Моя лента

За эти 2 года опенсорс Guard моделей не менялся принципиально: периодически выходили энкодеры, про которые быстро забывали, но SOTA всегда оставались LLM: Qwen Guard, gpt oss safeguard, yufeng Xguard. Xguard в итоге все еще остается SOTA или где-то рядом с ней, а Qwen Guard уже не SOTA, но его продолжают цитировать как дефолтный baseline, потому что про него все слышали.

Однако!
Май 2026-го, в опенсорс выходят 3 guard-модели на базе энкодеров от трех разных организаций, практически в одно и то же время: gliner guard (мое(наше)), gliguard (fastino) - над ним работал автор оригинальной статьи gliner, а также guard семейства gliclass.

И вот 15 сентября выходит Jev...

Мы выложили открытый датасет по загруженности парковок, а потом увидели в нём процент занятости со значением −1000. Дальше — расследование, в котором каждая следующая гипотеза оказывалась неверной: почему пересчитать «правильно» было бы худшим решением, как достать из данных знаменатель, которого в них нет, и почему проверка, честно срабатывавшая полтора года, никого ни разу не предупредила.

Недавно один известный российский апологет ИИ заявил, что нейросети способны полностью клонировать корпоративные продукты за пару недель и программисты больше не нужны. 

И я предложил этому человеку проверить его слова в деле — только взять не «змейку» и «тетрис», а наш продукт — довольно сложную аналитическую платформу.

Через 48 часов мы уже тестировали первую итерацию клона системы.

В статье — мои впечатления, результаты тестирования и некоторые размышления о нынешних границах возможностей вайб-кодинга.

Привет, Хабр! Продолжаю серию статей по проектированию и разработке отказоустойчивой микросервисной системы сокращения ссылок.

Если вы только присоединились, рекомендую ознакомиться с предыдущими частями:

Hacktoberfest в этом году не будет считать пул-реквесты. Агенты пишут PR за секунды. Так что же мы всё это время ценили на самом деле? Личное эссе о том, что осталось вместо кода, и о двух вещах, которые агент не сделает за тебя.

Мне хотелось, чтобы знакомство с HydraScript выглядело просто: скачал интерпретатор, запустил скрипт. Сомнительно предлагать человеку сначала установить подходящий .NET Runtime ради моего языка программирования.

Переход на Native AOT поначалу казался правкой .csproj. Включил настройку, опубликовал бинарник, пошёл дальше. На практике пришлось переписать всё. Досталось даже интеграционным тестам. А в процессе рефакторинга ещё и пропали логи.

Посмотрели, как проходит обязательная идентификация администраторов доменов через ЕСИА, и заметили, что наилучшую динамику показывает кириллическая зона .рф. Совокупно в нашей группе Рунити обслуживается более 70% кириллической доменной зоны, так что именно здесь картина видна наиболее полно.

Meta* анонсировала подводный оптоволоконный кабель Petal, который станет первой трансатлантической линией связи с пропускной способностью 1 Пбит/с (1000 Тбит/с). Его введут в эксплуатацию в 2029 году.

Коннектор Redis для redb.Route: все структуры данных как шаги маршрута, Pub/Sub, Streams с группами потребителей, список как очередь и Claim Check на Redis.

В интеграционном проекте Redis редко бывает чем-то одним. Это кэш ответов внешних систем, счётчики и блокировки, шина событий через Pub/Sub, журнал сообщений через Streams, очередь задач на списке. Обычно каждая из этих ролей живёт в своём куске кода со своим подключением, своими повторами и своим логированием.

В redb.Route все они собраны в одном коннекторе redb.Route.Redis. Любая операция Redis становится шагом маршрута, а подписка, стрим или список становятся его входом. Подключение, телеметрия и плавная остановка при этом общие с остальными коннекторами. Под капотом StackExchange.Redis 2.11.8.

Потребители Redis описаны здесь начиная с ...

Новый алгоритм может уверенно выигрывать A/B‑тест и не показывать ожидаемого эффекта после запуска, если эксперимент учитывает только пользователей, но игнорирует общий ресурс. В статье разбираемся, как работают switchback‑эксперименты, почему стандартный анализ даёт ложные выводы и как корректно оценивать результаты.

Привычная мера успеха сетевого инженера — связность и доступность: пакеты доходят, каналы не падают, маршруты сходятся. Вопрос «кому можно ходить к какому ресурсу» обычно считают задачей информационной безопасности. Zero Trust перераспределяет эти роли, и вот почему.

OpenAI расширила семейство GPT-6 двумя моделями — GPT-6 Sol и GPT-6 Luna. Они дополняют флагманскую GPT-6 Astra и рассчитаны на задачи, где важны не максимальные возможности модели, а стоимость, скорость и возможность масштабировать большое количество запросов.

Главное изменение — цена API. По данным OpenAI, GPT-6 Sol и Luna стоят в два раза дешевле промо-тарифов соответствующих моделей GPT-5.6.

Привет! Меня зовут Джоэл Дэвид Хэмкинс, и сегодня я хотел бы рассказать вам о парадоксе наибольшего числа, которое можно уместить в твите.

Конечно, теперь Twitter называется X, но я буду пользоваться старой терминологией и говорить о твитах, Twitter и так далее. Традиционное ограничение на длину твита составляет 280 символов. И, разумеется, в твите можно записывать числа. Например, можно просто заполнить весь твит цифрами. Допустим, я пишу твит - вот мой твит - и заполняю его цифрами: 28765 и так далее. Я могу заполнить весь твит цифрами и тем самым записать некоторое число. Какое наибольшее число можно записать таким способом?

Конечно, можно записать число гораздо больше. Вместо разных цифр можно использовать одни девятки и полностью заполнить ими твит. Тогда получится огромное число - на единицу меньше, чем . Но в твите можно задать числа гораздо большего размера. Например, вместо того чтобы выписывать само число, можно привести его описание. Я мог бы написать «один центиллион», а центиллион - это . Это число гораздо больше того, которое получится, если заполнить весь твит цифрами 9. Итак, мы уже нашли число побольше. Но какое самое большое число вообще можно уместить в твите?

Bambu Lab представила свой первый станок для лазерной резки и гравировки с 55-ваттным CO₂‑лазером. Это также первое устройство компании за пределами 3D‑печати.

Я уже рассказывал здесь, как мы объединяли 14 сайтов в один, связывали Flask и Bitrix в одну систему, защищали контур рассылки и как после 5 лет работы попрощались с большим проектом. Все эти истории были о том, что происходило после того, как проект уже оказался у нас.

Теперь хочу зайти с другой стороны и рассказать, как такие проекты вообще нам достаются. Значительная часть крупных работ начинается с тендера, и здесь довольно быстро выясняется, что опыт, сильная команда и даже уже работающий результат сами по себе победу не гарантируют.

Мы это проходили на собственных конкурсах. В одном показали frontend-приложение на WebGL, которое можно было запустить и проверить. В другом подтвердили квалификацию 27 исполненными контрактами примерно на 168 млн рублей. Казалось бы, обе части заявки должны были играть в нашу пользу. Вместо этого в обоих случаях получили 0 баллов именно там, где рассчитывали на сильную позицию.

Меня зовут Алексей Постригайло, я управляющий партнер IT-компании Энсайн. В государственных и коммерческих тендерах мы участвуем больше 15 лет. Ниже — два наших проигрыша, которые хорошо показали разницу между тем, что компания реально умеет и делает, и тем, что она способна доказать конкретной конкурсной заявкой.

27 контрактов на 168 млн рублей: почему мы считали этот опыт подходящим

В этом конкурсе цена имела вес 30%, а квалификация участника — 70%. Для оценки квалификации заказчик требовал подтвердить опыт работ с информационными или автоматизированными информационными системами, используемыми для предоставления государственных услуг в электронной форме. 

В прошлой статье я рассказал о создании калькулятора химических равновесий, который реализовался в виде формы на сайте и в виде мобильного приложения. Следующей идеей для реализации был еще один формат: создать страницы на сайте, каждая из которых будет посвящена равновесию между парой химических элементов.

В идеале это должно быть не просто перечисление всех реализованных фаз в соответствующем диапазоне температур, это должно быть еще и грамотное описание, что же здесь происходит и почему.

Я проверил – в базе оказалось более 4000 двухкомпонентных систем. Написать самостоятельно комментарии к каждой из них не в моих силах. Естественно, первой и единственной идеей, пришедшей на ум, были нейросети.

Нужно было выбрать вариант, который:

·      Был с минимальными финансовыми затратами;

·      Не занял много времени;

·      Описание системы было химически грамотным.

Я выбрал LM Studio и начал перебирать варианты нейросетей, способных работать на моем железе (RTX 3090) и выдавать приемлемый результат. Таковой оказалась gemma-4-31b.

Далее была написана программа, которая извлекала из базы результаты расчетов равновесного состава для каждой пары элементов по порядку и отправляла на вход нейросети с просьбой прокомментировать, а результат сохранялся в новую базу данных:

Последние опросы показывают, что общество в среднем относится к ИИ скорее настороженно, чем с воодушевлением. Популярные теоретические модели пытаются объяснить такой скептицизм через призму воспринимаемой эффективности технологий. Однако более широкий взгляд на проблему показывает, что людям банально не хватает позитивных эмоций, связанных как с самой идеей внедрения ИИ в экономику, так и с его конкретным практическим применением. Позитива может добавить внутренняя мотивация, которая напрямую влияет на намерение использовать ИИ.

Исследователи из инженерного колледжа Mepco Schlenk в Индии разработали бетонную смесь, которая оказалась прочнее обычного бетона и поглощала больше углекислого газа в условиях ускоренной карбонизации. Результаты опубликованы в журнале Carbon Research.

Учёные использовали две добавки: цеолит, пористый алюмосиликатный минерал, и бамбуковый биоуголь, богатый углеродом пористый материал. Исследователи испытывали бетон марки M35, в котором 25% или 50% мелкого заполнителя заменяли цеолитом. Кроме того, бамбуковым биоуглём заменяли 0,5%, 1% или 1,5% цемента.

Каждый вариант проверяли на прочность при сжатии, прочность при раскалывании, водопоглощение, ударную прочность и способность поглощать углекислый газ. Лучшее сочетание свойств показала смесь ZB5, в которой 50% мелкого заполнителя заменили цеолитом, а 1% цемента — бамбуковым биоуглём. Через 28 дней её прочность при сжатии достигла 38,49 МПа, что на 7,48% выше показателя обычного бетона. Прочность при раскалывании составила 4,39 МПа, на 15% выше контрольной смеси. При увеличении доли биоугля более чем до 1% прочность снижалась, тогда как увеличение содержания цеолита с 25% до 50% в целом улучшало механические характеристики.

Исследователи также проверили способность бетона к карбонизации. В одном эксперименте бетонные кубы помещали в герметичную камеру, куда подавали углекислый газ, а его поглощение определяли титрованием. За 24 часа смесь ZB5 поглотила около 1,2 г CO₂.

В отдельном испытании ускоренной карбонизации образцы выдерживали при концентрации CO₂ 4%, температуре 40 °C и относительной влажности 20%. Через семь дней глубина карбонизации бетона ZB5 достигла примерно 15 мм.

Бесплатные LLM API часто хорошо выглядят только в описании, поэтому я проверил всё реальными запросами. В этой подборке — 6 сервисов с Claude, Gemini, Qwen, MiniMax и другими моделями: что реально работает, какие есть лимиты и где встречаются ошибки.