Моя лента

Юридический домен требует понимания многочисленных связей между сущностями, рассеянными по множеству документов. Поэтому кажется, что область знаний, организованная таким образом, идеально может быть представлена в виде графа знаний: связи между нормами, прецедентами и понятиями, рассеянными по тысячам документов, наконец-то перестают теряться.

Современные фреймворки обещают построить такой граф автоматически, в пару команд. Но между "запуском из коробки" и рабочей аналитической системой на практике лежит немалая дистанция.

Это вторая часть практического эксперимента с LightRAG. Разбираем, как оптимизировать "сырой" граф "из коробки" (подробно рассмотрели сам фреймворк, а также провели топологический анализ в первой части) без переиндексации, что показал анализ топологии и центральностей итогового графа, и проверяем на реальных юридических запросах — дает ли RAG-система, построенная на графе знаний, преимущество перед векторным RAG, и где проходят границы этого преимущества.

Градиентные атаки на LLM разнообразны: GCG добавляет абракадабру, AutoDAN добавляет связный текст - но обе они бьют в одно и то же уязвимое место: обе уводят модель с единственного «направления отказа», и одна такая добавленная строка вскрывает любой запрос даже на моделях, которых не видела. Годами учим модели отказывать на вредные запросы, а вся их стойкость висит на одном векторе. Большой иллюстрированный разбор: как несхожие атаки сошлись к одной мысли - refusal direction - и куда уходит фронтир.

Агенты сейчас пишут тесты уже за многими из нас, будем объективны, все больше людей кидаем таску ему - получают пачку аппрувов и погнали все это мержить

Но есть, скажем так, ненулевой шанс, что сгенерированные тесты окажутся произведением искусства мусором, который ничего не проверяет (и нет, не шутка, мне коллеги буквально показывали тесты где просто вызывается функция и проверяется что ошибка nil и на этом все, а результат просто всегда игнорировался)

И в таких кейсах очень классная картина: у вас зеленный CI, прод сломан, и вопрос:

Продолжаю изучать геометрическую алгебру в применении к физике. На очереди алгебра матриц Паули и её реализация в четырёхмерном евклидовом пространстве.

С конца августа 2026 года Microsoft Edge перейдёт на двухнедельный цикл выпуска обновлений браузера вместо нынешнего четырёхнедельного.

В первой половине июня 2026 года состоялся выпуск обновления HWMonitor 1.64 — freeware утилиты для мониторинга компонентов ПК на ОС Windows. Разработка проекта ведётся более 16 лет. Стабильная версия HWMonitor 1.59 вышла в августе 2025 года. Обновление HWMonitor 1.60 опубликовали в октябре 2025 года. Версия HWMonitor 1.61 вышла в декабре 2025 года. Сборку HWMonitor 1.62 представили в феврале 2026 года. Версия HWMonitor 1.63 вышла в апреле 2026 года.

Правительство США, ссылаясь на полномочия в сфере национальной безопасности, выпустило директиву экспортного контроля, требующую приостановить любой доступ к Fable 5 и Mythos 5 для иностранных граждан — независимо от того, находятся они в США или за их пределами. Это касается в том числе иностранных сотрудников Anthropic.

Практический результат этого распоряжения: нам необходимо срочно отключить Fable 5 и Mythos 5 для всех наших клиентов, чтобы обеспечить соблюдение требований.

Доступ ко всем остальным моделям Claude не затронут.

Мы приносим извинения клиентам за этот сбой. Мы считаем, что это недоразумение, и работаем над тем, чтобы восстановить доступ как можно скорее.

https://www.anthropic.com/news/fable-mythos-access

Привет, Хабр.

Я писал это не месяц и не год.

EVRT (EVERTY real time protocol)— это результат примерно десяти лет экспериментов, ошибок, переписываний, злости, тестов, ночных сборок и попыток выжать из обычной сети поведение, похожее на игровой real-time transport.

Когда-то я уже писал на Хабре про игровой режим. Тогда это почти никто не оценил. Ну и ладно. Иногда идею начинают понимать только тогда, когда она уже успела стать архитектурой.

Теперь пора вскрывать подробности.

Но сразу обозначу границы: исходников в этот раз не будет. Не потому что нечего показать, а потому что слишком хорошо знаю, как быстро инженерные идеи превращаются в “мы сами так придумали”.

Сегодня будет не репозиторий.

Сегодня будет наука: транспорт, очереди, UDP, feedback, IDR recovery, adaptive relief, ROI и вся та скучная инженерия, из которой на самом деле и рождается низкая задержка.

Можно спорить про Sunshine, Parsec, Steam Link и другие решения. Я выслушаю. Но тут лучший я. Хотите спорить? Слушаю.
Поехали:

EVRT: почему мой real-time протокол сильнее, чем очередная обертка вокруг кодека

Я долго откладывал этот текст, потому что отлично понимаю, как это работает: ты показываешь идею, объясняешь архитектуру, раскладываешь решения по полкам — и через пару месяцев где-то появляется “случайно похожая” реализация, только уже без упоминания автора.

Что такое EVRT

EVRT — это отдельный real-time слой внутри EvertyDesk Lite (До этого 15 лет разработка игрового стриминга)

Недавно попалось на глаза одно очень интересное видео с динамическими шкалами по популярности разных языков программирования по годам (вроде как, начиная с 1980х). Удивительно, сколько всего и как много придумало человечество. И как быстро меняются тренды, а еще - сколько всего уникального уходит в тень истории. Вот был такой Лисп. Принято считать, что Лисп - это что-то из учебников по истории программирования. Где-то между перфокартами и первыми компиляторами. Условный артефакт. Язык, которым пользовались бородатые профессора, пока не пришел Python и не навел порядок.

Только вот Python тоже унаследовал из Лиспа некоторую часть. Но не все. Самое радикальное так и не забрал.

Изначально я не планировал разбираться в болгарском корпоративном праве. Это произошло само собой, когда понадобилось юридическое лицо. Что делать - нанять юриста или разобраться самому?

Самый не умирающий тренд в ИИ-м мире это - портрет поколения нейросетью, когда среднее время жизни подобных трендов пару недель - этот же тренд не уходит из запросов уже более полу-года. В теории нам обещают полное понимание контекста и фотореализм в один клик. На практике же, если вбить в условный генератор «типичный миллениал», мы с высокой долей вероятности получим пластикового персонажа из стоковой рекламы коворкинга: идеальная борода, стерильный макбук и чашка рафа, в которой ИИ по привычке сломал законы физики и перспективы.

Один из манипуляторов космической станции, играющий ключевую роль в захвате грузовых кораблей и выполнении ряда задач по техническому обслуживанию, выведен из строя и его ремонт займёт как минимум несколько недель.

Как сообщило НАСА в своём блоге, для ремонта манипулятора Canadarm2, который в апреле отметил 25-летие службы на Международной космической станции (МКС), потребуется выход в открытый космос, чтобы устранить поломку детали, заклинившей во время плановых работ 27 мая.

Манипулятор находится в стабильном положении, но ожидает помощи от космонавтов, которые выйдут в открытый космос 30 июня — за день до Дня Канады, национального праздника этой страны. «Система показала повышенный ток двигателя в запястном суставе, и движение манипулятора шло не так, как ожидалось», — написали представители НАСА по поводу этой проблемы. Консультации с Канадским космическим агентством (CSA), которое финансирует манипулятор и поддерживает его работу совместно с MDA Space, показали, что для замены повреждённого сустава потребуется выход в открытый космос. К счастью, запасная деталь уже есть на станции.

Платформа Arena (бывшая LMArena) опубликовала обновленные результаты Agent Arena — нового лидерборда, который оценивает модели по тому, как они справляются с реальными рабочими задачами в агентском режиме. Первое место занял Claude Fable 5 от Anthropic с общим показателем +11,2% — это улучшение результата относительно средней модели (рейтинг постоянно обновляется, так что текущие цифры могут отличаться). Но есть и ложка дегтя: по управляемости новый флагман оказался лишь 17-м из 23 участников.

Небольшое эссе на тему того, почему сообществу разработчиков надо по максимуму вкладываться в LLM, которые будут свободны от корпорации и государств.

Свою лепту должны внести и ML-исследователи и схемотехники, притом вторые могут быть более важны, ибо от попрания монополий NVIDIA зависит, смогут ли юзеры запускать передовые LLM на персональном железе.

Перед исследователем данных, работающим без размеченных ответов, регулярно встаёт задача кластеризации: разбить множество объектов на группы так, чтобы схожие оказались вместе. На первый взгляд всё просто — запустил k‑means, подобрал число кластеров по силуэту, получил результат. Однако практика показывает, что разные алгоритмы (k‑means, GMM, агломеративная кластеризация) дают несхожие разбиения на одних и тех же данных, а внутренние метрики качества (Cluster Validity Indices, CVI) противоречат друг другу. Более того, как показано в масштабных бенчмарках, ни одна из нескольких десятков CVI не является универсально лучшей. Следовательно, для каждого нового датасета приходится вручную перебирать алгоритмы, метрики и гиперпараметры — процесс, который легко занимает часы и не гарантирует оптимального результата.

В данной работе представлена открытая система ClustMetaLearn, реализующая автоматический выбор алгоритма кластеризации, внутренней метрики качества и сужения пространства гиперпараметров на основе мета-обучения (meta-learning). Система вычисляет 20 мета-признаков датасета, включая статистические, информационно-теоретические, проекционные и топологические характеристики (числа Бетти, персистентная энтропия). Двухуровневая мета-модель (CVIsel + AlgRank) ранжирует четыре алгоритма (k‑means, GMM, агломеративная, MiniBatchKMeans) и предсказывает подходящую CVI. Экспериментальная валидация на коллекции из 96 табличных датасетов показала, что правильный алгоритм попадает в топ‑3 рекомендаций в 81% случаев, а сужение диапазонов гиперпараметров сокращает время настройки в среднем на 70% при потере качества менее 1.5%. Система доступна в виде CLI-утилиты и веб-приложения (Django, Celery, MLflow).

Введение

Изучая французский язык, в том числе, на примерах мультипликационных роликов и мультфильмов, обратил внимание, что там нередко можно встретить высказывания, напоминающие программные поведенческие установки для детей. По крайней мере, они оказывают определенное влияние даже на взрослых, не говоря уже об их основной целевой аудитории.

Известно, что шаблоны поведения любимых героев, с которыми мы знакомимся в детстве, могут оказывать влияние во всей нашей дальнейшей жизни.

Поэтому, знакомство с подобными паттернами поведения в чужой культуре, позволяет лучше понять логику действий не только простых граждан, но и их элит.

Естественно, что главные знания о взаимоотношении с окружающим миром закладываются в более позднем возрасте, например, в студенческой среде.

Тем не менее, детские установки «правильного» или «хорошего» поведения имеют колоссальное значение в жизни каждого взрослого.

В этой статье, мы разберем несколько примеров и дадим им свою оценку. Развитие этой темы, со стороны читателей, будет только приветствоваться.

Ролик «Le petit frere» («Младший брат»)

Посмотреть видео (рис. 1) с двуязычными субтитрами можно в https://my.mail.ru/mail/emmerald/video/_myvideo/2.html :

Антивирусы в Linux, хоть и обитают в основном на серверах, перестали быть диковинкой. И, в отличие от Windows, не сращиваются с операционной системой, а работают как отдельностоящие программы с невысокими привилегиями. Подход со сканированием в «песочнице» напрашивается сам собой. А Qubes OS, наряду с Docker-контейнерами и полновесными виртуальными машинами, подходит для этого очень хорошо.

Последнее время гоняю разные кодовые агенты во всех позах и форматах на моём домашнем *Claw-подобном харнес Coddy Agent, практикую как интеграции разных кодовых агентов и апишек в агента для вайбкода, так и разработку кода этого агента разными инструментами, то бишь вайбкожу его ими.

Между делом решил разобраться с экономикой и ценами, какие на рынке есть подписки, сколько они стоят и где есть специальные тарифы для кодовых агентов, которые можно было встроить в свой харнес, по ходу дела получился данный обзор.