Моя лента

Федеральное управление гражданской авиации США (FAA) объявило о расширении применения системы на базе искусственного интеллекта, которая помогает авиадиспетчерам управлять движением по всему воздушному пространству страны.

Допустим, вы разрабатываете ИИ-агента, который проверяет статусы заказов. Для этого ему нужно обратиться к учетной системе, найти заказ по номеру и вернуть пользователю результат.

Можно подключить агента напрямую через API. А можно создать MCP-сервер, который предоставит ту же операцию в виде инструмента. Какой вариант выбрать?

У ноутбука сотрудника отдела закупок за два года случилось три поломки. Сначала заменили аккумулятор, потом клавиатуру, затем накопитель.

После третьего ремонта сработало правило «три ремонта — и меняем», и ИТ-служба оформила заявку на новый ноутбук. Финансовый директор спросил, почему ремонты на 12 000 рублей закончились покупкой на 90 000, и ответа у ИТ-службы не нашлось.

Всем привет, это команды SimpleOne ITAM и ITSM. В статье посчитаем оба случая по простой модели и разберем, какие данные из ITSM и ITAM для нее нужны.

Представьте: вы ставите задачу, а ИИ не просто предлагает кусок кода, а сам разбирает её на этапы, пишет и проверяет решение, ищет ошибки, готовит документацию. И всё это — в рамках одного рабочего процесса.

Похоже, для некоторых разработчиков это уже не сценарий из будущего. В нашем исследованииⁱ четверть участников — 25% из 190 опрошенных программистов — рассказали, что используют ИИ‑агентов или оркестрацию нескольких ИИ.

Мы посмотрели на результаты и решили разобраться: что именно разработчики уже готовы делегировать нейросетям, какие инструменты выбирают и чего им пока все‑таки не хватает.

11 ноября в реестре Packagist вышла версия 3.14.3 пакета digitalelvis/neuronai-studio, которую CodeScoring относит к вредоносным. Пакет нужен для визуальной сборки ИИ-агентов на Laravel. Команда npm install в каталоге этой версии запускает скрипт для кражи токенов и ключей. Тот же скрипт вредоносной кампании, получивший имя wfx, с 10 ноября внедряли в сценарии автоматической сборки GitHub Actions. К вечеру 12 ноября были найдены следы внедрения в 8 926 репозиториях на GitHub.

Атакующий пользовался украденными токенами GitHub. Сначала он открывал запрос на изменение документации, чтобы проверить доступ к репозиторию. Затем от имени разработчика или бота отправлял коммит под видом обслуживания сборки. В одном из вариантов скрипт получал секреты и переменные, переданные ему из настроек GitHub Actions. Среди них могли быть ключи облачных сервисов и токены для публикации пакетов. После запуска атакующий откатывал коммит и удалял запись о запуске вместе с журналом.

OX Security назвали 3.14.4 исправленной версией NeuronAI Studio. Но на момент 13 ноября эта версия также отмечена как вредоносная в базе знаний CodeScoring и в реестре Packagist. Те же отметки есть у 3.14.2 и 3.14.3. Перед обновлением обязательно проверьте статус выбранной версии в реестре.

Чтобы обнаружить потенциальную компрометацию, необходимо проверить историю коммитов и запусков GitHub Actions с 10 ноября. Среди признаков атаки можно увидеть ветки под названием wfx-docs, коммиты ci: refresh build cache и пропуски в нумерации запусков рядом с подозрительными изменениями. При возможном запуске вредоноса отзовите токены и замените ключи, к которым у него был доступ. Проверьте и настройки доступа в облаке. Скрипт также пытался менять правила доверия для ролей AWS и добавлять учётные данные wfx-ci-* в Azure. 

Судя по резюме IT-специалистов, российская разработка переживает невероятный экономический подъём. Один ускорил процессы на 43%, второй сократил расходы на 27%, третий повысил производительность на 35%.

Ещё десяток таких кандидатов и можно закрывать вопрос с технологическим суверенитетом))

Только есть одна проблема. Я больше девяти лет занимаюсь IT-рекрутингом и иногда после прочтения всех этих достижений так и не понимаю, что человек вообще делал.

И самое смешное, что виноваты в этом не только кандидаты. Это мы, рекрутеры и карьерные эксперты, годами учили их убирать из резюме обязанности и продавать себя через цифры.

Кажется, эксперимент удался. Теперь у нас резюме выглядят как отчёты для совета директоров, а технический опыт приходится искать между строк.

Возникло желание быстро проанализировать геном на риски и сильные стороны, посчитав полигенные оценки. Но файл от лаборатории оказался собран по референсу 2009 года, и анализатор на нём завис. Пришлось нырять в кроличью нору и пересобирать геном из сырых ридов. А раз уж нырять, то до дна: мы взяли граф-пангеном и самые сильные открытые инструменты, какие нашли. Рассказываем, что такое пангеном и чем нейросеть лучше формул, как понять хороша ли сборка, и почему трём геномам с секвенаторов Illumina и MGI понадобился разный подход.

Привет, Хаброжители! Запускаем предзаказ на новую подборку книг о машинном обучении, технических собеседованиях и искусственном интеллекте. В этот раз собрали книги для разных профессиональных задач: разобраться в инструментах Python для ML-проектов, подготовиться к сложным алгоритмическим интервью, научиться проектировать системы с ИИ-агентами и работать с векторными базами данных.

Компания Microsoft столкнулась с массовым сбоем сервисов в четверг 12 ноября, который продлился и до пятницы, 13 числа, подтвердив мрачную репутацию этой даты. После отказа сервиса Teams отвалились также и другие сервисы, в частности Exchange, Outlook и SharePoint. Компания утверждает, что этот масштабный сбой не связан с кибератакой, а пользователи массово обвиняют компанию в увольнении компетентных сотрудников.

После жалоб пользователей на недоступность сервисов компания подтвердила наличие проблемы в официальном канале Microsoft 365 Status в X (бывш. Twitter).

Компания Wildberries & Russ представила дескотопные версии приложений для своего бесплатного мессенджер WB Chat (пользовательское соглашение сервиса WB Чат) для ПК на Windows, Linux и macOS. «WB Chat — мессенджер, где удобно общаться с друзьями, семьёй и коллегами. Наслаждайтесь быстрым обменом сообщениями, фото и видео даже при ограничениях интернета», — пояснили в команде проекта.

Машинное обучение без математики возможно на уровне использования готовых алгоритмов, но для понимания их работы и настройки моделей нужна математическая база. При этом начинать с полного университетского курса необязательно.

Современные угрозы перестали входить в дом с ноги, они бесшумно находят ключ, лежащий под ковриком входной двери, и проникают во внутрь. И именно с этого момента начинается игра на опережение: либо ты, либо тебя... Начало возможно и громкоговорящее, но сегодня предлагаю понаблюдать за гонкой между продуктами класса решений EDR. За свою не совсем длинную жизнь, я успела протестировать ни один продукт EDR/XDR, на очереди разработка от вендора BI.ZONE. Подход всегда один: развертывание и только потом изучение документации по проектированию:) Ладно, шучу...

Хотелось бы заранее предупредить, что здесь не будут расписаны сценарии по имитации атак злоумышленником и тому подобное. Мне хочется поделиться больше о функциональных возможностях продукта в разрезе его готовности к внедрению на рынке, мельком сравнивая с конкурирующими решениями (конечно же без имен).

Anthropic представила Claude Meetings — функцию, которая позволяет приглашать ИИ-помощника на видеовстречи. Во время разговора Claude может отвечать на вопросы, искать информацию в подключённых сервисах, создавать документы и доски для совместной работы. Участники смогут сразу редактировать подготовленные материалы, чтобы закончить встречу с согласованным черновиком.

Бета-версия постепенно становится доступна подписчикам Claude Team и Enterprise. Первой поддерживаемой платформой стал Google Meet; интеграции с другими сервисами видеоконференций Anthropic обещает добавить позднее.

3 декабря умножьте ваши планы на ноль, потому что в Санкт-Петербурге пройдет митап для разработчиков на С++. Встречаемся в Loft Hall на Арсенальной набережной и онлайн.

Эксперты из YADRO и Синтакора расскажут:

— как провести зануление блока памяти;
— как устроено множественное и виртуальное наследование;
— так ли просты тривиальные тейты.

После докладов оставайтесь на постерную сессию — интерактивный формат, в рамках которого можно представить свой технический проект и найти единомышленников.

✍️ Регистрация открыта, места в зале еще есть. Ждем ваши заявки!

В этой статье я расскажу, как в одиночку за 3 месяца спроектировал, обучил и довёл до промышленной эксплуатации систему определения прихватов бурильной колонны. Кода и весов моделей здесь не будет из-за NDA, но я подробно разберу физику предметной области, жёсткие ограничения объекта, реальный факап с железом перед запуском и архитектурные компромиссы, благодаря которым софт прямо сейчас работает на 5 реальных скважинах.

После статей про напыление рентгеновского зеркала с помощью LLM и локальную Qwen 3.8 в роли оператора возникал вопрос: как проверить агента на управлении вакуумной установкой, если нет ни самой установки, ни ПЛК? Мы выложили под лицензией Apache-2.0 пакет APS Control Community — нашу рабочую программу управления напылением, физический эмулятор оборудования и сервер MCP.

Программа работает на обычном ПК с Windows и не требует прав администратора. В комплекте идут три конфигурации: простая камера с двумя магнетронами (Sputter), установка со шлюзом загрузки из нашей прошлой статьи (ADS) и четырёхкамерный кластер с транспортным роботом (Cluster). Управлять клапанами и запускать рецепты можно вручную из окна оператора, а можно подключить через MCP локальную модель или Claude Code.

Иногда возникает необходимость добавить в существующую аппаратную систему новый узел для выполнения какой-то примитивной задачи. При этом сама шина и архитектура уже устоялись и достаточно "жирные" в части функционала.

Таким образом, поддержать базовый минимум как-то надо, и в то же время на мощный чип тратиться жалко. Сегодня попробуем решить эту проблему, затолкав в копеечный микроконтроллер совсем не копеечный функционал.

Команда Rust рада сообщить о новой версии языка — 1.100.0. Rust — это язык программирования, позволяющий каждому создавать надёжное и эффективное программное обеспечение.

Если у вас есть предыдущая версия Rust, установленная через rustup, то для обновления до версии 1.100.0 вам достаточно выполнить команду:

$ rustup update stable

Если у вас ещё не установлен rustup, вы можете установить его с соответствующей страницы нашего веб-сайта, а также посмотреть подробные примечания к релизу 1.100.0.

Если вы хотите помочь нам протестировать будущие релизы, вы можете использовать канал beta (rustup default beta) или nightly (rustup default nightly). Пожалуйста, сообщайте обо всех встреченных вами ошибках!

 нас появился GenAI, современные ИИ-агенты объединились в оркестры, решают математические задачи из списка XXI века, такие Уравнения Навье — Стокса. У нас есть вайб-кодинг и открытие новых лекарств. Представители Anthropic заявили о подозрении на существование если и не сознания, то о приближении к AGI у последней версии Fable. А еще они заявили об обнаружении подсистемы эмоционального интеллекта, правда, в виде паттернов разреженных кортежей слов.

И здесь возникает вопрос: как не потеряться во всем этом великолепии? Как AI-инженеру не оказаться вытесненным своим же собственным детищем? Ведь сегодня каждый CEO, да что уж там, каждый сотрудник может сам себе накодить AI-агента, создать свой маленький (или большой) оркестр и никто им вроде бы не нужен.

Однако реальность такова, что только 6% опрошенных доверяют ИИ, хотя так или иначе AI-агентами пользуются 66%. Основная проблема – правдоподобный вывод. Суть проблемы в том, что найти «классическую» ошибку легко, а ошибку, которая выглядит как истина - сложно. Она размыта внутри большого количества связей, где каждая отдельная связь или отдельный вывод верны сами по себе.

И здесь, как мне кажется, критическим навыком становится умение видеть тривиальное и парадоксальное, то, что является «здравым смыслом» и «странным» или парадоксальным. Именно этими навыками и должны сегодня обладать AI-инженеры.

Для понимания дальнейшего рассуждения необходимо сделать несколько посылов:

1.      Современные ИИ можно понимать как аппроксимационную машину.

Что произойдет, если разрешить узлам использовать swap на быстрых локальных NVMe SSD? Авторы с kubernetes.io провели эксперимент сразу в трех группах нагрузок — сборке ядра Linux, браузерных песочницах и изолированных Python-сессиях.

Как это помогло увеличить плотность размещения до х3 Python-песочниц на одном узле — в переводе. Плюс несколько моих комментариев.