Программист Microsoft Марк Руссинович, который в настоящее время является техническим директором Microsoft Azure, использовал искусственный интеллект, чтобы перенести инструмент Windows ZoomIt, который он поддерживает более 20 лет, на macOS за выходные.
15 сентября 2026 года состоялся выпуск СУБД MariaDB 13.0.2, который отмечен как первый стабильный релиз ветки 13.0. Ветка MariaDB 13.0 отнесена к промежуточным выпускам (rolling), продолжает постепенное развитие функциональности и пришла на смену ветке MariaDB 12.8. Одновременно опубликован выпуск MariaDB 13.1.1, имеющий статус кандидата в релизы. Релиз MariaDB 12.0 состоялся в августе 2025 года.
В середине сентября 2026 года состоялся релиз открытого медиаплеера Media Player Classic — Home Cinema 2.8.2 (MPC‑HC). Исходный код решения написан на С++ и С и опубликован на GitHub под лицензией GNU General Public License v3.0. Версия MPC‑HC 2.0 вышла в январе 2023 года.
Публикуется полный перевод статьи The AI Dilemma: Growth versus Existential Risk, опубликованной в 2024 году за авторством Чарльза Джонса (Charles I. Jones).
Эта статья ставит непростой этический вопрос: можем ли мы обменять ускоренный экономический рост и (возможное) увеличение продолжительности жизни, которое нам сулит повсеместное внедрение ИИ и рост самого ИИ до (предполагаемого) суперинтеллекта, на риски, связанные с полным уничтожением человечества как вида? В статье предлагается математическая модель, включающая параметры ускорения экономического роста, увеличения продолжительности жизни и риск уничтожения человечества сверхсильным ИИ. Этически неоднозначной статью делает утверждение, что существует и может быть теоретически оценен уровень риска для человечества, который "допускается принять" в обмен на ускорение экономического роста и увеличение средней продолжительности жизни...
Кроме того, текст и формулы снабжены комментариями @avshkol для помощи в понимании формул и части сложных мест работы, а также критическими комментариями @avshkol там, где предположения и выводы, сделанные в модели, заслуживают критики или иного взгляда (см. заключительный комментарий).
Тридцать-сорок лет IT-менеджмент оптимизировал утилизацию дорогих человеко-часов, где чем больше кода писал разработчик, тем лучше компания оценивала свою эффективность. ИИ сделал написание кода дешевым — и выяснилось, что узкое место давно не в разработке, а в идеях, которые стоит реализовывать.
С появлением ИИ у бизнеса появилась возможность собирать MVP, фичи и рефакторинги за недели, а не за кварталы. И оказалось, что подавляющая часть этих MVP - никому не нужна. И это вызвало вопрос: "А действительно ли бутылочное горлышко было в разработке?". Ведь очевидно, если мы генерим MVP достаточно быстро, но эти MVP не находят востребованность, то проблема в нем, а не скорости разработки.
Команда Qwen из Alibaba опубликовала веса Qwen-Image 2.1. Модель объединяет генерацию и редактирование изображений, работает в нативном разрешении 2K и умеет создавать картинки с прозрачным фоном.
Чтобы понять, как на Земле возникла жизнь, приходится обращаться к вопросам химии, геологии, планетологии, физики и других наук. Но есть и более общий вопрос: каким образом случайные процессы приводят к появлению организованных, самовоспроизводящихся систем, способных хранить и передавать информацию? Этот вопрос можно исследовать в идеализированном мире компьютерного кода: задать в качестве начальных условий случайные последовательности и просто позволить системе развиваться дальше.
Если запустить множество таких случайных систем и позволить им мутировать и взаимодействовать друг с другом, возникнут ли в итоге “жизнеподобные”, самовоспроизводящиеся программы? Новая статья Блеза Агуэра-и-Аркаса и его соавторов показывает, что ответ, по-видимому, положительный. Это поднимает интересный вопрос: не является ли вычисление аттрактором в пространстве соответствующих динамических процессов? Если это так, последствия могут быть весьма существенными для нашего понимания происхождения жизни и того, насколько широко она распространена во Вселенной.
Блез Агуэра-и-Аркас получил степень бакалавра физики в Принстонском университете. В настоящее время он занимает должность вице-президента по инженерным разработкам в Google, руководит командой Cerebra и входит в команду Paradigms of Intelligence. Он автор книг Ubi Sunt и Who Are We Now?, а также готовящейся к выходу книги What Is Intelligence?
Вступление
ведущий (Шон Кэрролл): Всем привет и добро пожаловать в подкаст Mindscape. Сегодня у нас ситуация из разряда “есть хорошая новость и плохая”. Плохая новость в том, что в этом выпуске будет нецензурная лексика. Не потому, что мы вдруг решили особенно грубо выражаться или ругаться, а потому, что будем обсуждать компьютерные симуляции, написанные и запущенные на языке под названием Brainfuck. Прошу прощения у тех, кого может задеть такое название, но это вполне реальный язык программирования, и он действительно называется Brainfuck. Поэтому слово Brainfuck нам сегодня придется повторять снова и снова. Собственно, поэтому я произношу его уже сейчас - чтобы вы успели привыкнуть и знали, чего ожидать.
Хорошая новость в том, что оно того стоит. Нас ждет по-настоящему увлекательный разговор на чрезвычайно важную тему. В некотором смысле речь пойдет о происхождении жизни, хотя химии, биологии, геологии и тому подобного в нашей беседе будет совсем немного.
Часто задаюсь таким вопросами:
• что будет с моими активами через 5 лет, если взять квартиру в ипотеку?
• стану ли я богаче или же беднее от этого?
• смогу ли я выплатить вообще с текущими доходами и расходами всю ипотеку?
• а если не смогу, в какой момент получу кассовый разрыв?
Ипотечные калькуляторы считают только платёж, а в Excel нужно знать тонну формул для учета всех нюансов расчетов во времени, да и наглядность в эксель сильно хромает.
Поэтому для получения ответов на свои вопросы, решил написать движок, который симулирует движение денег между счетами, и посчитал на нем два базовых сценария:
• снимать квартиру и параллельно гасить ипотеку
• или взять жильё на миллион дороже, сразу заехать и отправлять сэкономленную аренду в досрочное погашение.
Второй вариант закрыл ипотеку почти на год раньше, а процентов банку ушло столько же - хотя взял я на миллион больше.
Хейт как главная причина, почему люди не создают свой личный бренд
И 7 моих советов по тому, как это перебороть
1️⃣ Самое сильное и фундаментальное, что влияет на восприятие хейта — это ваша внутренняя уверенность
И как формировалось ваше отношение к критике и неудачам еще в детстве. На постсоветах эти темы всегда были большой проблемой
И у меня с этим тоже было очень плохо
Мне понадобилось около 6 лет писательства и год выступлений, чтобы хоть как-то это перебороть
2️⃣ Фокус на негативе как эволюционный механизм
Всего один негативный комментарий может заложить в нас сомнение в себе, даже если 10 других комментариев будут позитивными
Принял куст за льва и убежал зря: потерял немного сил. Принял льва за куст: потерял жизнь.
Как мы знаем, выжили потомки тех, кто перестраховывался. Поэтому мозг до сих пор взвешивает плохое в несколько раз тяжелее хорошегоТут следует помнить, что это баг восприятия, а не информация о реальности
Что я делаю, чтобы чинить этот пункт
Веду папку «100 пасиб». Скидываю туда все, что мне пишут люди: «спасибо, мне понравилось», хвалебный фидбэк, отзывы
И в сложные моменты могу это перечитывать — помогает вернуть уверенность
3️⃣ Вы можете стать лучшим, только став худшим
Вроде база, но для перфекционистов это огромный барьер
Что помогает мне
— Поначалу ставить себе целью количество, а не качество. Например, «30 рилс за неделю» будет лучше, чем «набрать 100 000 просмотров»
— Делать публичные коммитменты перед знакомыми
— Собрать себе группу по интересам, где вы вместе двигаетесь к одной цели
4️⃣ Вера в то, что вы делаете
Например, я верю, что мое обучение в AI одно из лучших на ру рынке
Если вы знаете, зачем пишете и кому это помогает, то готовы пройти через критику
Неприятно будет все равно, но у вас будет причина продолжать
5️⃣ Необоснованно хейтят только неудачники
Критика по делу — это неприятно, но важно
Критика на уровне «Гы, автор инфоцыган» или что-то пожестче скорее всего будет приходить от неудачников с пустым профилем, которые, может, и хотели бы вести свой личный бренд, но им страшно.
Это вброс от человека, который не рискнул сделать то, что сделали вы
Поэтому такие сразу идут в бан
Что я делаю в случае негативного фидбека
Если это можно вывести на обоснованную критику, то я раскручиваю диалог, чтобы разогнать комменты и алгоритмы
Если я вижу, что человек неадекват — то сразу в бан
6️⃣ Очень сильный пункт — это ваши регалии в том, о чем вы пишете
Это уже не про внутреннее подтверждение, а про внешнее. И он нарабатывается годами
Например, Илона Маска могут критиковать многие, но он самый богатый человек на земле, а они нет
Мне тоже часто пишут, что я AI инфоцыган или пытаются вставить свое околоэкспертное мнение, но
— Меня на проведение воркшопов нанимали Уралсиб, Яндекс, Хохланд и еще с десяток компаний поменьше
— Одна из моих статей по AI на Habr улетела в космос (буквально, на спутнике) как одна из 20 лучших за весь 2025 год
— Я обучил 55 человек в личных обучениях и более 250 в корпоратах
— Только в своего личного агента Clawy я всадил более 300 часов и научил других людей строить аналогичные штуки
— За последний год я прочитал более 85 лекций по AI и продуктовому управлению
Каждый из подобных комментаторов-хейтеров и 5% этого не имеет
7️⃣ Ваша доменная экспертиза
Хейт будет расшатывать вас там, где вы сами не уверены.
Если вы руками делали то, о чем пишете, то вас уже сложнее сбить
Поэтому чаще пишите про то, что делали сами, а не про то, что прочитали. Человека с практикой очень сложно сбить с ног мнением из интернета
И добавлю, что во времена трижды пережеванного AI контента личная экспертиза набирает намного больше доверия, чем конвейер переписанного чужого мнения
И как итог
Хейт — это налог на видимость
Его платят все, кого заметили. Не платят только те, кого не видно 🐺 🐺
Считать стоимость использования DeepSeek становится всё менее просто. Токены DeepSeek не одинаково полезны стоят сильно по-разному. В пиковые часы цена в два раза дороже.
Сначала пиковые часы были каждый день с 01:00 до 04:00 и с 06:00 до 10:00 UTC. Желающие экономить научились переводить UTC в MSK. Позже выходные дни стали непиковыми целиком. “Экономисты” выучили, когда начинается суббота по UTC. И когда заканчивается воскресенье.
Сейчас к непиковым дням добавляются китайские национальные праздники. Чтож, изучим и их. Ведь скоро праздник середины осени.
Мне давно было любопытно разобраться, как в RTB (Real Time Bidding — аукционная закупка рекламы в реальном времени) устроена хайлоад часть. Задача выглядит сложной: от площадок идет поток запросов на покупку рекламы (бид-реквестов), на стороне рекламного движка есть каталог рекламных объектов (кампаний и баннеров в них) со своими таргетингами, и на каждый входящий запрос надо успеть найти подходящие объекты, посчитать ставку и ответить. На весь обмен с биржей дается порядка ста миллисекунд, и в них должно поместиться все сразу — сеть в обе стороны, разбор запроса, подбор объекта, расчет ставки, сборка ответа. То есть на сам подбор остается еще меньше времени.
А еще такая система должна быть подвижной в обе стороны по нагрузке. Трафик у поставщиков не постоянен, он гуляет и в течение суток, и от поставщика к поставщику, так что держать максимальный конфиг под пиковую нагрузку круглосуточно нет смысла. Значит нужна возможность добавлять и убирать мощности, понимая при этом, сколько пропускной способности дает каждая добавленная единица. Спроектировать такое — интересная инженерная работа. Ну это я, как продакт работающий в этой сфере, так считаю :-)
В каждой компании где я работал с рекламными движками (DSP – Demand Side Platform) были свои кастомные решения, свое легаси – не везде можно найти обоснование каждому решению, поэтому мне всегда было интересно, как это устроено у других. Так что я решил разобраться, какие вообще бывают решения — чтобы лучше понимать возможности и ограничения, с которыми имеют дело мои разработчики. Это важно, потому что от выбора хранилища напрямую зависит сколько трафика мы физически способны обработать не отъехав, и что случится (а точнее что мы можем быстро сделать), если завтра нужно будет попросить у поставщика (в рекламе он называется SSP - Supply Side Platform) вдвое больше.
В предыдущей статье я писал про [5 вещей, которые не следует делать в LibGDX].
Поэтому логично продолжить тему и поговорить о вещах, которые, наоборот, стоит использовать при разработке 2D-игры на LibGDX.
Сразу оговорюсь: это не статья про архитектуру, паттерны проектирования, ECS, оптимизацию кода или правильную организацию проекта.
Здесь всё гораздо проще.
Я хочу поговорить о нескольких технических инструментах, которые способны относительно небольшими усилиями заметно улучшить визуальное восприятие игры:
С помощью AI сегодня каждый может навайбкодить приложение за считанные часы. Но чтобы превратить его в рабочий PoC, нужно решить ряд архитектурных, инженерных и организационных задач. Именно они занимают гораздо больше времени и требуют уже других навыков.
В статье разберём типовую архитектуру современного AI PoC на примере моего пет-проекта и ответим на вопрос: если AI умеет писать код, зачем все еще нужен инженер?
В этой части нашего техно-триллера решил поговорить про календари, почту и адресные книги. Здесь, как и в мессенджерах, прямо сейчас активно разбивают Vendor Lock-in через стандартизацию открытых протоколов и антимономопольные суды. И одновременно, на наших глазах формируется новый узел вендор-лока, и стартует новая борьба, теперь за контекст для корпоративного ИИ. В 2026 году Big Tech начинает продавать бизнесу уже не просто почту и календари, а социальный и когнитивный граф, который мгновенно испаряется при любой попытке миграции. Сможет ли связка открытых протоколов JMAP + Matrix (MSC4496) обеспечить бизнесу владение собственным семантическим контекстом?
Стандартная статья это типо «я использовал ии и навайбкодил сайт за 2 дня»
Или «ии психоз» и что-то там. Ну это чуть интереснее, потому что показывает взаимосвязь симбиота человек-ии. И что происходит с человеком. Такой любопытный психотехнический феномен, когда железяка циклиться и циклит человека. Или когда возникает ощущение дереализации, или всемогущества и последующего упадка своей роли.
Вот на тему стыка человек — ии я хотел бы и подумать.
Можно ли сегодня вообще не использовать ии? Можно если отключить пк, смартфон и не садиться за современный автомобиль. Во всех остальных случаях нет.
«Яндекс» назвал и наградил 8 лауреатов (из НИУ ВШЭ, МФТИ, МГУ, ИТМО и НГУ) международной премии Yandex ML Prize, которые учат ИИ и ML тех, кто завтра будет создавать технологии. На премию было отправлено 400 заявок в трёх номинациях. Саму премию учредили в 2019 году в честь Ильи Сегаловича. За все время существования премии её лауреатами стали более 80 молодых исследователей и научных руководителей. В 2026 году ещё два лауреата вошли в «Зал славы» премии за многолетний вклад в развитие машинного обучения и образования.
Энтузиаст портировал популярный эмулятор ретро-компьютеров PCem в браузер. Неофициальный проект PCem-WebAssembly позволяет запускать 97 моделей ПК — от первых машин эпохи 8088 XT до систем на базе Socket 7. Эмуляция работает полностью на стороне клиента, обеспечивая плавный игровой процесс на среднебюджетных компьютерах.
Главным техническим достижением стал кастомный рекомпилятор WebAssembly для графики 3dfx Voodoo, благодаря которому трёхмерные игры вроде Quake выдают полную скорость прямо в окне браузера. Кроме того, порт получил умную систему работы с накопителями, лениво считывающую локальные образы дисков без их полной загрузки на сервер.
Проект PCem — WebAssembly Edition поддерживает нативную работу с геймпадами, вывод звука через WebMIDI и даже встроенный мультиплеер через WebSocket-ретранслятор, позволяющий играть по виртуальной сети с другими пользователями или между вкладками.
Почему одинаковые данные могут давать разные p-value? На простом примере с монетой разбираю, как правило остановки меняет частотный вывод, а затем связываю это с подглядыванием в A/B-тесты и повторными проверками значимости. Заодно становится понятнее, что именно ломается при peeking и почему проблема не в самом просмотре данных, а в том, как промежуточные результаты влияют на решение остановить эксперимент.
Всем привет! Этой весной я искал работу, и в какой-то момент пришел к тому, что на сами отклики у меня уходит минут тридцать, а весь остальной вечер я трачу на то, чтобы просто обойти площадки и посмотреть, не появилось ли чего нового. То есть я не работу искал, я вкладки открывал.
Вечером открываешь hh, листаешь. Потом пару телеграм каналов, где вакансия тонет за час. Потом вспоминаешь компании, куда хотелось бы попасть, и идешь по их карьерным страницам руками, а их штук пятнадцать, и на половине ничего не меняется неделями. Половину ты уже видел вчера. Закрыл вкладки, на завтра все то же самое.
Надоело, и в июне я написал себе скрипт. В июле из него вырос сервис, который с тех пор работает каждый день. Сейчас в базе больше 16 000 активных вакансий, и последние месяцы я смотрю на рынок не по ощущениям, а по своим же данным. Ощущения, между тем, мне врали.
Далее две части. Сначала про рынок и про то, что видно из базы, когда вакансии можно посчитать. Потом техническая кухня: что ломалось, что я чинил и какие места, по-моему, полезно знать заранее. Я разработчик, но парсинг, нормализация данных, Postgres, эмбеддинги и инфраструктура были для меня новыми, так что граблей набралось прилично.
И сразу заранее: все цифры ниже про мою базу, а не про рынок целиком. Спорить с ними можно и даже нужно :-)
В большинстве компаний проблема не в недостатке идей. Наоборот: идей, проектов, задач и инициатив обычно слишком много. Продажи предлагают одно, маркетинг — другое, HR — третье, руководители подразделений защищают собственные приоритеты. В результате почти всё выглядит важным, ресурсы распыляются, а команда тратит много сил на действия, которые не дают сопоставимого эффекта.
Знать принцип 80/20 в такой ситуации недостаточно. Сложность начинается в тот момент, когда нужно применить его к реальной бизнес-задаче: определить, какие действия действительно сильнее других влияют на результат, сформулировать их конкретно и договориться, на чём стоит сосредоточиться.
Для развития этого навыка используют бизнес-игру по ключевым факторам успеха — формат, в котором участники не слушают лекцию, а думают, спорят, соревнуются, работают с кейсами и сами ищут решения с максимальным влиянием на результат.
В России 2026 года нейросетями пользуется каждый четвёртый житель — это примерно 35 миллионов человек, что выше среднемирового показателя. При этом 58% активных пользователей обращаются к ИИ минимум раз в неделю. Но вот парадокс: чем больше моделей появляется, тем сложнее выбрать «ту самую».
В 2026 появилось множество новых нейросетей и ИИ-моделей: GPT-5, Claude Fable, DeepSeek, GLM, Qwen, и интернет уже не ограничен исключительно ChatGPT от OpenAI. Некоторые из них уже создали фурор своими способностями и мощностью интеллекта, некоторые стали популярными за счёт интегрированности и доступности, третьи — за счёт бесплатности и безлимитного общения. Мы поговорим и о глобальных флагманах, и о менее известных нейросетях, и о российских нейросетях.
Мы собрали 15 лучших нейросетей, которые реально работают на русском языке в 2026 году, и разобрали, чем они отличаются, кому подходят и сколько стоят, и как использовать их бесплатно.
