Моя лента

Если порыться в архивах любого агентства, можно найти много интересного. Например, идеи, которые были «слишком смелыми», «слишком дорогими» или просто попали под загадочное «сейчас не время». Многие идеи не добираются до фестивалей, иногда они не добираются даже до следующего созвона.

К Хэллоуину мы в Silver Mercury вместе с HATE попросили агентства откопать по одной такой концепции. В подборке будет про первый секс в космосе, генетический материал амбассадоров бренда, доставку на Северный полюс, и ещё несколько идей, которым было рано умирать. В итоге собрали 13 проектов. В любой другой день мы бы, может, округлили число. Но в Хэллоуин добирать до пятнадцати было бы даже как-то неприлично.

А вам предлагаем работу судмедэксперта: изучайте обстоятельства смерти и решайте, какую из этих реклам вы бы точно не пролистали? За неё и голосуйте в Telegram-канале Silver Mercury.

В этой статье не рассматриваются подробно законодательные ограничения на применение тех или иных технологий. Смысл статьи в том – что почти все необходимые технологии для возможной токенизации потенциала человека на глобальном уровне уже существуют и многие реально уже работают.

Вечером 29 октября Intel отчиталась лучше ожиданий и заработала 52 цента на акцию при прогнозе аналитиков в 41 цент. На следующий день ее акции потеряли почти 29 %. Это худший день Intel за всю историю наблюдений с 1973 года — в дни краха доткомов падение было меньше. За одну сессию сгорело больше 100 млрд долларов капитализации.

Ударил по Intel ИИ-бум, на котором она сама неплохо зарабатывает. Серверные процессоры для агентных нагрузок продаются у нее лучше, чем когда-либо за последние 15 лет. Однако главный бизнес компании — процессоры для ПК, а их рынок душит цена на память. Дата-центры скупают ее, она дорожает, ноутбуки дорожают вслед за ней, и покупатели откладывают обновление. Intel ожидает, что рынок ПК сократится на 12% в 2026 году и еще на 10% в 2027-м. Вдобавок — остановка завода в Израиле, нехватка кремниевых пластин и предупреждение, что денежный поток по итогам года уйдет в минус.

К вечеру пятницы ленты блогеров и телеграм-каналов заполнились заголовками в духе «китайский рынок сгорел дотла» и «Америка рухнула безвозвратно». Цифры рисуют куда более скромную картину. Технологический Nasdaq-100 отступил примерно на 10% от рекорда, поставленного в начале октября, широкий S&P 500 — всего на несколько процентов, промышленный индекс Доу-Джонса до последнего дня шёл к росту по итогам октября, а Intel даже после обвала стоит дороже, чем в январе. Китайский рынок пострадал сильнее, но и там сдувается перегретый ИИ-сектор, а государство скупает акции, чтобы остановить падение.

29 октября французская Mistral AI опубликовала открытые веса своей новой модели Mistral Large 4, которую внутри компании прозвали «Le Chonk» — «Толстяк», или «Упитанный», из-за массивного веса модели в триллион параметров. Но благодаря архитектуре Mixture of Experts на обработку каждого токена выделяется лишь часть мощностей. Модель вышла из стадии публичного превью, получив дополнительные улучшения в программировании, агентных сценариях и информационной безопасности. 

Пентестерам посвящается. Вы запустили готовый модуль, получили доступ к системе — и на этом все остановилось. Как понять, что вообще дает этот доступ? Через неделю выясняется, что ваш пэйлоад ловит антивирус заказчика, и вы не понимаете почему. А когда проект наконец доходит до облака, выясняется, что про побег из контейнера и атаки в AD вы знаете только обрывками из случайных статей или ответов нейросети. Узнаете свою работу?

Команды Яндекс Практикума и getMatch изучили 2 000 вакансий в диджитал-сфере и выяснили: ИИ-навыки нужны почти в каждой второй компании — 42,9% работодателей указывают это в требованиях. При этом просто пользоваться нейросетями иногда уже недостаточно: всё больше востребованы специалисты, которые умеют создавать ИИ-инструменты под задачи бизнеса.

Собрали материалы и курсы — для тех, кто только начинает карьеру, и для тех, кто уже работает в профессии, но пока без ИИ-навыков. Всё бесплатно или с бесплатной частью.

Когда на иллюстрациях, в кино и аниме хотят подчеркнуть магический характер происходящего, нередко используют не знаки привычных систем письма, а характерные непонятные значки странного, даже где-то зловещего вида. При этом обычно в дело идут вполне реальные алфавиты, большинство из которых были созданы на европейской волне интереса к оккультизму и магии, пришедшейся на сложный и бурный XVI век. К примеру, печать на перчатках Алукарда из «Хеллсинга» содержит надписи так называемым фиванским алфавитом, созданным в 1510-х годах Иоганном Тритемием — совмещавшим пост настоятеля монастыря и роль одного из основателей криптографии с исследованиями в областях магии, астрологии и некромантии, в том числе для императора Максимилиана I, и попытками наладить беспроводную секретную спецсвязь через ангельские иерархии. А в сериале «Сверхъестественное», скажем, используется енохианское письмо — известное из магических экспериментов 1580-х годов знаменитого английского учёного, придворного и алхимика Джона Ди, приближённого к королеве Елизавете I и императору Рудольфу II. Эти системы письма вполне активно применяют по сей день в ритуалах разнообразных орденов и обществ околомистического свойства. Но зачем очень образованным и высокопоставленным деятелям XVI века вдруг понадобилось создавать особые, ни на что не похожие алфавиты для использования в магических целях — хотя раньше мистики в Европе благополучно обходились почтенными латынью, греческим или ивритом?

В этой части готовим датасет для contrastive обучения модели. Обоснование выбора, примеры и экономная сборка датасета. Практически завершаем подготовку к реализации обучения.

Наш open source маршрутизатор ИИ-моделей FAIRouter (C# версия) вышел на NuGet. Цель проекта обеспечить оптимальный баланс скорости, стоимости и качества, т.е. получать ответ достаточного качества быстрее и дешевле. Показываю, как поставить пакет, отправить первый запрос, обучить маршрутизатор LLM и агентов на отзывах, а также подключить своих кандидатов.

Заблуждение, с которым мы сталкиваемся постоянно, звучит примерно так: электричество распространяется со скоростью света, а интернет по оптоволокну — заметно медленнее. Из этого делают вывод, что медь принципиально быстрее стекла, а вся задержка интернета — это «физика оптики». Вывод красивый, но неверный, и разбираться с ним интересно не ради спора, а ради того, чтобы понять, где на самом деле живут те самые пинги, которые нас бесят.

Начнём с главного тезиса, который ломает всю картину: электроэнергия не передаётся со скоростью света. Никогда не передавалась и передаваться не будет — во всяком случае в привычных нам линиях.

Сервер российского API подписан цепочкой Минцифры, и Python падает с CERTIFICATE_VERIFY_FAILED. Показываю, как доверять этому сертификату ровно в одном клиенте: свой SSLContext, промежуточный сертификат как якорь и флаг VERIFY_X509_PARTIAL_CHAIN, без verify=False и без корня в системе. Чем рискуешь с этим флагом, как то же сделать в aiohttp, httpx, requests и urllib, как сверить отпечаток и что делать при смене сертификата.

Прогноз продаж сродни прогнозу погоды — его можно построить лишь в определенном приближении. Десятки тьсяч позиций, тысячи площадок, промоакции, логистические и другие факторы влияния — можно учесть максимум мелочей, и все равно остаются случайности, которые не укладываются ни в одну формулу. Однако даже если идеал недостижим, можно построить прогноз, который будет отклоняться от него совсем незначительно. Меня зовут Юлия Трусова, я руководитель домена Логистика в Lenta Tech. В этой статье я расскажу, как устроено прогнозирование спроса и как современные методики помогают свести эту погрешность к минимуму. Тем, кто захочет углубиться в тему и технические подробности, может быть интересен наш материал «Как машинное обучение помогает «Группе Лента» прогнозировать спрос»

Два клика по кнопке оплаты. Два запроса к провайдеру. И внезапно один заказ превращается в две платежные сессии.

В этой статье разберём реальный кейс рефакторинга платёжной интеграции: начнём с наивного Create, попробуем локальные блокировки, столкнёмся с несколькими экземплярами сервиса и доберёмся до PostgreSQL advisory locks, идемпотентности и конкурентных Check/Cancel.

Немного C#, много PostgreSQL и чуть‑чуть «Форсажа». Посмотрим, как устроить гонку запросов так, чтобы победитель был только один.

Навайбкодил приложение для Android для менеджмента IP камер разных производителей с поддержкой функций камер, которых нет в других приложениях. Суть в том, чтобы не пользоваться каждодневно несколькими приложениями от производителей IP камер, а использовать одно приложение "всё-в-одном".

Кратко о том, что я добавил в своё приложение и выложил проект с открытым исходным кодом + APK в Github.

Современные атаки шифровальщиков порой начинаются не с рабочих серверов. Первым делом они ищут бэкапы, чтобы зашифровать их или уничтожить — и только потом переходят к проду. Если копии лежат рядом с продом и доступны по сети, то при атаке погибнут вместе с ним. При этом злоумышленникам неважно, что находится внутри: NAS, облачная папка или тот же vSphere. 

Ленточная библиотека остается единственным массовым носителем, который физически недоступен по сети. В момент записи его данные невозможно прочитать или изменить. Если данные лежат в ячейках библиотеки или в отдельной вынесенной ячейке хранения за ее пределами, то вредоносное ПО их не зашифрует. 

Привет! Меня зовут Игорь Рыжевнин, я менеджер продуктов хранения данных в Selectel. В этой статье разберем, как устроена ленточная библиотека, какие у нее преимущества и недостатки и в каких сценариях ее можно использовать.

Объявляем вечер страшных историй и представляем подборку ИБ-инцидентов за октябрь. В программе – кошмары, которые стали явью: масштабные утечки персональных данных, от которых стынет кровь, холодящий душу взлом на миллионы евро и зловещий поворот в сложных отношениях ФБР и ShinyHunters.

Вышла версия 3.1.10.1 конфигурации «1С:MDM Управление мастер-данными КОРП». Я не сотрудник 1С, а просто внедряю любые версии 1С:MDM, так что в релизе необходимо было разбираться. Ну чтож, глобальной перестройки не случилось, но для практикующего разработчика и администратора здесь есть несколько действительно «вкусных» фишек: от встроенного ИИ в нормализации до отложенных массовых операций с уведомлениями. А ещё – отборы по строкам табличных частей, отсутствие которых мне лично добавляло головных болей в предыдущих версиях. Разбираем, что реально изменилось в работе с мастер-данными и какие «костыли» теперь можно выбросить.