Моя лента

Если вы ловили расхождение точности между двумя реализациями одной сети, то знаете это чувство: один matmul на двух устройствах даёт разные числа, и непонятно — это баг, bf16 округлил или формат не тот. Две команды меряют один результат разными линейками.

Я сделал одну линейку с точными насечками: машинно-проверяемый каталог из 83 числовых форматов в 13 кластерах. Для каждого — разрядка битов, смещение, кодирование inf/NaN/субнормалей и общий якорь проверки 0x47C0. Из одного источника истины генерируются Markdown, JSON, Python, Rust, C и RTL для кремния.

У каждого формата стоит метка зрелости: 51 Verified, 12 Historical, 11 Experimental, 9 Open. И отдельная ось — граница RTL: где правило e = round((N−1)/φ²) ещё работающее железо (GF16 доведён до кремния), а где уже гипотеза (GF512/GF1024 — экстраполяция без строки Verilog). Внутри — лестница зрелости форматов, связь с IEEE P3109 и реальный баг в умножителе, который нашли только потому, что под форматом есть железо.

В этой статье мы рассмотрим рюкзачную, или ранцевую, криптосистему Шора-Ривеста (Chor-Rivest knapsack). Это один из немногих алгоритмов классической криптографии, который можно рассматривать как постквантовый кандидат. Несмотря на то что сегодня он не считается современной и надёжной постквантовой криптосистемой, его всё равно интересно разобрать как один из нестандартных вариантов такого рода.

Представим задачу: хайлоад-сервис гонит поток данных — логи, IP-адреса, ID пользователей, миллиарды записей в сутки. Ваша задача — посчитать количество уникальных посетителей за неделю.

Первым решением может показаться завести HashSet и кидать туда ключи, а в конце посмотреть размер. Решение неплохое, но когда речь заходит о миллиардах записей — память будет слабым местом. Один IP-адрес (4 байта) как ключ в HashSet потянет за собой накладные расходы на ноды, указатели и хеши. На практике один элемент сжирает не меньше 50–100 байт. Поток в миллиард уникальных записей потребует под сотню гигабайт оперативной памяти. Это дорого, а если инстансов десять — то просто нереально.

Но существует алгоритм, который способен решить эту задачу примерно в 1.5 килобайта памяти с погрешностью около 2%? Без хранения самих данных и гигантских кластеров. Достаточно одного прохода по потоку и пары битовых трюков — именно так и работает HyperLogLog, алгоритм родом из математической статистики, который перевернул подход к подсчёту уникальности в Big Data.

HyperLogLog используют в Redis, BigQuery, ClickHouse, Presto. В этой статье мы разберем и реализуем этот алгоритм на C, а также узнаем его предысторию.

ISC.AI 2026, 14-я конференция по интернет-безопасности. Пекин, Национальный конференц-центр, 24 июня 2026. Программный доклад, 09:55-10:40.

Спикер: Чжоу Хунъи (周鸿祎), основатель группы 360, председатель конференции ISC.AI.

Восстановлено по материалам автоматической китайско-русской расшифровки. Контекст экспортного контроля и «беспрецедентных киберрисков» отдельно разобран здесь: t.me/aiakyn/132. Название зарубежного агента, которое в расшифровке устойчиво звучит как «Омар», оставлено как рабочее.

Я взял одного и того же агента (Claude Code), менял у него ровно одну вещь — какой MCP-сервер отдаёт контекст по коду, — и гонял по 26 задачам на apache/superset. Четыре «руки»: filesystem (grep + read), graphlens (структурный граф), serena (LSP) и codegraph. Три модели (haiku / sonnet / opus), три сида — 936 прогонов.

Главный результат: вывод переворачивается в зависимости от типа задачи.

На NLP/LLM-собеседованиях часто проверяют не то, знаешь ли ты слова top-k, top-p и BLEU, а понимаешь ли ты, что происходит с распределением вероятностей, почему greedy decoding зацикливается, зачем нужна temperature и почему BLEU плохо оценивает ответы современных LLM.

В этой статье - чеклист по языковому моделированию, стратегиям генерации и метрикам качества. Это не полноценная лекция с нуля, а тренажёр, по которому стоит пройтись перед техническим интервью по NLP, чтобы закрыть пробелы и вспомнить необходимую базу.

Американская компания Legion LegalTech подала иск против правительства США из-за директивы 12 июня, по которой Anthropic пришлось отключить Fable 5 и Mythos 5 для всех. Заявление подано в федеральный суд Вашингтона: Legion требует признать приказ незаконным, отменить его и запретить применять, а отдельно собирается просить о его временной приостановке.

Нам всё чаще заказывают ИИ-ботов для продаж и квалификации. И каждый раз один и тот же вопрос: на каком движке его строить? Бенчмарков «кто умнее» — десятки. На умение продавать, да ещё по-русски, — ноль. Поэтому я собрал свой: одна нейросеть играет продавца, вторая — клиента, который принципиально не покупает с первого раза и ловит на вранье, третья судит по продажной рубрике. Враньё ради сделки штрафуется жёстче, чем провал сделки. Прогнал первую десятку — и тест выдал сенсацию: DeepSeek и GLM «обошли» эталонный Gemini, а одна модель получила 96 из 100 и S-tier. Красиво. Только я в это не поверил. Под более жёстким клиентом модель не может набрать БОЛЬШЕ баллов, чем раньше. А S-tier-чемпиона я открыл руками — и увидел, как бот восемь раз подряд скопировал собственный ответ. Внутри: устройство теста, рубрика с весами, реальные реплики персон, таблица 10 моделей, фрагменты диалогов (враньё, честность, зависший бот) и разбор, почему автосудье нужен живой надзор.

Один из старейших приватных серверов Lineage 2 в рунете много лет работал под именем Scryde. В какой-то момент к его администратору пришла компания, которая получила исключительную лицензию на использование и защиту Lineage 2 в России, и потребовала прекратить распространение игрового клиента. Ответ был неожиданным. Не «уберу» и не «давайте договариваться», а «у вас нет прав, а у меня вообще другая игра, своя, со своим разработчиком». Спор дошёл до апелляции. И самое любопытное в нём то, что переработку чужой программы суд подтвердил, так и не увидев исходный код ни от одной из сторон.

Дело № 66-470/2026 разбирал Московский городской суд, апелляцию провёл Первый апелляционный суд общей юрисдикции, определение вынесено 25 марта 2026 года. Решение устояло и вступило в силу. У ответчика остаётся кассация, поэтому всё, что я пишу дальше, опирается на выводы судов двух инстанций, а не на то, чем спор закончится в конце концов. Если он дойдёт до Второго кассационного суда, часть выводов ещё может быть пересмотрена.

Тем, кто никогда не водил персонажа по Гирану, дело всё равно может быть интересным. Вопрос в нём универсальный. Как доказать, что один программный продукт переработан из другого, если исходников нет ни у кого на руках. Это всплывает в любом споре про клоны, форки и пиратские сборки, и Scryde хорошо показывает, на что суд готов опереться вместо построчного сравнения кода.

Чек-лист для HR: «Аудит выгорания команды: 10 триггеров, которые ведут к увольнениям».

Как понять, что команда выгорает, до того, как люди начали массово писать заявления? Спойлер: к тому моменту, когда это становится очевидным руководителю, процесс уже идёт несколько месяцев.

Привет, Хабр! На связи Наталья Воронько из РТЛабс. Я RTE Аналитической Платформы и ЕЛК, а в прошлом — руководитель проектов и функциональный руководитель. Сегодня хочу поделиться своим взглядом на новую редакцию PMBOK® Guide от Project Management Institute (PMI).

В этой статье будут мои наблюдения как практика, не пренебрегавшего теорией, прошедшего проекты и программы разного масштаба и сложности.

Официального русского перевода PMBOK® Guide 8^th edition у меня нет. Я читала английскую версию, поэтому некоторые термины могут отличаться от будущего официального перевода. Для точности буду указывать в скобках оригинальные названия и термины.

Ссылки на информацию о Стандарте и на другие источники института PMI буду прикладывать, но открываются они только с помощью VPN.

Когда у каждого репозитория есть свой Tx, код может выглядеть чисто, но атомарность всё равно сломается: один Store откатится, другой уже успеет закоммитить изменения.

В статье показан более надёжный вариант для Go-кода: репозитории остаются небольшими интерфейсами, транзакционная логика уезжает в Unit of Work, а сервис работает с готовым набором хранилищ, построенных поверх одного sql.Tx.

Возможно ли разобрать .exe всего двумя инструментами?

В данной статье будет практический разбор программ с помощью двух инструментов: HxD и DeNuitkanizator. Без Ghidra, без IDA, без x64dbg.

Посмотрим что получится, а что нет. Вам понравится :)

OpenAI и Broadcom представили Jalapeño — первый собственный чип OpenAI, спроектированный с нуля под инференс (запуск) больших языковых моделей. Для OpenAI это первый выход в железо и шаг к тому, чтобы контролировать весь стек — от моделей до кремния под ними.

В 2025 году мы работали над концепцией прикладного решения «1С Управление предприятием» для учебного курса УЦ №1 фирмы «1С». В основу легла процессная модель дискретного предприятия, которую мы много лет проверяли на реальных проектах. Видеоматериала получилось около 50 часов, а рабочих наработок — ещё больше.

Но в какой-то момент стало понятно: всё в учебную концепцию не войдёт. Хотелось показать и бизнес-предметы, и граф знаний, и объектно-ориентированный управленческий учёт, и связь ERP с будущим интеллектуальным предприятием. Но для входного курса это был бы перегруз.

В статье я рассказываю, что именно осталось за рамками концепции, почему процессный подход оказался правильной границей для учебного входа и зачем теперь отдельно говорить о предметно-ориентированном мышлении в 1С.

За последние полтора года Claude AI из инструмента «для программистов» превратился в универсального рабочего помощника. Сначала его хвалили разработчики — лучше пишет код, аккуратнее ловит баги, дольше держит контекст. Потом подтянулись редакторы, маркетологи, студенты, юристы, аналитики и предприниматели. Причина проста: Claude вчитывается в задачу, спокойно работает с длинными документами и не сбивается на канцелярит к середине ответа.

Разберём по порядку: что такое Claude AI, какие модели актуальны на июнь 2026 года, в чём его сильные и слабые стороны, как грамотно формулировать запросы и как получить доступ из России без лишней головной боли.

Работа с сетевой безопасностью требует внимания к деталям. В компании Netopia мы создаем платформу для непрерывной оценки защищенности и управления политиками межсетевых экранов. Наш продукт помогает контролировать доступы, моделировать трафик по сети и автоматизировать изменения правил. Нам доверяют крупные банки, федеральные компании и операторы связи. И требования по безопасности к продукту предъявляют немаленькие.

Когда собираешь большие конфигурации сетевых устройств или интегрируешься с ITSM-системами через API, производительность кода напрямую влияет на надежность сервиса. Основным языком разработки является Go. Мы ценим его за эффективность, но иногда стандартных инструментов становится мало.

В этой статье хотим поделиться опытом перехода на библиотеку net/netip. Это решение продиктовано не трендами, а реальной необходимостью оптимизации. Стандартный пакет net не всегда справлялся с нашими объемами данных так эффективно, как хотелось бы. Расскажем, как внедрение netip помогло сделать платформу быстрее и надежнее.

Привет, Хабр! На связи Екатерина Серикова и Глеб Дмитриев, мы QA-инженеры в команде Авито Sales. В этой статье мы расскажем, как выстроили процесс обеспечения качества в Распродаже, где сроки нельзя сдвигать, а нагрузка на корчасть почти 2 млн RPM, а цена бага очень высока.

Это не история про «идеальный процесс». Она скорее про рабочую систему, которая помогает не сгореть команде и не терять качество, когда QA в проекте один, а разработчиков восемь.

Распродажа на Авито, где 120 млн пользователей, — это всегда высоконагруженные сценарии без права на ошибку. Поэтому в статье мы объясняем, почему важно подключать QA ещё на этапе идеи, а не тестирования. Перекладывание какой части задач на разработку только ускоряет общий процесс? Что можно скормить ИИ, а что следует выполнять самим? Для чего разделять Seller и Buyer контуры?

Здесь всё на личном опыте, по делу и понятно.

Сайт okama.io — набор бесплатных интерактивных инструментов для портфельного анализа инвестиционных стратегий: граница эффективности, сравнение активов, бэктестинг портфелей с денежными потоками и прогнозом Монте-Карло, поиск по базе финансовых данных и макроэкономика. Весь проект — open-source на Python (приложение okama-dash на Dash/Plotly).

В полночь 25 июня стартует предзаказ долгожданной GTA 6. Базовая версия будет стоить 79,9 долларов, Ultimate — 99,99 долларов.