Моя лента

Opera начала внедрение в свои браузеры поддержку WebAI для локальной работы с моделями искусственного интеллекта на ПК. Первые возможности уже доступны Opera One, а в дальнейшем они появятся в Opera GX и Opera Neon.

В прошлой статье я рассказывал, как устроен мой тренажёр инцидентов изнутри. Сегодня покажу один кейс, седьмой, про 502 Bad Gateway. Он небольшой, но на нём хорошо видно, почему рестарт nginx почти никогда не помогает.

Вводная такая: ночью выкатили релиз, утром магазин отдаёт 502. При этом systemctl status nginx показывает active (running).

502 значит, что nginx запрос принял, передал дальше и нормального ответа не получил. То есть nginx тут свидетель, и начинать надо с его лога:

В статье разберу, как устроены экраны E Ink Carta Plus и Kaleido 3, чем они удобнее AMOLED и IPS для чтения, что такое «подметание» экрана и откуда берутся артефакты, как работает подсветка с регулировкой температуры. Рассматривать всё это буду на двух устройствах, которыми пользуюсь каждый день: бюджетном 6-дюймовом ридере и крупноформатном цветном планшете 10.3" со стилусом. Это две крайности рынка, и на них хорошо видны сильные и слабые стороны современных E Ink-экранов.

Подопытный — мини-ПК Ninkear L20 на Intel Core Ultra 5 226V с 16 ГБ памяти. Ниже — установка и настройка OpenVINO, запуск Qwen3-8B на NPU, замеры скорости и мощности по счётчикам самого процессора и сравнение с дорогой видеокартой RTX 5070 Ti. Плюс практическая часть: обработка фотографий, 3D-рельеф из фото, озвучка книг, Blender и печатная плата. Всё работает локально, без утечек данных в интернет и без оплаты подписок.

Подписки на ИИ-ассистентов для кода дорожают, лимиты режут, а код при этом уезжает на чужие серверы. Я решил проверить, можно ли вайбкодить полностью локально на обычном игровом ноутбуке. Проверять буду на Meibenben X18A: Ryzen 9, RTX 5070 с 8 ГБ видеопамяти и 24 ГБ оперативной памяти на борту. Задача простая - запустить Qwen3 Coder, подключить к нему агента для программирования и посмотреть, что из этого выйдет.

Очень давно я наткнулся на сайт в рекламе, где обещали бесплатный смартфон со связью в обмен на просмотр рекламы. Первая мысль была — очередной лохотрон. Но денег с меня никто не просил, так что я зарегистрировался, поглазел на обещания и благополучно о нём забыл. В октябре 2026 пришло приглашение: «Успейте оформить доставку смартфона для доступа к цифровой платформе Binrobi».

Когда пришло уведомление, я, честно говоря, обрадовался: наконец‑то можно потрогать эту шайтан‑машину вживую. Паспорт, селфи с паспортом и подписание договора — всё прямо в приложении. Оформил доставку и вскоре забрал в СДЭК коробку с оранжевым логотипом. Внутри смартфон, и связь — eSIM от Билайна с пакетом на 15 ГБ интернета, 300 минут и 100 SMS в месяц. Платить ничего не нужно. Условие одно: пользоваться телефоном не меньше двух часов в день или 14 часов в неделю и смотреть рекламу, которая встроена прямо в интерфейс.

Законопроект по реформе телекоммуникационной отрасли могут дополнить ещё несколькими инициативами, напрямую не связанными с назначением документа, пишет Forbes со ссылкой на источник, близкий к Минцифры. Информацию подтвердили источник в IT‑компании и собеседник, знакомый с ситуацией. По их словам, в текст документа предлагают включить требование пропускать весь трафик с зарубежных доменов через ТСПУ. Предполагается, что Минцифры получит право ограничивать такой трафик для российских интернет‑пользователей сверх определённого лимита, размер которого ещё предстоит установить.

Привет, Хабр! Я Женя Горбач, продуктовый дизайнер в Альфа-Метрике, аналитическом продукте Альфа банка. Найти рефы для авторизации, оформления заказа или перевода — задача вполне понятная. Но что делать, если проектируешь сценарий, который редко встречается в других продуктах, а решения прямых конкурентов тебе не подходят?

Недавно я столкнулся именно с такой задачей во время редизайна одного из разделов нашего сервиса — каталога событий. 70% пользователей бросали загрузку событий, и нам предстояло выяснить, почему, и помочь им. Спойлер: более удобное решение получилось благодаря тому, что мы выпилили часть интерфейса. В этой статье расскажу, как с помощью ChatGPT, Deep Research и Mobbin через MCP я не только ускорил, но и качественно улучшил процесс поиска решения.

Когда инфраструктура начинает тормозить или что-то ломается после очередного деплоя, важно быстро найти причину и понимать, как её устранить. Для этого нужны знания, которые выходят за рамки привычного стека инструментов. Собрали 14 бесплатных уроков для инфраструктурных инженеров — от диагностики сетевых проблем и восстановления LVM до Kubernetes, CI/CD и DevSecOps, с разбором конкретных задач и практических подходов к их решению.

Сетевые папки, облачные диски и электронная почта остаются привычными инструментами организации проектной документации. Для небольшого коллектива и относительно простого проекта этого зачастую достаточно. Проблемы становятся заметны с ростом числа участников, документов и изменений.

Для ГИПа это оборачивается вполне практическими сложностями: один документ существует в нескольких редакциях с именами «Финал», «Финал_2», «Исправленный», актуальный файл приходится искать среди папок и писем. Замечания заказчика находятся в переписке и на скриншотах, а после очередной выдачи не всегда удается быстро установить, какая именно редакция была передана. Появляются отдельные папки «На согласование», «Выдано», «Старое», которые фактически начинают выполнять роль статусов документа.

К этому моменту проблема заключается уже не в месте хранения файлов. Проекту требуется управление их состоянием: версиями, замечаниями, согласованиями, доступом и передачей документации. Эту задачу решает переход к среде общих данных (СОД)...

На выставках промышленные роботы обычно показывают типовые операции, как они умеют перекладывать коробки, сортировать предметы или варить металл. В этот раз мы дали роботу фломастер и поставили задачу создать арт-объект. Подробно рассказываем,что из этого вышло, сколько человек над этим работали и как учили робота держать фломастер.

Меня зовут Александр Кормишин, я руководитель маркетинга в РОБОПРО. Это компания-разработчик коллаборативных промышленных роботов DOKA РОБОТС — тех, что могут избавить человека от рутинных задач, работая бок-о-бок с ним на производстве.

На выставке FestTech наш серийный робот RC10 выступал подмастерьем у художника Глеба Солнцева. Для нас смысл идеи был в том, чтобы перенастроить именно серийного робота под неожиданную задачу — он нарисовал основной контур, а художник доработал детали. 

Вместе с технической командой проекта мы подготовили описание всех процессов: как разрабатывалась пружина и держатель, как писали код, и что сломалось на тестах. А заодно подробно рассказали, в чем заключается переналадка такого устройства.

Я изучаю посттренировочное квантование семейства RWKV-7 (от 0.1B до 13.3B параметров) двумя пресетами: REDUCTION (сжатие около 2.1x, почти без потерь) и COMPRESSION (около 3.1x, 4 бита на проекции). Исходный вопрос работы: почему 4-битный пресет на модели 2.9B деградирует сильнее, чем на 1.5B (+4.04% против +2.85% по перплексии), хотя ожидается обратное.

Оказалось, что до 86% вклада всей группы o_proj на 2.9B приходится на одну матрицу: выходную проекцию нулевого блока. Её вход несёт «массивный канал» (98% энергии входа в восьми каналах из 2560). Хранение этой одной матрицы в bf16 (0.5% файла) снижает KL к эталону на 39% и возвращает 2.9B в монотонную линейку; перевод эмбеддинга с 5 на 6 бит добавляет ещё −22% KL за 1.1% файла. Три естественные локальные метрики ошибки не предсказывают вред от квантования матрицы; предсказывает ошибка, внесённая в остаточный поток и умноженная на усиление ниже по глубине. На этом основании я строю автоподбор битности по правилу «снятый вред на байт» (−16…−39% KL при приросте файла не более 0.5%) и переношу GPTQ на ту же сетку (−29…−43% KL при тех же байтах).

Вместе методы дают потерю по перплексии от +2.76% (0.1B) до +0.70% (13.3B) на файле размером 31.6–35.2% от bf16, монотонно убывающую с размером модели. Пресет REDUCTION с GPTQ даёт +0.46…+0.07% при 46–50% от bf16. При равном размере файла KL моего 6-битного файла с GPTQ в 2.0–3.3 раза ниже, чем у GGUF Q6_K с imatrix, и в 3.5–7.4 раза ниже, чем у MLX int6; 4-битный файл в 2.1 раза точнее Q4_K_M на 1.5B, а Q4_K_M на 2.9B ломается. Отдельно описываю утечку калибровочного корпуса в мой первый оценочный набор и измеренный масштаб её влияния, а также разброс GPTQ между численно эквивалентными реализациями (около ±1.5% KL).

В геймдеве идеи стоят дешево. Дорого стоит возможность их пощупать. Классический цикл прототипирования, к которому мы привыкли, выглядит примерно так: тратишь несколько дней на монументальный диздок, расписываешь каждую кнопку, каждое нажатие и относишь это всё программистам. Они уходят кодить на неделю-две. А потом, когда возвращаются, вы запускаете черновой билд и понимаете, что играть в это вообще не прикольно: механики не затягивают, интерфейс непонятный, и вообще идея была мёртвой с самого начала. Но время и силы уже потрачены, и их не вернуть.

«Как же хорошо, что человечество уже придумало нейросети», — подумали мы в Magnus Tech и полностью отказались от ручного написания текстовых ТЗ для проверки гипотез. Потому что зачем описывать механику буквами, если ее можно быстро навайбкодить? Теперь для тестирования новых фичей мы не пишем таски на десятки страниц, мы собираем черновой прототип на примитивах за пару часов и сразу его тестируем. В результате время от задумки до первого теста сократилось с недель до нескольких часов.

Но чтобы такая схема работала, обычного чат-бота в соседней вкладке браузера недостаточно. Нейросеть должна сама шерстить папки с проектом, ковыряться в скриптах и понимать структуру движка. Чтобы показать, как это устроено на практике, мы поговорили с Иваном Дворяновым, продюсером игрового направления в Magnus Tech. В этой статье делимся его опытом и рассказываем, как мы пустили Claude напрямую в Unity через MCP, почему вайб-кодинг всё равно требует жесткого планирования и в каких задачах лучше не доверяться ИИ, а по старинке работать руками.

21 октября вышли патчи против PHP2Shell — двух критических уязвимостей в PHP с удаленным выполнением кода без авторизации. Как обновиться, уже написали многие. Мы разбираем, что сделать после обновления, чтобы утечка через уязвимость не обошлась компании в штраф до 15 млн рублей: какие доказательства сохранить, когда звать юриста и почему отсчет 24 часов на уведомление Роскомнадзора может начаться раньше, чем вы думаете.

В «Яндексе» сообщили, что инженеры компании восстановили доступ к 96% данных клиентов «Яндекс Диска» — документам, фотографиям, аудио‑ и видеозаписям и другим файлам. При этом часть пользователей уже получила доступ ко всем данным. Сейчас работают все базовые функции «Диска», в том числе загрузка, скачивание и синхронизация. Инженеры «Яндекса» делают всё возможное, чтобы пользователи как можно скорее получили доступ к остальным файлам и возможностям сервиса.

В офертах сервисов, которые продаются бизнесу – CRM, рассылки, HR-платформы, трекеры задач, сервисы расшифровки созвонов, – раздел про персональные данные есть почти всегда. Поручения на обработку в нем почти никогда нет, хотя авторы оферт обычно уверены в обратном.

Разбираю, что требует часть 3 статьи 6 152-ФЗ дословно, почему четыре самые частые формулировки поручением не являются и какая часть требований выполняется не текстом договора, а продуктом: доказательство акцепта редакции, порядок смены редакции, уведомление об инциденте в срок меньше суток и блокирование данных по конкретному субъекту.

С друзьями давно играем в «Свою игру». SIGame — отличная штука, но каждый раз начинается одно и то же: «скачай», «а у меня мак», «а я с телефона», «какой пароль от комнаты», «у меня не нажимается пробел». Половина вечера уходит на настройку.

Мне хотелось, чтобы было как в телепередаче: большой экран с табло, а у каждого в руке кнопка. Табло — это любой экран, который у всех перед глазами: телевизор, проектор, ноутбук или демонстрация экрана в Zoom. Кнопка — телефон, который и так у всех в кармане. Ничего не ставить, не регистрироваться — открыл ссылку и играешь.

Так появился ЖМЯК. Это бесплатная «Своя игра» в браузере: создаёшь лобби, выводишь табло на телевизор, друзья сканируют QR-код — и их телефоны превращаются в кнопки.

В статье расскажу, как это устроено внутри и на какие грабли я наступил. Главная тема — как понять, кто нажал первым, когда у одного игрока Wi‑Fi в той же комнате, а другой сидит на мобильном интернете в электричке.

Под конец 2025 года мой iPhone 11 стал всеми силами показывать, как ему тяжело в современных реалиях, когда приложения повышают свои системные требования, а сама обновлённая iOS на старых девайсах выглядит хуже, чем на тех, что поновее, — всё же 4 гигабайта ОЗУ играют свою роль. До iPhone 11 у меня была «лопата» Xiaomi Mi Max (не самый плохой смартфон, кстати!) и другие бюджетники, так что «андроиды» для меня были не в новинку. Но, глядя на цены на новые айфоны и конкурентов в лице Samsung, возник вопрос: а что, собственно, я потеряю, вернувшись сейчас на Android в лице Galaxy S25 Plus? Ох, с чего бы начать…

Сразу же дисклеймер: я уважаю обе операционные системы и вижу плюсы у обеих. Ваш опыт использования этих ОС может отличаться — и это нормально.

Пока покупатель печатает «платье в пол», самая тяжёлая часть работы в поиске Wildberries уже сделана. Для абсолютного большинства запросов нужный набор товаров собран заранее. Остаётся найти этот набор и подстроить его под человека.

Пойдём за одним запросом и будем останавливаться там, где напрашивается вопрос.

Покупатель нажал Enter и дальше ждёт результат. Сколько ему ждать, определяем мы сами, и держим этот лимит максимально комфортным для клиента: порядка 200-300 миллисекунд на всё, включая отрисовку страницы в браузере или в мобильном приложении.

В первой статье серии мы описали условия задачи: весь путь клиента, данные продавца, цену каждой секунды задержки. Её можно читать отдельно. Здесь нам нужен один вопрос: как быстро найти кандидатов, когда карточек миллиарды.