Моя лента

Microsoft прекращает поддержку некоторых настроек режима совместимости (Compatibility Mode) в десктопной версии Word с декабря 2026 года, что потенциально способно привести к нарушению оформления старых документов.

Рассказываем, какие еще изменения произошли на платформах Cloud.ru за октябрь, и чем это может быть полезно.

🧠 AI Factory
Evolution AI Agents — расширили работу с навыками ИИ-агентов: импорт из Git и каталога, управление версиями, оценка безопасности с присвоением уровня риска, подключение к EvoClaw и установка во внешние агенты.

Evolution Managed RAG — добавили Confluence Data Center 8.5 как источник данных. Внедрили постобработку изображений через VLM для экстракторов с OCR — повышает качество распознавания.

☁️ Cloud.ru Evolution
Evolution Artifact Registry — запустили зеркала реестров: источники из debian.org, ubuntu.com, pypi.org и других. Пока в тестировании, без тарификации.

Evolution VPC — добавили пулы адресов VPC: диапазоны приватных IP для сервисов Cloud.ru Evolution. Помогают спланировать адресацию и изолировать ресурсы сервисов от вычислительных ресурсов.

Evolution VPN — внедрили отказоустойчивый VPN-шлюз в разных зонах доступности для надежности соединения. Пока на стадии тестирования, без тарификации.

Evolution Managed Kubernetes — добавили доступ через Magic Router при создании и редактировании кластера, чтобы у вас был еще один способ обмена трафиком между кластером и внешними сетями.

Пару дней назад я опубликовал в LinkedIn пост про ИИ-разработку и получил довольно неожиданный комментарий от одного руководителя разработки — мол, к ИИ-разработке он относится крайне скептически.

И причины такого скепсиса, в общем-то, понятны. Я вижу много ребят, которые попробовали ИИ-инструменты пару лет назад, когда эти инструменты ещё только придумывались, и остались совсем не впечатлены качеством — на выходе у них получился самый настоящий AI slop (от английского slop — помои), и с тех пор они так и придерживаются своего мнения. Код вроде бы собирается и даже проходит тесты, но написан он совсем не так, как у вас в команде принято, повторяет худшие места проекта и разваливается от первой же правки.

Почти год назад я ушёл с позиции технического директора в каршеринге Ситидрайв, чтобы полностью окунуться в агентскую разработку, и за этот год пришёл к выводу, что чаще всего виновата не модель, а репозиторий, который не подготовили для агента. В этой статье я расскажу, почему агенту в таком репозитории так сложно писать хороший код и что нужно сделать, чтобы слоп в нём больше не появлялся.

Снабженец строительного объекта отправляет ведомость металлопроката одновременно в 4-5 заводов и заказывает у того, кто первым прислал точный расчет. На производстве инженер-сметчик тратит от 4 до 8 часов на ручной перенос номенклатуры и сверку коэффициентов по бумажным справочникам ГОСТ.

Популярная идея «скормить скан ведомости в ChatGPT» на реальном заказе ведет к прямому кассовому разрыву: при расчете партии швеллера 16П модель ошиблась в массе на 41% в минус, что дает 126 720 рублей чистого убытка на одной строке.

В статье разбираем трехслойную архитектуру решения: как подружить нечеткий семантический парсинг сканов (OpenCV + Vision API) с детерминированным расчетным ядром на Python

Четыре Tesla V100 2017 года тянут в проде плотную Qwen3.8-27B в INT4 с окном 262 тысячи токенов — это модель zubr в ZuBrIQ (zubriq.ai), запросы к которой не покидают Беларусь. Официальный vLLM на этих картах 4-битную модель не запускает. Рассказываю, на каком форке это работает, куда утекает память, что показал бенчмарк MoE против dense и почему имя модели нельзя менять никогда.

12 ноября 2026 года вступила в силу обновлённая политика использования Anthropic, и российские издания написали, что Claude закрывают для компаний из России. Мы собрали в одном месте все даты за год и проверили, что в этой новости действительно новое.

Привет, Хабр! На связи Сара, продакт менеджер команды Промо, и Аня, руководитель контента ecom.tech. Мы работаем над тем, чтобы промо-активности помогали пользователям Самоката найти то самое, что желает их сердечко: круассаны, топ-дропы и многое другое. В статье расскажем, куда нас привела гипотеза со скроллом и как новый инструмент в приложении помог увеличить просмотры наших медиа.

Я импортировал со своего айфона большую пачку фотографий в HEIC. Оказалось, что даже на современном макбуке листать их нечем. Встроенный «Просмотр» и сторонние программы показывали следующее фото с задержкой. Сами программы тоже открывались не сразу: между двойным кликом в Finder и фотографией на экране проходило заметное время. В прошлые года, я бы немного поплевался, посетовал на разучившихся писать быстрый код девелоперов, и смирился бы, ведь раньше ради таких задержек никто бы не стал заморачиваться и писать свой просмотрщик. Но мы же живём в новой эпохе!

Три вечера, новая модель Fable 5.2 с саб-агентами на Opus 5.5, и вот смотрите, получился Bolt, нативный просмотрщик на Swift и AppKit без сторонних зависимостей.

В моих замерах Bolt листает быстрее «Просмотра», Quick Look, XnView MP и ApolloOne. Ближайший из них, ApolloOne, показывает следующее фото в два с лишним раза медленнее.

Компания Anthropic заплатила OnePWR Solutions 3,4 млрд долларов. Раньше такие суммы фигурировали в поставках чипов, но на этот раз речь о газовых генераторах для выработки 1,7 ГВт мощности для дата-центров. По данным Financial Times, это крупнейшая разовая закупка энергооборудования ИИ-компанией.

Мы уже привыкли к дефициту чипов для ИИ, особенно высокопроизводительной памяти и GPU, поставки которых расписаны до 2030 года. Теперь наступил черёд ресурсов для работы этих чипов. Текущие энергетические мощности США оказались очень ограничены, а запуск ИИ-центров вызывает протесты местных жителей, для которых стоимость энергии возрастает в разы, – поставщикам выгоднее продать её владельцам дата-центров. Сроки подключения к энергосетям растягиваются до того же 2030 года. Чтобы их сократить, ИИ-компании переключаются на автономную генерацию и даже закупают отработанные авиационные турбины.

Показательно, что Anthropic выбирает не «зелёные» источники энергии, а газ и атомную энергию. Для работы дата-центров нужна постоянная энергия, недопустимо зависеть от облачности и силы ветра. А возможные штрафы за выбросы углерода станут лишь ещё одной строчкой в расходах.

Такой же подход и у других ИИ-компаний: SpaceXSI Илона Маска использует газовые турбины для суперкомпьютеров серии Colossus в Теннесси и Миссисипи, Meta* развивает собственную газовую генерацию в Огайо. Microsoft, Amazon и Google перезапускают атомную энергетику США для получения постоянного источника энергии. Например, Google вложил более 4,4 млрд долларов в Constellation Energy для модернизации текущих АЭС и получения дополнительных 890 МВт мощностей в ближайшие 20 лет.

ChatGPT, Gemini и Perplexity могут направлять покупателей на поддельные интернет-магазины и неработающие сайты. Это показало исследование компании Podqi, которая занимается защитой интеллектуальной собственности. Подозрительные адреса встречались в 15% ответов Perplexity, 8% ответов ChatGPT и 4% ответов Gemini. При этом исследователи учитывали как рекомендации таких сайтов, так и нейтральные упоминания и предупреждения об опасности.

A/B‑тест показал +6% к конверсии при p‑value 0,03, и команда закладывает результат в бизнес‑прогноз. Но при низкой мощности эксперимента случайный шум может существенно завышать оценку эффекта. В статье разбираем, как работает проклятие победителя, насколько сильно оно искажает результаты и какие методы помогают получить более реалистичную оценку.

С актуальной темой тут пришел. Так как все больше людей переходят на нейронки, поиск естественно тоже плавно туда начал переходить, и я вот решил в этом вопросе нормально разобраться, чтобы понять куда свой вектор внимания переориентировать, чтобы на плаву остаться. Итак что я изучил, видимость сайта в нейровыдаче меряется тремя разными инструментами: первое это оценкой текста на странице, второе: долей ответов конкретной системы, где сайт назван или процитирован, и третье переходами с конверсиями в аналитике. У каждого прибора свой знаменатель, поэтому единый, назовем его, «GEO-балл» ничего не измеряет, и почти вся путаница вокруг GEO растет ровно из попытки сложить эти три числа в одно.

В энергетике ЦОД нет второстепенных деталей. Генераторы могут стоять на фундаментах, но без инженерной инфраструктуры они так и останутся дорогим оборудованием. Показываем, как собирается энергосистема Марфино, и отвечаем на непростые вопросы читателей.

Microsoft добавила в программу обратной совместимости Xbox Backward Compatibility on PC ещё 21 игру с оригинальной Xbox, включая 11 тайтлов по вселенной «Звёздных войн.»

Исследователи безопасности V12 продемонстрировали возможность удалённого выполнения кода через новую функцию Telegram — интерактивные HTML‑виджеты, встроенные непосредственно в сообщения. Уязвимость затрагивала Telegram для Android. Разработчики уже выпустили исправление.

Буквально недавно, 9 ноября, Telegram представил Bot API 10.4, разрешив ботам отправлять интерактивные HTML‑виджеты. В отличие от Mini Apps, такие виджеты работают прямо внутри переписки, без открытия отдельного приложения. Они поддерживают HTML, CSS и JavaScript, который исполняется в изолированной среде QuickJS.

И уже 11 ноября исследователи V12 опубликовали демонстрацию с названием Telegram Widgets RCE. На видео пользователь Android запускает бота, получает сообщение с обратным отсчётом, после чего на смартфоне самостоятельно открывается приложение «Калькулятор».

Более полувека назад венгерский архитектор, скульптор и преподаватель изобрёл головоломку, которой суждено было стать одной из самых популярных и любимых в мире. Её привлекательность не ослабевает на протяжении поколений: это разноцветный шестигранный кубик Рубика, над которым ломало голову не одно поколение людей.

Теперь, когда продано уже более полумиллиарда экземпляров, а кубик стал всемирно известным культурным символом, его производство возвращается в Венгрию, где изобретатель Эрнё Рубик впервые придумал знаменитую головоломку, носящую его имя.

Венгрия — «это родина кубика. Кубик родился здесь», — заявил 82-летний Рубик во вторник на открытии новой полностью автоматизированной производственной линии кубиков Рубика в венгерском городе Ясберень.

История кубика Рубика началась в 1974 году, когда Рубик преподавал дизайн в Академии прикладного искусства и дизайна в Будапеште. Стремясь создать трёхмерный объект, который был бы «бесконечным», по его словам, он изготовил прототип кубика, тогда ещё деревянного, который мог вращаться вокруг нескольких осей и состоял из 27 блоков.

Привет, Хабр! Меня зовут Рома, я backend-разработчик в ЮMoney. Почти 10 лет наша команда занимается в том числе развитием публичного платежного API. Недавно мы запустили MCP-сервер (Model Context Protocol), который позволяет нейросетям (LLM) напрямую работать с платежами и счетами.

В процессе разработки и отладки мы быстро поняли, что проектирование API для языковых моделей кардинально отличается от привычной REST-архитектуры. В этой статье я хочу поделиться полученным опытом и мыслями. Технических деталей создания MCP-сервера здесь не будет: их в интернете и так хватает. Статья будет интересна разработчикам и архитекторам, которые планируют создавать публичные или внутренние MCP-серверы.

Всем привет! Меня зовут Михаил Поливаха, я являюсь техническим лидером Open Source проекта Axelix.

Представьте довольно простую ситуацию. У Вас есть Spring Boot сервис, который раз в некоторое время ходит во внешнюю систему и синхронизирует какие-то данные. Обычный метод с @Scheduled, ничего особенного. И вот к Вам приходит коллега и говорит:

Что-то часть данных не обновилась. У нас точно синк прошёл?

Вы открываете логи. Потом вспоминаете, что реплик сервиса вообще-то три. Потом выясняется, что задача иногда падает, иногда отрабатывает успешно, а иногда выполняется заметно дольше обычного. И нужно понять, когда именно всё это началось и на каком инстансе происходило.

Если вы хотя бы какое-то время писали код в Enterprise, то я уверен, что для вас это знакомая история. И к сожалению, часто для большинства команд поведение этих самых Scheduled тасок на проде или на тестовом окружении покрыто туманом войны, там до конца непонятно, что происходит.

Недавно мы срелизили Axelix 1.3 и одна из фич, которую мы сделали, это добавили историю выполнения scheduled tasks

Я протестировала встроенного агента Figma AI на 19 задачах. Среди них были переименование сотни вариантов, перепривязка цветов к токенам и пересборка таблицы из колонок в строки. Со всеми задачами агент в итоге справился, но не всегда с первой итерации. Под катом делюсь типами задач, с которыми у агента всё сработало, а также результатами, затраченным временем и приемами, которые помогают договориться с агентом.

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.