Некоторые владельцы Android‑смартфонов выяснили, что Google автоматически проверяет и привязывает их номер телефона ко всем аккаунтам, используемым на устройстве, — причем без явного запроса на подтверждение.
Если вы подключаете к чату настоящие инструменты, нужно проверить два случая: когда вызов следует выполнить и когда ни один инструмент не подходит. Я сравнил два способа: модель сама пишет вызов или выбирает функцию и аргументы из готовых вариантов.
Проверил, можно ли разгрузить Hermes Agent с помощью локальных LLM на домашнем ПК с RTX 3080 и 32 ГБ RAM. Сравнил Qwen и GLM на архитектурных задачах, редактуре и извлечении данных, испытал разные квантования и подключил Hermes на Mac к модели на Windows. В статье — условия испытаний, замеры скорости и памяти, конкретные ошибки и причины итогового выбора Qwen3.5 9B. Подключение заработало, но получить привычное качество ответов и подтвердить экономию облачного лимита пока не удалось.
Как я переделал воксельную карту 10 см в HD-карту высот с разрешением 1 мм на CUDA, две новые проблемы: шум глубины и скачки одометрии по высоте.
Ночная смена. На мониторинге краснеет алерт — что-то опять не так на одном из серверов. Ты открываешь терминал, листаешь логи, лезешь в конфиги, пытаешься вспомнить, как именно три года назад настраивал этот сервис, грепаешь историю bash в поисках той самой команды… Знакомая картина?
Сегодня первый порыв — спросить ChatGPT. Он подскажет, где копать. Но давайте честно: он работает медленно и односторонне. Ты копируешь ему кусок конфига, он советует, ты идёшь применять, возвращаешься с результатом, он советует снова. Он не видит твои файлы, не правит inventory, не прогонит playbook и не перечитает логи после рестарта. Он — советник по переписке, а тебе нужен напарник в машинном зале.
Мне нужен был кто-то (или что-то), кто работает прямо в моём терминале, с моими файлами, под моим контролем. Но при этом — кто не выйдет за рамки дозволенного и не наломает дров на проде. Так я пришёл к агентам, а конкретно — к опенсорсному pi.
Эта статья — не обзор фич и не реклама. Это рассказ о том, как агент вписался в реальную работу инфраструктурного инженера: от написания Ansible-ролей до документации и настройки самого себя. С кодом, граблями и честными выводами.
Здравствуйте, меня зовут Дмитрий Карловский, и однажды я создал самый удобный редактор богатого текста. Попробовать его вы нигде не сможете, зато сможете узнать какого счастье вы лишились...
NVIDIA представила Nemotron 3.5 Super VL — модель с открытыми весами на 120 млрд параметров, из которых 12 млрд активируются при обработке каждого токена. Она работает с текстом, изображениями и видео, умеет рассуждать и вызывать инструменты. Основной сценарий — агенты, которые выполняют многошаговые задачи без постоянного участия человека.
В зрительной части модель ориентирована на работу с документами: распознавание текста, таблиц, графиков, веб-страниц и PDF. Она также обрабатывает видео длительностью до двух минут. Это может пригодиться для извлечения данных из отчётов, анализа экранных записей и автоматизации процессов, в которых нужно одновременно учитывать текстовую и визуальную информацию.
Работа над локальной версией для «Ночного глаза» стала одним из этапов оптимизации TAPe+ML под процессорное ядро. Первоначальная поставка для проекта занимала около 28–30 МБ. Эта версия работала на RDBox с загрузкой ядра 30–60%.
Затем мы продолжили оптимизацию библиотек и исполнения. Текущая локальная поставка занимает около 4,2 МБ. Модель помещается во внутренней памяти процессора и после первоначальной загрузки работает там – без постоянного переноса ее параметров из оперативной памяти. На протестированных CPU обработка кадра на одном ядре CPU же занимает 8,6–15,8 мс.
Дисклеймер. В проекте есть работа с сетевым напряжением 220 В и с радиопередачей. Первое может убить, второе — только ваши нервы. Всё, что касается сети, делайте при выключенном автомате в щитке, а не просто при выключенном выключателе. Если не уверены — зовите электрика. А перехватывать и воспроизводить радиосигналы допустимо только для своих собственных устройств.
В 2026-ом году я задалась вопросом, стоит ли сейчас читать книги о программировании? И если да, то какие?
Провокационное заявление: мой шахматный движок претендует превзойти по уровню и скорости все существующие. Конечно, с оговорками (об этом позже). Движок показывал прекрасные результаты, но в некоторых ситуациях необъяснимо терпел поражение. Чтобы исправить ситуацию, нужно анализировать большое количество данных (записи партий против программ-конкурентов), выявлять аномалии, вносить изменения в алгоритмы, подстраивать коэффициенты, запускать тестовые матчи и сравнивать результаты с прошлыми версиями. Анализ данных с помощью ИИ-чата показал сомнительную пользу. Зато ИИ справился с написанием скриптов для управления программами-конкурентами и помог построить замечательный инструмент для анализа тончайших настроек шахматного движка.
Устроился по ТК РФ, но по результатам квартала просят "на выход"
У знакомого такая ситуация. Работал в одной фирме по ТК РФ. Спустя год его, по-знакомству, позвали в другую фирму (на минуточку: бигтех, входит в различные топ работодателей РФ). Собеседования все прошёл из интереса. В целом, желания менять работу не было. Но, когда предложили на новом месте существенно больше денег, согласился на оффер (тоже по ТК РФ). Испытательный срок успешно завершил сильно раньше оговоренных 3-х месяцев. Проходит почти год и его (как и некоторых коллег из департамента) просят "на выход", т.к. не довольны его результатами за 3-й квартал. По предыдущим кварталам - претензий нет (лишь по одному обратная связь: "есть что улучшить"). На всех этапах перед оффером не говорили, что по результатам квартала могут попросить "на выход". Справедливости ради - и он не спрашивал про возможность такой ситуации (хотя - кто ж знал, что такое нужно спрашивать?). Никаких дисциплинарных взысканий у него не было.
Я сам собеседовался туда в этом году. На финале руководитель "долго думал, но решил, что пока не готов предложить оффер". Тогда я считал это неудачей. Сейчас понимаю: мне, вероятно, очень повезло!
И тут вопрос: как искать новую работу, чтоб не попасть в такую же ситуацию? Некоторым везёт: у них в трудовом договоре прописано - в случае увольнения по собственному желанию им выплачивают N окладов. (Конституционный Суд РФ подтвердил: работодатель обязан выполнить это условие, если оно есть в трудовом договоре). Но, мало кому удастся "выбить" такую формулировку при трудоустройстве.
Больше 10 лет я пользовался клавиатурой Fleksy: менялись устройства, но клавиатура оставалась неизменной. Интуитивная, гибкая, с жестами и чертовски точной автокоррекцией. Но совсем недавно, после очередного обновления ОС, я обнаружил, что любимая клава больше не работает, да и из Google Play её благополучно выпилили. Как оказалось, ребят из Fleksy кто-то перекупил и, по старой доброй традиции, всё свернули. Скачивать APK с какого-то левого сайта - затея небезопасная, так что рисковать я не стал.
Пошёл бродить по GP в поисках замены. Пощупал Microsoft SwiftKey, гугловский Gboard и кучу других аналогов, но получить тот же экспириенс так и не смог. Скорость печати упала, опечатки сыпались, и от отчаяния я даже скатился до голосовых сообщений. Я физически не мог избавиться от привычки удалять слово свайпом влево или выбирать предсказанный вариант свайпом вверх.
Самым близким кандидатом оказался SwiftKey, но и тут мимо: свайпы срабатывают через раз, размер клавиш толком не подогнать.
В итоге я выделил для себя несколько ключевых проблем, которые современные клавиатуры игнорируют:
Stable Diffusion хочет видеокарту с 4–8 ГБ памяти. Flux хочет 12 ГБ, а лучше 24. А у меня на столе лежит ESP32-S3 — микроконтроллер, отладочная плата с которым стоит несколько сотен рублей, у которого 512 КБ оперативной памяти, два ядра по 240 МГц и ни одного тензорного ядра.
Вопрос был простой: можно ли заставить эту штуку рисовать картинки по тексту? Не «отправить промпт в облако и показать ответ», а честно прогнать диффузию на самом чипе.
Спойлер: можно. Пишешь «улыбающаяся девушка со светлыми волосами», и через 5,4 секунды ESP32 выдаёт лицо 64×64. Внутри латентная диффузия с трансформером (DiT), int8-квантование, ассемблер под векторные инструкции S3 и некоторое количество грязных трюков. В общем — всё, как вы любите.
Для оценки рекомендательной системы я подготовила 60 000 сессий, но Hit@20 посчитала только по 748. Остальные не стали автоматически промахами: отсутствие записи о покупке ещё не доказывает, что посетитель ничего не купил.
На данных Coveo это заставило меня пересмотреть цель, подготовку данных и обучение. В статье разбираю на простом примере, какие действия может видеть модель, откуда берутся нулевые метки и почему промахи отбора кандидатов должны оставаться в метрике. Все эти правила уже работают в проекте с графом товаров, LightGBM и локальным HTTP API. Код и инструкция воспроизведения доступны в репозитории.
Клиент написал: сайты лежат, похоже на DDoS. На сервере около 5 500 сайтов WordPress, nginx, PHP-FPM 8.4, MariaDB, 125 ГБ памяти, Debian 13. Я нашёл сканер, закрыл его в nginx, сайты поднялись. Через два дня клиент написал снова: всё падает каждые пять минут.
Причина оказалась не снаружи. Каждый новый воркер PHP-FPM с первого же запроса весил около 600 МБ, и OOM-killer по очереди убивал базу и nginx. Воркеры раздувал баг в OPcache, который срабатывает на каждом сбросе кеша под нагрузкой. Сбрасывал кеш Yoast SEO при обновлении. Причём не массовое обновление по всем сайтам, а догоняющее, на 467 сайтах, где плановое когда-то не прошло. Всё решил порядок двух команд.
Соцсеть LinkedIn представила несколько новых функций, которые дадут новые возможности для заработка прямо на платформе. Теперь пользователи смогут монетизировать видео, а для основателей бизнеса появилась возможность платного консультирования.
Привет! Меня зовут Артём, я старший аналитик данных в ЮMoney. Расскажу о проекте, который вырос из внутреннего хакатона, — Text2SQL-сервисе. В нём пользователь задаёт вопрос на обычном русском языке, а система сама находит нужные данные, пишет SQL-запрос, проверяет и выполняет его, после чего возвращает ответ: текст, таблицу, Excel-файл или график. Идея для бизнеса простая: зачем ждать, пока аналитик освободится, если ответ на типовой вопрос можно получить прямо сейчас?
Материал будет полезен продакт-менеджерам, маркетологам и всем, кто работает с данными, но не хочет погружаться в SQL, а также разработчикам и аналитикам, которые задумываются о подобных инструментах у себя.
Подключаемся к разным сервисам на своём VPS через единственный открытый SSH-порт: пишем небольшую программку-роутер соединений на Go
Небольшой пост-рекомендация.
Если у вас есть какая то небольшая сеть, и по каким то причинам к ней подключен например VPN шлюз/шлюз в интернет со статической маршрутизацией, и предположим у вас есть на маршрутизаторе соседе (скажем ядре вашей небольшой сети) набор сетей:
10.15.3.0/27
10.15.5.0/27
10.15.7.0/27
10.15.2.0/27
И есть маршрут по умолчанию на ваш шлюз.
А на шлюзе вы решили что у вас будет только статика и вам не хочется добавлять много специфичных маршрутов, вы добавили маршрут на 10.15.0.0/16 на соседа.
Так же отдали этот маршрут удаленныым VPN пользователям.
Тут пользователь пинганул 10.15.4.2 и получил ответ что истек TTL
Это случилось потому что VPN шлюз отправил трафик на маршрутизатор, а маршрутизатор не найдя маршрут, отправил его по дефолту обратно на VPN шлюз, и та они его гоняли пока не истек TTL.
Понятно что если бы у вас была динамика (OSPF, IS-IS, да все что угодно), такого бы не произошло однако мы рассмотрим как исправить такое поведение со статикой и не делая очень много строк в конфигах.
Если вы уверены что за шлюзом точно не будет сетей 10.15.0.0/16, просто добавьте на маршрутизаторе маршрут на сеть 10.15.0.0/16 на NULL, можно еще с самой плохой метрикой.
Такой быстрый костыль, но иногда полезный.
А в целом хорошей практикой является добавление таких маршрутов для сетей
10.0.0.0/8
192.168.0.0/16
172.16.0.0/12
Мы продаём инженерные узлы для отопления и водоснабжения многоэтажек. Каждая сделка — расчёт под конкретный дом, коммерческое предложение, договор, закуп, сборка и отгрузки партиями по графику стройки. Ещё недавно эта цепочка жила в Битрикс24, отдельном калькуляторе, 1С и рабочих чатах.
Мы написали свою CRM. Раньше от заявки до подписанного договора проходило около двух месяцев, теперь — около месяца: сделки закрываются примерно вдвое быстрее. Сильнее всего сократился первый отрезок: раньше КП уходило заказчику через 3–4 дня после заявки, теперь — на следующий день. Ниже — где на самом деле терялось время, что мы для этого сделали и на какие грабли наступили.
