Моя лента

Почему самый мощный инструмент для систематизации знаний, который мы когда-либо создавали, используют, чтобы отгородить людей от знаний, и каким могло бы быть более разумное разделение труда между людьми и моделями.

В романе Александра Беляева «Продавец воздуха» (1929) делец Бэйли выкачивает атмосферу планеты и продаёт людям воздух в баллонах. Сегодня тоже история повторяется со знаниями: то, что принадлежало всем, становится товаром. Ниже статья о том, как это можно изменить.

Читателю, вероятно, уже привиделось выступление Михаила Задорнова с его знаменитым «Ну тупы-ы-ые!», рассуждениями о том, что «Ра» — это свет, а русский язык — прародитель всего сущего.

Более технически подкованные, возможно, вспомнили Эдсгера Дейкстру, его Go To Statement Considered Harmful и совершенно беспощадные высказывания о BASIC.

Что ж, дабы сразу отвести от себя подозрения в принадлежности к первой категории — и, возможно, заслужить некоторое доверие второй, — предлагаю начать с одного любопытного научного факта.

Английская орфография замедляет освоение базовых навыков чтения примерно в 2,5 раза по сравнению с большинством исследованных европейских орфографий.

Нет, это не моя оценка. Seymour, Aro & Erskine (2003), Foundation Literacy Acquisition in European Orthographies, British Journal of Psychology.

Исследование охватило 13 европейских орфографий и показало, что овладение базовыми навыками распознавания знакомых слов и самостоятельного чтения незнакомых буквенных последовательностей занимает у детей, обучающихся на английском, порядка двух с половиной лет и более. В большинстве сравниваемых языков сопоставимый уровень достигается приблизительно за год.

Причём авторы обнаружили не просто количественное различие. Они предположили, что при определённой степени непрозрачности орфографии меняется сам механизм освоения чтения: к алфавитному декодированию приходится подключать логографическое распознавание слов.

Иными словами, там, где один ребёнок учится читать, другой вынужден учиться ещё и узнавать написанное.

Привет, Хабр! Меня зовут Руслан Лисевич, я разрабатываю BBU, а это — восьмая статья цикла о разработке базовых станций в YADRO.

В 2022 году перед нашей командой стояла амбициозная цель: создать конкурентоспособную базовую станцию мирового уровня. Сегодня покажу, как мы ее достигали на примере разработки аппаратной части BBU — YADRO BTS8100. Обсудим требования к оборудованию операторского класса, подготовку концепции, прототипирование, структурную схему BBU, плату вычислительного модуля и не только.

С продажи товара за 2 000 рублей продавец получает не 2 000 рублей прибыли. Из этой суммы нужно оплатить сам товар, упаковку, доставку, продвижение и другие расходы. Комиссия площадки забирает свою долю из той же выручки.

Для маркетплейса эта комиссия — доход. Для продавца — расход, который нужно учитывать в каждой продаже. Когда проектируешь площадку, приходится держать в голове обе стороны этого расчёта.

Я CPO Vaari. Мы готовим маркетплейс к запуску и выбрали комиссию от 0 до 5% в зависимости от категории. Первые три месяца комиссия будет нулевой.

Причина этого решения довольно практичная: нам нужны продавцы, которым выгодно продолжать работать с нами. У бизнеса должны оставаться деньги на следующую закупку, развитие продукта и исправление ошибок. Если площадка забирает слишком большую для конкретного продавца часть его заработка, дальнейший рост становится сложнее для обоих.

Пока это наша ставка на модель сотрудничества. Реальных данных, которые доказывали бы её устойчивость в Vaari, у нас ещё нет. Но уже сейчас она влияет на то, как мы строим продукт.

AI‑агент исправил упавший CI, сборка стала зелёной — можно мержить? В эксперименте с двумя AI‑ассистентами выяснилось, что при конфликте тестов со спецификацией агенты могут менять сами тесты, подгоняя результат под ожидаемый. В статье разбираем шесть ошибок в организации работы с AI‑агентами и способы защитить тестирование от незаметной подмены требований.

Алгоритм изучения алгоритмов и структур данных с 0 - рекоммендации бесплатных ресурсов для практики и онлайн курсов

Привет! Меня зовут Юлия, в Amberdata я отвечаю за коммуникацию с партнерами и решение их задач с помощью данных  DMP. Сегодня расскажу, как найти для вашего бизнеса реальных покупателей с помощью рекламы на основе транзакционных данных (это информация о реальных покупках людей и их покупательском поведении).

Что такое транзакционный таргетинг

Это особый подход к рекламе, при котором аудиторию сегментируют на основе данных о покупках пользователей за конкретный временной период. Источником таких данных выступает инфраструктура онлайн-касс и сервисов, работающих с фискальными чеками: производители кассовых решений и операторы фискальных данных. Они формируют обезличенную базу с информацией о покупках, которая позволяет выделять аудитории по категориям товаров, частоте и давности покупок.

Путь этих данных выглядит так.

Должность не всегда отражает весь профессиональный опыт человека. Об этом важно помнить как сотруднику, так и работодателю. Иногда именно дополнительные непрофильные знания и навыки помогают найти задачи и направления, в которых специалист может принести гораздо больше пользы, чем на своей текущей позиции.

Привет, Хабр! Меня зовут Ольга Лапшина, я HR-бизнес-партнер блока информационной безопасности «Ростелекома». В этой статье расскажу, как мы оцениваем опыт сотрудников и находим возможности для карьерного развития внутри компании, даже если события меняются быстрее, чем штатное расписание.

Представьте, что у вас на диске лежит папка с договорами, сотня PDF, конспекты и внутренняя документация. Вы открываете ChatGPT, загружаете один файл — он его читает, но стоит загрузить больше, контекст переполняется, или просто теряется файл. А если файлов десять? Двадцать? Подписка стоит денег, из России нужен VPN, и даже с ним модель не знает, что написано в ваших таблицах, если вы не скормите ей всё вручную.

Вот тут и появляется AnythingLLM — опенсорсное приложение, которое превращает ваши файлы в базу знаний и позволяет общаться с ними через любую LLM. Хотите локально и бесплатно на своей видеокарте? Пожалуйста. Хотите через облачную модель, но без подписки OpenAI и танцев с бубном? Тоже вариант, и ниже мы разберём его по шагам. Эта статья — про то, как за вечер собрать приватного ассистента, который отвечает по вашим документам. С блекджеком и RAG!

В требованиях к акциям Vaari мы записали: участие продавца добровольное. Уместилось в одну строку. А дальше понадобилось определить, кто выбирает товары, когда фиксируется цена, что происходит при изменении условий и можно ли выйти из акции, если магазин приостановил продажи.

Без этих ответов два человека могут прочитать одну строку и спроектировать два разных продукта.

Я CPO Vaari — маркетплейса, который мы сейчас готовим к запуску. Мы хотим дать продавцам возможность развивать свой бизнес на площадке: управлять участием в акциях, понимать условия привлечения покупателей, показывать особенности своего бренда. При разработке выясняется, сколько отдельных решений стоит за каждым из этих намерений.

Разберу три таких решения. Акции и учёт покупок из собственных каналов продавца уже реализованы локально и проходят подготовку к запуску. Витрину с историей бренда пока проектируем. Данных о влиянии этих механик на реальные продажи у нас ещё нет.

10 и 11 августа 2026 года ФСТЭК России утвердила новые редакции двух перечней:

- для выполнения работ и оказания услуг, установленных Положением о лицензировании деятельности по технической защите конфиденциальной информации (ТЗКИ) – 10 августа;

- для выполнения работ и оказания услуг, установленных Положением о лицензировании деятельности по разработке и производству средств защиты конфиденциальной информации (СрЗИ) – 11 августа.

Для соискателей лицензий перечни применяются с 1 декабря 2026 года, действующим лицензиатам оборудование нужно привести в соответствие перечням до 1 марта 2027 года.

Разбираем, что изменилось и кого это коснется, а в конце дадим чек-лист, что проверить в первую очередь.

Тёмная тема – это не просто модный тренд, а необходимость для металлургического производства. В этой статье мы расскажем о нашем опыте проработки тёмной темы для MES-системы, внедрённой на Череповецком металлургическом комбинате. Вы узнаете, почему мы вообще за неё взялись, что оказалось сложнее всего в процессе, и какие принципы проектирования мы сформулировали.

Ноутбук для многих пользователей давно уже превратился из средства для работы в пути в обычный компьютер, который в течение всего рабочего дня, а то и дольше, подключен к сети питания. Он стоит на столе, выводит изображение на монитор, а зарядку из него часто не вынимают месяцами. При этом советы, как не убить батарею, дают ровно противоположные. Одни уверены, что зарядку надо выдергивать, как только индикатор дошел до 100%, иначе аккумулятор быстро умрет. Другие отвечают, что контроллер давно все решает сам. Один пользователь Хабра так и пишет, что ноутбук у него всегда стоит на зарядке, а отключает он его, только когда нужно, и батарея спустя два с лишним года якобы ведет себя как в первый день.

Привет! Меня зовут Илья Садыков, я работаю в команде TestOps в PaaS Авито. Мы отвечаем за инструментарий хаос-тестирования — подхода, при котором в систему намеренно внедряются сбои для её проверки. 

В этой статье я покажу карту нашего хаос-ландшафта, расскажу, зачем нам собственный оркестратор, и подробно разберу, как во всё это встроена LLM. Рассмотрим кейсы от автоматического разбора прошлых инцидентов (LSR) до генерации AI-conclusion по конкретным экспериментам. Все архитектурные решения, о которых расскажу в статье, — из нашего реального продакшена.

Компания‑разработчик конструктора сайтов Squarespace объявила об увольнении около 300 сотрудников или 19% персонала в инженерных и продуктовых подразделениях, пишет Business Insider. Генеральный директор компании Энтони Касалена рассказал, что Squarespace реорганизует работу в пользу небольших команд, ориентированных на использование искусственного интеллекта.

Первый шаг при стихийном внедрении нейросетей — закрыть прямой доступ наружу и направить запросы через привычный корпоративный прокси. Однако у генеративного ИИ иная специфика: стандартные прокси не умеют выявлять конфиденциальные данные в ответах моделей, не видят утечек в промптах и не защищают от перерасхода токенов.

Под катом — первая часть цикла о создании корпоративного AI-шлюза: почему классические балансировщики не рассчитаны на работу с LLM, как устроена специализированная архитектура и как платформа AI Оптимум обеспечивает контроль контекста, прозрачный учет токенов и безопасность данных.

В 2022 году у нашей команды была конкретная задача: подготовить локальную замену глобальной CRM так, чтобы сотрудники могли продолжать привычную работу без сбоев. Система уже была частью повседневных процессов. В ней планировали визиты к специалистам здравоохранения, фиксировали результаты взаимодействий и работали с коммуникациями.

Главным стимулом для локализации стал риск отключения глобального решения. Но были и другие причины: желание получить больше гибкости в развитии системы, упростить ряд процессов и объединить несколько существующих локальных решений в единую платформу.

Тогда никто не думал о цифровом помощнике, искусственном интеллекте, автоматическом планировании визитов или переносе других корпоративных систем внутрь CRM. Основной задачей было сохранить непрерывность работы бизнеса и взять под контроль дальнейшее развитие платформы.

Спустя несколько лет стало понятно, что результат оказался значительно масштабнее первоначального замысла.

Я снимаю позиции статей, которые выходят не на моём сайте, а на чужих площадках: в отраслевых медиа, блогах, сообществах. Вебмастер и Search Console тут не помогают, они показывают позиции только по домену, который ты подтвердил как свой. Поэтому проверка позиций сайта у меня устроена по-простому: платный API отдаёт органическую выдачу по запросу, скрипт ищет в ней URL статьи и пишет место в базу.

Три месяца, с 7 июля по 13 октября 2026 года, скрипт исправно работал, и за это время в базе накопилось 42 477 строк замеров, и в отчётах они назывались «позиции сайта в Яндексе». 13 октября оказалось, что все они сняты с Google.

Ниже как это получилось, как я теперь проверяю, какой поисковик на самом деле отвечает, и что поменялось в выводах, когда те же ключи сняли в Яндексе.

Один символ в адресе

У провайдера выдачи два адреса с одинаковым форматом ответа: