Моя лента

Английский я преподаю с 1989 года. С 1995 по 2005 год работал старшим преподавателем в Институте иностранных языков Уральского государственного педагогического университета, а с 2001 по 2005 год был там же заведующим отделением перевода и переводоведения. С 2004 по 2006 год был председателем приёмной комиссии Института иностранных языков и составлял экзаменационные материалы для поступающих. С 2005 по 2009 год был старшим преподавателем Института лингвистики Российского государственного профессионально-педагогического университета. В 2006 году там же получил второе образование по специальности «Компьютерные технологии в образовании».

Чтобы сделать учебный процесс удобным и максимально эффективным, у меня возникла идея создать сайт для учеников и коллег — так и появился сайт e-repa.ru. На нём методические решения оформлены тестами, упражнениями, дриллами по грамматике, лексике, аудированию, речевым моделям и т. д. Всё построено на js-движках. Каждый движок решает одну конкретную учебно-методическую задачу или одновременно несколько. Сначала выясняю, в чём конкретная трудность ученика, когда ему необходимо выполнить некое целевое методическое действие, но вместо этого ученик ищет обходной путь — угадывание, калькирование или механическое списывание, повтор ранее успешного решения и т. п. — и только после этого строю задание так, чтобы выполнить его можно было только целевым методическим действием, а не обходным способом. Под такую задачу код, собственно, и пишется.

Листаю ленту, а там человек переключает модели Claude Code автомобильным рычагом. Тянет ручку, она щёлкает в паз, тахометр подскакивает, и в терминале меняется модель. Мне, конечно, тоже понадобилось.

Можно было набрать /model руками. Но тогда у меня не было бы коробки передач. Это ituzov-gearbox: Node.js, tmux, ванильный JavaScript и кулиса в SVG. Код открытый. Можно поставить себе, можно разобрать и сделать свою. Ниже как раз разберём.

От корпоративного монстра к своему решению: как я ушел из вендора по импортозамещению и написал свой контроллер домена

"Рынок импортозамещения в России переживает бум. Каждая крупная корпорация и госучреждение судорожно мигрирует с привычной экосистемы Microsoft на отечественные решения. В центре этой миграции всегда стоит краеугольный камень любой инфраструктуры — служба каталогов, замена Active Directory.

Долгое время я работал разработчиком внутри одного из таких вендоров. Мы строили «убийцу MS AD» — отечественный контроллер домена. А потом я выгорел, уволился и написал свой проект на Python для управления объектами Samba4 — EnterpriseDC Manager.

Вот как это было и почему корпоративный подход к импортозамещению иногда заходит в тупик."

Еще недавно вопрос о том, какой метод использовать для обработки коллекции, мог отправить разработчика в документацию, на Stack Overflow или обсуждения на Хабре. В удачный день там находился ответ. В менее удачный — обсуждение архитектуры проекта, квалификации автора и целесообразности его существования в профессии... Где-то между этими темами обычно прятались нужные три строчки кода.

Затем появились ИИ-чаты, которые можно было использовать как «продвинутый поисковик»: уточнять детали, показывать код, обсуждать варианты реализации. Заодно можно было попросить придумать имя методу, пока тот не стал processDataFinalReallyFinal.

Затем модели научились лучше справляться с более крупными задачами, и вместо подсказок разработчики начали получать готовые файлы. Впрочем, если на просьбу добавить небольшую функцию приходил роман на пять тысяч строк, сэкономленное время предстояло потратить на его изучение. А пропущенную проверку мог напомнить тестировщик — сообщением "Есть пара замечаний" и приложением размером с техническое задание.

Так, код стал появляться быстрее, но вместе с ним могла расти нагрузка на ревью, тестирование и сопровождение. Разработчик при этом работал еще и курьером между чатом и IDE.

Сейчас настало время агентов, которые помимо генерации кода, могут работать с файлами проекта, выполнять проверки и автоматически разворачивать сервисы в облачных окружениях.

В этой статье расскажем, как мы создавали собственного ИИ-агента и постепенно расширяли круг его задач. Разберем, что стояло за решением добавить ту или иную возможность и как ее появление меняло работу над проектом. А в конце обсудим, как изменилось мышление разработчиков и что осталось человеку, когда написание кода, создание тестов и проверку изменений уже можно делегировать.

Представлен сайт foldableflight, где собраны 109 бумажных самолётиков с инструкциями и видео — у каждой модели есть рейтинг по скорости, дальности планирования и точности. У моделей есть уровень сложности: от «очень просто» до «эксперта». Можно собрать настоящие истребители: Unite, который продержался в воздухе 31,2 секунды, и Firefly 5: он пролетел больше 90 метров. А некоторые самолётики можно оснастить моторчиком и превратить в радиоуправляемую модель.

Многие владельцы сайтов ставят в robots.txt Disallow для GPTBot и считают, что закрыли свои тексты от ChatGPT. Гари Ильес из Google напомнил: файл решает только, может ли краулер (робот, который обходит сайт) скачать страницу, а что потом делают с контентом, он не решает. Значит, robots.txt для нейросетей работает как просьба к конкретному роботу, а не как запрет на обучение. Строка про GPTBot не убирает сайт из ответов ChatGPT и ничего не говорит о страницах, которые уже скачаны. Поэтому сначала стоит решить, от чего закрываться, от обучения ИИ-моделей или от появления в их ответах, и закрывать это отдельными правилами для отдельных роботов.

У вас в компьютере может стоять видеокарта, которая считает вдвое медленнее, чем могла бы — просто потому, что производитель так решил в прошивке. Проект gpu-unlock от разработчика с ником Zagitta снимает этот лимит программно, на уровне ядра Linux, без патченого драйвера и без перепрошивки VBIOS.

Дисклеймер сразу: сам я этот модуль не тестировал (в отличие от предыдущей статьи про Qwen3.8 на 1070, где все цифры — мои собственные замеры). Всё ниже — разбор репозитория и README проекта, с указанием, где цифры — заявления автора и коммьюнити, а не независимо проверенный бенчмарк.

В чём суть ограничения

NVIDIA разделяет линейку на гейминговые GeForce RTX и профессиональные/дата-центровые карты (Tesla, A100, H100 и т.д.) не только по цене, но и по пропускной способности тензорных ядер на FP16/BF16/TF32 с накоплением в FP32. Железо физически одно и то же (или очень близкое), но на потребительских картах эта математика искусственно урезана — чаще всего вдвое от паспортной пиковой скорости тензорных ядер.

Для игр это не имеет значения — там этот режим почти не используется. А вот для локальных LLM, файнтюнинга, генерации изображений и видео — это именно то, что считает большую часть времени при обучении и на этапе prefill (обработка входного промпта).

6 ноября 2026 года на площадке Loft Hall (г. Москва, ул. Ленинская Слобода, 26, стр. 35) состоялась церемония награждения третьего сезона премии «Проксима» для рекламодателей, диджитал-специалистов и маркетинговых агентств, Темой мероприятия «Проксима 2026» являлось «время расцветать».

Инфраструктура почти всегда строится под вчерашние задачи. Unix проектировали для машин с разделением времени, TCP/IP — для сети, которая должна пережить потерю узлов, Borg — для одной компании с собственными ЦОДами, где разнородность машин в основном пряталась за единой моделью ресурсов, а Kubernetes унаследовал от Borg почти всё, что в нём лежит глубже API. Каждая из этих систем была блестящим ответом на свои вопросы, и каждую потом десятилетиями натягивали на вопросы, которыми их авторы даже не задавали. То есть сегоняшние задачи решает конвенциональное решение, принятое индустрией, которое для их решения не предназначено.

В этой статье мы попробуем подойти к этой проблеме с другого конца. Сначала разберёмся, какие задачи будут решаться завтра, какой станет физика вычислений, экономика и требования к доверию, и только потом выведем из этого соответсвующий инфраструктурный слой и соберем прототип, который выбирает не только место и время для задачи, но и саму физику вычисления (от процессора до квантового компьютера и живых нейронов).

Прогнозирование спроса, планирование закупок и управление запасами напрямую влияют на финансовые результаты компании, но на практике эти процессы нередко развиваются независимо друг от друга: подразделения используют разные данные, руководствуются собственными показателями и планируют в разных горизонтах. В результате прогноз спроса не всегда учитывается при планировании пополнения, а решения по запасам могут расходиться с общими бизнес-целями.

Автоматизация отдельных участков не гарантирует, что ситуация изменится. Если процессы не согласованы, ответственность между подразделениями не распределена, а требования к системе сформулированы без учета реальных задач бизнеса, компания рискует просто перенести существующий хаос в цифровую среду.

24 ноября в 11:00 (МСК) эксперты Novo BI и ROXIT (входит в ГК «Корус Консалтинг») проведут вебинар о том, как связать бизнес-цели, процессы, регламенты и IT-систему в единую модель планирования, ориентированную на измеримый результат.

При выборе облака для размещения сервисов и приложений обычно изучают доступную информацию о том, как устроена инфраструктура провайдера. Дублированные вводы питания и сеть, дизель-генераторы, SLA с множеством девяток, надёжные СХД, сертификаты Uptime Institute – всё это успокаивает при оценке рисков.

Это впечатление во многом справедливо: облачные провайдеры обычно уделяют много внимания надёжности ЦОДов. Но надёжность площадки и сохранность данных клиента – не одно и то же. В облаке ответственность разделена: провайдер отвечает за доступность платформы, а защита приложений и аварийное восстановление (DR) остаются за клиентом. Риски при этом те же, что на собственной площадке: отказы оборудования, вредоносное ПО, ошибки администраторов. Компенсация по публичному SLA провайдера, как правило, ограничена стоимостью услуги и не покрывает потери от простоя сервиса и утраты данных.

Резервное копирование средствами провайдера защищает от многих проблем, но не от всех: копии хранятся в том же облаке, что и основные данные, и могут оказаться с ними в одном домене отказа. Домен отказа – это набор ресурсов, которые выходят из строя одновременно из-за одного события. В облаке таким доменом может оказаться не стойка и не машинный зал, а целый ЦОД, облако провайдера или один клиентский аккаунт. Если основные данные и копии находятся в одном домене отказа, одно событие затрагивает их одновременно.

В Telegram появились HTMLBubbles: бот присылает сообщение, внутри которого работает крошечная веб-страница со скриптом. Игра, опрос или калькулятор живут прямо в пузыре чата, без Mini App и хостинга. В публичном Bot API метода для них пока нет, но в протоколе MTProto они уже есть.

Я сделал мини-игру из Telethon, подменив клиенту слой протокола с 229 на 233. Рассказываю, где брать схему (документация расходится с исходниками Telegram Desktop), как описать новые типы руками, почему бот падает, если сделать его админом канала, и как это чинится парсером на десяток строк. В конце - таблица того, что умеет движок виджетов, и проверка, куда их на самом деле пускают: пересылка, инлайн, каналы и группы закрыты, хотя документация разрешает.

Тестировщики отдают документацию языковой модели Claude от Anthropic и получают из неё тест-кейсы и автотесты. Это работает, если документация точная и если на двух этапах цепочку проверяет человек. Как это устроено, где грабли и что пока не взлетело, рассказываю под катом.

Мир ИИ-агентов стремительно развивается. Совсем недавно ИИ-агент был обычным чатом с LLM, где он творил что хотел. Но в последнее время вы могли даже сами слышать такие вещи как скиллы, MCP, оркестрационный цикл, инструменты, управление контекстом — все это составляющие части агентской системы. И такая обвязка носит имя Harness. Этот термин родом из среды тестировщиков — Test harness — это обвязка, которая позволяет прогонять код в контролируемых условиях. А Agent Harness — уже слой инфраструктуры, который позволяет автоматизировать и оперировать рабочим окружением. Проще говоря, приближает агента к агентности, если каламбурить.

Сам агент — это LLM + Harness. При умелом использовании даже не самая лучшая модель, но с качественным Harness-окружением может обогнать использование топовой LLM, но без обвязки.

В этой статье я и расскажу, что такое Agent Harness и из каких составляющих частей на момент 2026 года он состоит.

Генеральный директор Nvidia Дженсен Хуанг признался в романтических отношениях с предполагаемой китайской шпионкой Элис Хуан. Совет директоров американской компании объявил о проведении независимого расследования.

От 100-мегабитного порта роутера до ECMP: что ограничивало раздачу и как каналы сложились.

Дома интернет приходит только через телефон: на нём 5G давал около 450 Мбит/с, а компьютер через роутер получал 96–98. Я хотел забрать на компьютер всю доступную скорость и проверил по отдельности USB-модем, роутер и прямое подключение к точке доступа телефона. Затем объединил эти пути: в speedtest загрузка дошла до 456 Мбит/с. Ниже — замеры, ограничения каждого подключения и то, как схема работает, когда телефон уносят от компьютера.

В Верховный суд Калифорнии поступил иск против Google, в котором утверждается, что 13-летняя ученица спланировала самоубийство спустя несколько месяцев после начала общения с искусственным интеллектом компании на выданном школой ноутбуке Chromebook, пишет New York Times.

Продолжение моей предыдущей статьи о том, как я из инженера радиосвязи стал тестировщиком базовых станций. Если коротко: десять лет я занимался радиосетями, потом перешёл в тестирование телеком-оборудования, а сейчас работаю в YADRO над базовой станцией, которую мы разрабатываем с нуля.

За это время я прошёл путь от инженера до руководителя группы, в которую входят две команды по восемь человек. Расскажу, как это произошло и что изменилось.

Это не руководство для руководителей и не универсальная инструкция. Это честный опыт перехода — для тех, кто думает о похожем шаге и хочет понять, как это бывает на самом деле.

Google расширила линейку TPU восьмого поколения до четырёх систем. Новинки рассчитаны на разные задачи: TPU 8i Max — на работу с большими контекстами и сложными ИИ-агентами, а TPU 8tx — на защищённые вычисления с чувствительными данными.

TPU 8i Max построена на двух объединённых TPU 8i. По сравнению с базовой системой она предлагает вдвое больше вычислительной мощности, SRAM и пропускной способности HBM. Это должно помочь при обработке больших контекстов и работе нескольких агентов с крупными проектами.

TPU 8tx предназначена для конфиденциальных вычислений. Система сочетает TPU 8t с процессорами AMD EPYC пятого поколения и аппаратной защитой данных и весов моделей даже во время обработки. Она ориентирована на государственные организации и компании с повышенными требованиями к безопасности. Google также заявляет о снижении задержки до двух раз относительно TPU 8t.

Онлайн-мафия ломается о простую вещь: нужно 6–10 человек одновременно. Я сделал мини-приложение для Telegram и MAX, где пустые места занимают боты. Рассказываю, как устроен их «мозг», почему он не видит лишнего, как боты-мафия врут и как я подбирал баланс, прогоняя тысячи партий одних ботов.