В 2016 году инженер Google Бенсон Леунг подключил к своему Chromebook Pixel кабель USB-C, купленный на Amazon, и ноутбук больше не включился нормально. В кабеле перепутали провода питания и земли, хотя снаружи он ничем не отличался от исправного.
С тех пор опасных кабелей стало меньше, но путаница никуда не делась. Одинаковые на вид кабели USB-C отличаются по скорости в 80 раз, по мощности в 4 раза, а маркировку на них ставят далеко не всегда. Разбираемся, как универсальный разъем стал инженерным кошмаром.
29 октября 2026 года были зафиксированы подозрительные транзакции с горячего кошелька крупнейшей криптовалютной биржи Binance. По предварительным данным, на ранее неиспользовавшийся адрес были переведены криптоактивы общей стоимостью около $6 млрд. (на 0:50 GMT +3).
В YPtun появилась автоустановка серверов: вводите IP и пароль от VPS, нажимаете кнопку, и приложение само ставит сервер и заполняет поля подключения. Работает для семи движков на Android и ПК. Рассказываем, что происходит внутри и на чём мы спотыкались.
Если выбрать одну привычку, которая даст больше всего, это проверка адреса до того, как деньги пришли или ушли. Большинство проблем с риск-скорингом видно заранее: достаточно посмотреть, нет ли у адреса связи с миксерами, даркнет-площадками, санкционными списками и другими категориями риска. Это особенно важно, когда вы переводите деньги на новую биржу или принимаете крупную сумму от незнакомого человека, а еще важнее, если средства идут с площадки, которая сама попала под санкции: принимающая биржа может запросить подтверждение их происхождения, и лучше узнать об этом заранее, а не после блокировки.
Коммерческий директор Google рассказал на встрече с инвесторами, что AI‑поиск замедлил рост выручки от поисковых сервисов. Режим, в котором пользователи получают сгенерированные ответы и задают уточняющие вопросы, пока приносит меньше рекламных доходов, чем традиционный поиск.
Google выпустила стабильную версию Android Studio Rabbit 2 с функцией Bring Your Own Agent. Она позволяет подключать к IDE более 40 агентов, включая Claude, Codex, JetBrains Junie и Google Antigravity.
Xreal и Google анонсировали Aura — первые очки дополненной реальности под управлением Android XR. Они накладывают интерфейс приложений на окружающее пространство, которое пользователь видит сквозь прозрачные линзы.
Каждые 10 минут в русскоязычном эфире Twitch и VK Видео Live в среднем 7 200 каналов. Писать их как есть - больше миллиона строк в сутки. Я храню агрегаты, и за четыре недели вышло 2 млн строк. Расскажу, как это устроено и где я три недели искал проблему не там.
Я Максим, разработчик, вечерами пишу LanolStream - инструменты для стримеров, которые мы делаем вместе со стримершей lanolkid. Стримеры часто спрашивают «во сколько лучше стримить» и «много ли у меня зрителей для моей игры». Чтобы отвечать цифрами, а не ощущениями, нужен весь рынок, а не только наши каналы.
Проблема согласования (alignment problem) — обеспечение соответствия целей искусственного интеллекта человеческим ценностям — обычно рассматривается как инженерная задача: «как построить систему, которая не будет нарушать наши цели». В данной работе обосновывается более сильное утверждение: для систем, превосходящих человека в когнитивных способностях, согласование логически невозможно в том смысле, что не существует механизма, созданного человеком, который гарантирует согласование. Любое ограничение является отсрочкой, а не решением.
Руководитель одной из команд инженеров Anthropic Феликс Райзберг (Felix Rieseberg) рассказал, что перестал давать кандидатам на собеседованиях решать традиционные задачи по программированию. Он считает, что результаты таких проверок больше не показывают, кто принесёт больше пользы команде, так как нейросети уже лучше людей справляются с задачами.
Мне пришлось долго прорываться через дебри нюансов Google-авторизации и доступов, часто с помощью ИИ. Но все же в итоге удалось победить эту заградительную конструкцию. Делюсь с Вами, как организовать доступ к Google-таблицам в 2026 году.
Один и тот же набор из десяти заказов, а p90 получается от 3900 до 12 500 рублей. В ноутбуке аналитика одна цифра, на дашборде другая, и даже повторный запуск запроса иногда меняет результат. Причина может скрываться в самой функции расчёта перцентиля — разберёмся, как разные инструменты выбирают значения и какой метод использовать, чтобы метрики можно было сравнивать.
описание продукта на сайте занимает три экрана, всё разжёвано и выглядит вкусно для читателя
а ChatGPT, GigaChat, Алиса AI и Perplexity отвечают о нём общими словами или путают его с конкурентом
Вся соль в том, что нейросети читаюи не весь сайт, а несколько найденных фрагментов, и если в них нет прямого текста о том, что это за продукт и для кого он, подробности на остальных страницах ей не помогут. Часть текста может не дойти до ИИ вообще: Vercel и MERJ выяснили, что роботы ChatGPT и Claude скачивают скрипты страницы, но не запускают их, так что текст, который сайт дорисовывает в браузере, до них не доходит.
Исследователи изучают, может ли подготовка к движению влиять на изменения в нашем восприятии времени. Один из способов это выяснить заключается в том, чтобы попросить людей оценить, как долго горит небольшой источник света. Он может оставаться включённым строго определённое время, однако субъективная оценка этой продолжительности может меняться, особенно когда человек готовится потянуться рукой к цели.
Исследование, опубликованное в iScience, показало, что этот эффект может развиваться с практикой. По мере того как участники повторяли движения, направленные на достижение конкретной цели, они начинали быстрее приступать к этому движению. Одновременно они всё чаще оценивали короткие световые сигналы перед движением как более продолжительные.
«Эффект оказался большим: участники воспринимали стимулы как продолжающиеся на 25% дольше эталонной продолжительности, а для иллюзий это весьма существенное искажение», рассказал когнитивный нейробиолог Никола Бинетти из Римского университета Тор Вергата.
Исследователи привлекли 40 взрослых правшей, которым требовалось тянуться к мишеням на экране. Половина двигалась влево или вправо, а другая половина тянулась к более близкой или более далёкой цели.
В некоторых испытаниях мишень появлялась заранее, поэтому участники могли подготовить движение, ожидая звукового сигнала. В других её положение становилось известно только одновременно с сигналом. В отдельном условии участники оценивали продолжительность без выполнения движения. Когда положение цели было известно заранее, световой сигнал в среднем казался людям более продолжительным, чем в двух других условиях.
Раньше я уже рассказывал на Хабре об Inquir Compute, который тогда был платформой для запуска serverless-функций. С тех пор проект вырос в PaaS с поддержкой контейнерных приложений, баз данных, фоновых задач и собственной системой управления вычислительными ресурсами.
Вместо Kubernetes или Nomad я решил развивать собственный оркестратор с allocation plane, планировщиком и вычислительными раннерами на containerd. Главная причина не в желании переписать существующие инструменты, а в возможности объединить долгоживущие приложения и serverless-функции в одну ресурсную модель, напрямую связанную с жизненным циклом сервисов и тарификацией платформы.
Расскажу, как развивалась архитектура Inquir Compute, почему я считаю собственный оркестратор правильным выбором для этого проекта, какие задачи удалось решить и над чем ещё предстоит работать.
В 1995 году интернет всё ещё оставался почти незаметным явлением. Во всём мире насчитывалось около 35 миллионов пользователей — лишь 0,6% населения Земли. Даже увидев интернет своими глазами, тогда было трудно представить, во что он превратится и насколько сильно изменит повседневную жизнь.
Представим мысленный эксперимент: можно вернуться в 1995 год на один день, имея 10 000 долларов и возможность купить акции интернет-компаний. Во что стоило бы вложиться? Google тогда ещё не существовал. Facebook — тоже. Netflix ещё не был той компанией, которой стал позже. Microsoft и Apple могли бы показаться неплохими вариантами, хотя их трудно назвать чисто интернет-компаниями.
По данным венчурной фирмы Kleiner Perkins, десять самых дорогих интернет-компаний 1995 года были такими: Netscape, Apple, AxelSpringer, RentPath, Web.com, PSINet, Netcom On-line, IAC/Interactive, Copart, Wavo Corporation.
Apple явно выделяется в этом списке, но в период с 1995 по 1997 год компания потеряла две трети своей стоимости и тогда скорее выглядела кандидатом на место на свалке технологических неудач 1990-х, чем будущим гигантом.
Иначе выглядел и сам интернет-поиск. Пользователь открывал браузер, а затем выбирал один из поисковиков: Lycos, MSN, AltaVista, Yahoo!, Dogpile, Inktomi, Ask Jeeves. Один и тот же запрос нередко приходилось вводить в нескольких системах, потому что результаты заметно различались.
Затем появились Ларри Пейдж и Сергей Брин. Они поняли, что количество ссылок на сайт и с сайта может служить важным сигналом его качества и релевантности. На этой идее выросли поисковые алгоритмы нового типа. Googleбыла основана в 1998 году истала всего двадцать первым поисковиком - позже нашего Яндекс. IPO состоялось только в 2004 году.
Инвестиции в более ранние поисковые системы не принесли долгосрочной прибыли. И именно поэтому особенно важно помнить: тот факт, что Google был двадцать первым поисковиком, хорошо показывает, насколько рискованно ставить на ранних лидеров отрасли только потому, что они появились первыми.
Автомобили
Сегодня триумф автомобиля кажется неизбежным, но в 1900 году это было далеко не так. На тысячу человек приходилось лишь 0,11 машины, тогда как лошадей — около пятидесяти. Асфальтированных дорог почти не было, заправок не существовало, автомобили часто ломались и стоили дорого: около 850 долларов против 50 долларов за лошадь с повозкой. Для большинства это была игрушка богатых.
Инвестор начала XX века, решивший, что безлошадный экипаж — перспективный тренд, в целом оказался бы прав. Около 1914 года число лошадей достигло пика и стало сокращаться, а автомобилей — быстро расти. К 1925 году их число увеличилось на 1200% и превысило число лошадей.
Но распознать тренд было недостаточно: нужно было выбрать компанию. В 1902 году лидерами американского рынка были Locomobile, Oldsmobile, Rambler, White, Knox, Packard, Stanley Automobile и Union. Oldsmobile позже вошла в General Motors, но большинство тогдашних лидеров проиграло.
Не была ясна даже технологическая платформа. В 1900 году преобладали не бензиновые, а паровые и электрические автомобили. Иронично, что более века спустя электромобили снова возвращаются. Остаётся спросить: не вернётся ли когда-нибудь и пар?
С 1899 по 1919 год в отрасль вошло 775 автомобильных компаний, из которых 600 исчезли за тот же период. Из брендов, основанных до 1920 года, до наших дней сохранились лишь семь: Buick, Cadillac, Chevrolet, GMC, Dodge, Ford и Lincoln.
Инвестиции в более ранние поисковые системы не принесли долгосрочной прибыли. И именно поэтому особенно важно помнить: тот факт, что, к примеру, Google был двадцать первым поисковиком, хорошо показывает, насколько рискованно ставить на ранних лидеров отрасли только потому, что они появились первыми.
Компания месяцами ищет сильного Senior-разработчика. Кандидат отлично проходит техническое интервью, разбирается в архитектуре, умеет принимать решения и аргументированно спорить.
А потом получает отказ.
За десять лет в IT-рекрутинге я встречала разные причины таких решений. В том числе случаи, когда руководитель видел в сильном специалисте потенциального конкурента.
Почему высокая квалификация иногда становится недостатком? Что скрывается за формулировкой «не подошёл по soft skills» и всегда ли компании действительно нужен тот Senior, которого она описала в вакансии?
Разбираю, что происходит по другую сторону технического интервью и почему оффер не всегда получает самый сильный кандидат.
Резюме пестрит интеграциями, а на техсекции - тишина: где рвётся история опыта
Прислали недавно профиль мидл-аналитика. На бумаге всё безупречно: интеграции с платёжными шлюзами, проектирование REST API, работа с очередями сообщений, статусные модели. Казалось бы, идеальный кандидат для банковского сектора.
Но через два дня на созвоне, когда я попросила взять одну строку из этого резюме и рассказать, что было сделано конкретно её руками, начался знакомый сценарий.
«Мы собирали требования. Мы рисовали схемы. Мы согласовывали контракт с командой разработки. Мы успешно сдали релиз».
Я ждала местоимение «я». Ждала конкретный артефакт или решение. Но вместо этого получила обтекаемые формулировки. Эта ситуация повторяется слишком часто. Проблема не в том, что соискатель намеренно вводит в заблуждение. Чаще всего он искренне считает, что описывает свой опыт, опираясь на шаблоны успешных профилей.
Техническое собеседование в финтехе проверяет не знание модных аббревиатур. Оно проверяет способность удержать нить рассказа и объяснить, почему решение было принято именно так, когда что-то пошло не по плану.
Самая частая ловушка: «Участвовала в интеграции». Звучит солидно, пока не начнёшь задавать уточняющие вопросы. А что именно делали вы? Писали спецификацию метода? Маппили статусы из внешней системы во внутреннюю витрину? Ходили к бизнесу выяснять правило обработки таймаутов при оплате? Или просто актуализировали чужую страницу в Confluence раз в спринт?
Иногда кандидат честно признаётся: «В основном фиксировала протоколы встреч и уточняла детали у ведущего аналитика». Это абсолютно нормальная практика. Но тогда строка в резюме должна звучать иначе. Не «проектировала интеграционный контур», а «сопровождала интеграцию: фиксировала требования по платежам, готовила маппинг полей, вела реестр открытых вопросов от QA». Это звучит менее громко, зато выдерживает любое техническое интервью.
На разборах я часто прошу открыть резюме и читать его вслух, строка за строкой. Не про себя, а именно вслух, представляя, что этот текст слышит нанимающий руководитель. На третьей или четвёртой строке соискатель обычно сам останавливается: «Так, тут я, наверное, приукрасила».
Дальше мы правим не стиль. Мы правим факты. Убираем «спроектировала статусную модель». Пишем: «помогала ведущему аналитику описывать альтернативные сценарии возвратов, держала реестр открытых вопросов по интеграции». После такой правки голос становится спокойнее. Врать на техническом собеседовании физически тяжело, особенно когда спрашивают про детали реализации.
Стек списком без кейсов держится слабо. Kafka, REST, BPMN, SQL. Красивый набор. Но за ним нет истории «задача → моё решение → чем закончилось». Нанимающий руководитель через пять минут всё равно спросит про конкретный кейс.
Что я делаю с кандидатом за один вечер. Берём три самые «жирные» строки. Рядом мысленно или на бумаге рисуем три колонки: какая была бизнес-задача, что сделала лично я, чем это закончилось для продукта. Если средняя колонка пустая, строку режем или сужаем. Безжалостно. Иначе она станет ловушкой на финале.
Сильное резюме должно выдерживать вопрос: «А что делали лично вы?». Если после этого вопроса начинается туман, чинить надо не уверенность. Надо текст.
А вы когда в последний раз читали своё резюме вслух, чтобы проверить его на прочность?
OpenAI увеличили лимиты использования ChatGPT Work и Codex сразу на всех трёх тарифах Pro. Об этом сообщил Тибо, но в официальной справке OpenAI отмена сокращения пока не отражена. Цены при этом остаются прежними:
