретных эпизодов интервью появляются настолько широкие выводы о кандидате и в какой момент «мы не получили подтверждения» превращается в «у кандидата этого нет».

Когда денег в компании начинает не хватать (такое особенно часто бывает в кризисные времена, когда денег не хватает у всех , рынок падает и палки в песке перестают цвести) обычно бывает два пути. Путь первый (он же путь финансиста): режем все, что не приносит выручку прямо сейчас. Путь второй (он же продуктовый): кризис - время возможностей, надо вкладываться в инновации и быстрее всех выходить в рост, поджимать рынок под себя, пока все сокращают расходы (такой путь встречается гораздо реже, поскольку адептам такого пути обычно нечего ответить на вопрос "Чем вкладываться?) Денег то нет))0)").

Я думаю, что оба неправы. Точнее, каждый прав ровно наполовину, и именно эта половина решает, выйдет ли компания из кризиса сильнее или просто выйдет.

В эпоху ИИ агентов и ботов мне, как человеку, занимащемуся автоматизацией бизнесов, выгодно сказать «автоматизируйте все и вся на последние деньги». Не скажу. В этой статье я попробую рассказать о фильтре, по которому я сам для себя решаю, браться ли за проект в плохие времена.

Реклама всегда существует в контексте. Баннер, видео или нативный пост пользователь видит рядом с новостями, роликами, комментариями и другими публикациями. Иногда это почти не влияет на восприятие, но бывает и так, что именно окружение определяет отношение к бренду.

Например, туристическая компания рекламирует отдых на морском курорте, а ее объявление появляется рядом с новостью о разрушительном наводнении в том же регионе. Сама реклама может быть качественной, но выглядит неуместно. У аудитории возникают тревога, раздражение или ощущение, что бренд не замечает происходящее.

В digital-рекламе такие риски принято описывать термином Brand Safety. Он означает контроль над тем, в каком информационном окружении появляется бренд.

В инфлюенс-маркетинге среда меняется. Рекламное сообщение выходит не просто на странице или в рекламном блоке, а в аккаунте конкретного человека. Контекст формируют сам блогер, его контент, подписчики, другие рекламодатели и все, что происходит вокруг его публичного образа.

Новое исследование, опубликованное в Science Advances, обнаружило свидетельства того, что приём пищи вместе с другими людьми может помогать организму регулировать уровень сахара в крови.

В экспериментах 108 участников съедали чуть более 100 граммов белого пшеничного хлеба. В течение следующих двух часов исследователи отслеживали их гликемический ответ.

В одном случае участники ели хлеб в одиночестве. В другом рядом с ними находился близкий человек (в исследовании это были романтические партнёры, отношения с которыми длились не менее 9 месяцев). Во втором случае уровень сахара в крови повышался меньше и возвращался к исходному уровню быстрее, чем при приёме пищи в одиночестве.

Ведущий автор исследования Шир Атзиль из Еврейского университета в Иерусалиме и её коллеги утверждают, что их результаты представляют собой доказательство концепции принципа «социальной физиологии». Это биологическая концепция, позволяющая понять, как в ходе эволюции сформировались связи между нашей внутренней и внешней жизнью.

«Раньше мы считали тело изолированной системой, которая регулирует себя сама», — объясняет Атзиль. «Наши результаты показывают, что человеческая физиология по своей природе социальна. Нахождение рядом с любимым человеком снижает физические затраты энергии организма на саморегуляцию. Это даёт нам непосредственную метаболическую выгоду от совместного пребывания и раскрывает одну из ключевых эволюционных причин, по которым люди образуют связи: вместе наши тела работают лучше».

Исследователи также провели параллельные эксперименты со 116 участниками, проверяя, как организм справляется с воздействием холода. В присутствии партнёра терморегуляция организма была эффективнее, особенно когда люди прикасались друг к другу. Но преимущества наблюдались даже без прикосновений.

Отличные новости от дядюшки Габена: в Steam началась масштабная Осенняя распродажа! Она продлится ровно неделю — до 8 октября. Распродажа охватывает большую часть каталога площадки: от высокобюджетных релизов и ролевых приключений до уютных симуляторов, выживалок и инди-хитов.

Полгода назад я решил измерить, сколько языковые модели на самом деле знают про вино. Вышел бенчмарк OenoBench: 38 104 факта из открытых источников, 3 266 вопросов с вариантами ответа и прогон шестнадцати моделей. Почти всю работу сделали агенты: код писал Claude Code, вопросы генерировали пять моделей, проверяли их десять агентов аудита. Я был единственным человеком в схеме и отвечал за вино. Счёт за API — около $800.

Внутри: как 17 скраперов из 35 оказались «гарантированным fallback» из памяти модели и как выглядит инвариант, который этого больше не допускает; как факт превращается в вопрос через ячейки «стратегия × домен × генератор»; почему три LLM-судьи из трёх компаний согласились друг с другом и все ошиблись; какой агент так и не прошёл свой порог и почему я перестал верить ему, а не корпусу; как 16 моделей ведут себя на одном лидерборде, разрезанном пополам; и почему самые сложные вопросы любого сгенерированного бенчмарка — в первую очередь самые сломанные. Все числа — из базы, запросы в тексте.

Автомойка для собак за 390 000 ₽: разбираю устройство как систему — что автоматизируется, где остаётся человек, какие нужны аварийные сценарии и какие метрики смотреть на пилоте.

OpenAI сообщила о масштабной кампании по извлечению защищённых рассуждений своих моделей. Компания связывает ключевую группу активности с людьми, связанными с Moonshot AI (разработчик Kimi). При этом OpenAI отдельно отмечает, что не может утверждать, будто все участники кампании работали на одного оператора.

Активность началась 1 июля и поначалу оставалась небольшой. 24 и 25 июля произошёл резкий всплеск: OpenAI зафиксировала 16 000 запросов от более чем 4 000 пользователей, использовавших характерный для извлечения рассуждений паттерн. Дальнейшее расследование выявило похожую активность уже у кластера из более чем 15 000 пользователей. К 28 июля OpenAI заявила, что кампанию удалось полностью пресечь.