Все потоки

Итан Сигел (американский астрофизик‑теоретик и научный журналист, автор рубрики «Спросите Итана», один из пропагандистов современных научных знаний), пытается поколебать нашу уверенность в том, что физики уже объединили все три фундаментальных квантовых силы и, засучив рукава, взялись за объединение их с гравитацией...

@avshkol перевёл эту статью для всех, кто хочет быть в курсе современных физических проблем, ибо в нашей с вами физике (на конец 2026 года) с объединением фундаментальных взаимодействий всё пока далеко не столь однозначно...

Shopify отказалась от React Native для своего мобильного приложения и переходит на собственную архитектуру Reflex, построенную вокруг Swift и Kotlin. Она отделяет логику от интерфейса, чтобы AI‑агентам было проще работать с кодом, и проверять поведение без запуска эмулятора.

Казахский язык в NLP считается малоресурсным. Открытых текстов на нём немного, а размеченных параллельных данных про здоровье почти нет. При этом люди ищут про здоровье постоянно, и ищут вперемешку: «қалқанша без», «щитовидка», «ттг» в одном запросе.

У меня есть сайт, где больше сотни страниц про женское здоровье и психосоматику написаны по‑русски и переведены на казахский и английский. Я собрала из них небольшой открытый словарь и выложила на Hugging Face. Заодно расскажу про второй проект на том же сайте: MCP‑сервер для ChatGPT и Claude, внутри которого нет языковой модели.

81-летний М. Джон Харрисон получил Букеровскую премию за роман «Конец всего» — постапокалиптическое произведение, действие которого разворачивается на побережье графства Кент в недалёком будущем, — и стал самым пожилым лауреатом в истории премии.

Габи Вуд, исполнительный директор Фонда Букеровской премии, отметила, что, хотя многие предыдущие лауреаты пробовали свои силы в научной фантастике, Харрисон стал «первым лауреатом Букеровской премии, вышедшим из подлинного мира научной фантастики». Она назвала это «исторической победой для писателя, чьи десятилетия творчества легко прослеживаются на каждой странице».

Харрисон, который публикуется уже шесть десятилетий, обошёл Маргарет Этвуд, которой было 79 лет, когда она разделила премию в 2019 году за роман «Завещания». В понедельник вечером на церемонии в Лондоне он получил награду в размере 50 000 фунтов стерлингов и приз.

Действие романа «Конец всего» («The End of Everything») — первой номинации Харрисона на Букеровскую премию — разворачивается через несколько десятилетий, спустя годы после катастрофы, причины которой никто не может должным образом объяснить. Действие романа происходит на побережье графства Кент, где Филипп Теннент и его пожилая тётя Марни пытаются выжить в условиях надвигающейся угрозы со стороны таинственных иГетти: огромных существ, способных менять облик, происхождение и намерения которых так и остаются невыясненными. Объём книги составил 198 страниц, что сделало её самой короткой в шорт‑листе.

Мэри Бирд, председатель жюри, отметила, что решение было принято единогласно после целого дня обсуждений. «Это книга, которая переворачивает ваше мировоззрение с ног на голову, вызывает ироничную улыбку — и, что удивительно, учитывая тему, оставляет лёгкий привкус оптимизма», — сказала она. «Одна из главных идей книги заключается в том, что если — или когда — такой апокалипсис наступит, он будет непостижим. И старые правила тоже не будут иметь значения… Это политика настоящего, увиденная через призму будущего».

В прошлой статье мы уговаривали металлобазу обновить сайт. Допустим, что уговорили: цены текстом, сортамент, форма "Рассчитать стоимость". Заявки пошли. А через пару месяцев в понедельник директор задает простой вопрос: "Почему на прошлой неделе с сайта пришло меньше заявок?"

Ответ лежит в Яндекс Метрике. Но директор в Метрику не заходит, менеджер по продажам в ней путается, а подрядчик пришлет отчет в пятницу. Мы сделали для таких случаев открытый MCP-сервер: он подключает Метрику к ИИ-ассистенту (Claude, Cursor, VS Code и другим), и вопросы можно задавать обычными словами.

Ниже разбор на условной металлобазе. Цифры придуманы для примера, а ход расследования типичный.

Вдвое урезали память контейнеру. Тесты прошли. На реальном трафике тоже все отлично. Две недели всё работало стабильно.

Но затем почему-то нагрузка изменилась, и больше 60% запусков пришлось повторять с увеличенными ресурсами.

Так ребята из Netflix получили классный урок при разработке системы, которая сама подбирает ресурсы контейнеров. Оставить всё с запасом выходит дорого. Убрать запас страшновато. Особенно когда контейнеров сотни тысяч в день, а менять настройки будет не человек.

Первые программисты в буквальном смысле собирали программу руками: переключали кабели и выставляли тумблеры. Потом они набивали машинный код на перфокартах, а вскоре перешли на ассемблер. Позже появились C и C++ — языки, уже более понятные человеку, но всё еще довольно душные в повседневной работе. За ними пришли Python, JavaScript и Go, на которых писать стало куда приятнее и быстрее. Каждый раз менялся способ, которым разработчик объясняет компьютеру, что от него требуется, и с каждым шагом это общение становилось всё проще и понятнее для человека.

ИИ-агенты стали следующим шагом в этом направлении: теперь рутинную часть задачи можно описать неформальным языком в виде ТЗ, отдать агенту и проконтролировать результат. Выбрасывать знание языков программирования на свалку, конечно, рано — без него не получится заглянуть внутрь проекта и разобраться, почему что-то отвалилось. Но сама работа постепенно становится более текстовой и менеджерской.

Как именно при этом меняется повседневная разработка, мы решили разобрать на примере компьютерного зрения. Для этого поговорили с Владом Ломтевым, senior CV-инженером нашей команды, чья работа охватывает весь цикл задач от проектирования систем до оптимизации нейросетей. Вместе мы выделили пять рабочих сценариев, где агенты сильно экономят время, и выяснили, в каких вопросах они пасуют перед опытом живого специалиста. 

Привет, Хабр. Меня зовут Роман, я работаю в группе проектирования пользовательских интерфейсов для B2B-решений «Лаборатории Касперского». В какой-то момент мы столкнулись с определенным хаосом в хранении и доступности материалов. Дизайнер всегда помнит, где лежат его макеты. Аналитику, разработчику и тестировщику приходится искать их в комментариях к задачам, в чатах и в тяжелых релизных файлах, где нужной страницы может просто не оказаться.

Чтобы решить эту проблему, мы перестроили дизайн-документацию продукта в Pixso: мастер-макет повторяет мейн, у каждой задачи свой файл, а на релизе все раскладывается по местам одним действием. Я хочу поделиться нашим опытом и рассказать, как это устроено, где схема пока проседает, а также поделиться чек-листом для тех, кто захочет повторить наш вариант у себя.

Направил в ЕРИР вопрос по одной немного кровоточащей занозе насчет неопределенности по теме ставок НДС в акте ОРД

Вопрос:

Это была наша вторая работа с АО НПК «Промышленные технологии». Основным направлением деятельности этой компании являются научные изыскания в областях с обеспечением процессов трения различных материалов, применением смазочных материалов, усовершенствованием конструкций узлов, проектированием и опытным производством образцов продукции, разработкой технической документации, сопровождением промышленного производства, шеф-контролем и сервисным обслуживанием поставленной техники. Новая заявка относилась к технологии соединения полимерного материала и металлосодержащего материала с получением композитной структуры для ее использования в качестве слоя слоя, трущегося между деталями машин.

Представим обычную задачу: нужно расширить покрытие REST API автотестами. Сейчас с такими задачами справляются ИИ-агенты: изучают существующий код, добавляют необходимые методы клиента, пишут тестовые сценарии и возвращают готовую реализацию.

На первый взгляд все отлично. Тесты написаны, код аккуратный, а pytest успешно собирает новые проверки. Но означает ли это, что задача действительно выполнена? Не обязательно.

Например, агент может проверить, что при некорректном запросе API возвращает HTTP 400, но не проверить структуру тела ошибки. Или убедиться, что запрос на удаление Git-тега завершился успешно, но не проверить, исчез ли тег из самого репозитория. Формально тесты есть. Возможно, они даже проходят. Но насколько им можно доверять? С этой проблемой я столкнулся, когда начинал активно делегировать ИИ-агентам разработку автотестов.

В этой статье я покажу, как получилось организовать работу по методологии Specification-Driven Development (SDD), через фреймворк OpenSpec с помощью специализированных ИИ-агентов. Разберу реальные задачи по тестированию REST API и расскажу, почему успешный запуск тестов еще не означает, что тест не фигня.

Материал преимущественно для тех, кто на «ты» с API, Python, pytest, тест-дизайном и базово использует LLM, но еще не разобрался с организацией работы через спецификации (SDD, OpenSpec), многоагентную оркестрацию и разделение ролей.

Привет, Хабр. Меня зовут Владислав Пурьев. Я занимаюсь разработкой экосистемных и комплексных сервисов в VK. В предыдущей статье мы познакомились с теоретическими основами языка описания интерфейсов (IDL).

Эта статья посвящена платформенному механизму в Android — Android Interface Definition Language (AIDL), в основе которого лежат оригинальные идеи IDL.

Мы проведём подробный теоретический разбор того, как удалённый вызов процедур (RPC) и IDL реализованы в системе Android и как AIDL вообще работает. 

На момент публикации материалы в этой статье актуальные, а полные версии кода можно найти в вашей IDE, в проекте AOSP или на сайте Android Code Search.

Вероятно, у вашей кошки есть некоторые претензии к качеству обслуживания. Все эти мявы и завывания являются не только возгласами разочарования, но и прямым требованием к вам исправить ситуацию.

Специалисты по поведению животных из Университета Сан‑Паулу в Бразилии создали проблему для 38 домашних кошек и посмотрели, как те будут себя вести при наличии или отсутствии человека, способного её решить. Оказалось, что кошки орали в 4 раза чаще в присутствии их хозяев (или слуг?)

До подачи годового отчёта резидентов «Сколково» за 2026 год ещё несколько месяцев. При его подготовке обычно возникают одни и те же вопросы: какие документы подтвердят исследовательскую деятельность, как правильно отразить коммерциализацию и что делать, если за год компания заметно отошла от проекта, с которым получила статус резидента?

В 2026 году вопросов стало ещё больше. Изменились требования к деятельности участников, заработало правило 70/30, а 20 октября Фонд утвердил долгожданный порядок расчёта доходов. Всё это предстоит учесть при подготовке годового отчёта, который резиденты будут сдавать в 2027 году.

Прокси обычно покупают по модели широкого пула с оплатой за гигабайт, и эта модель ломается, как только трафик становится большим, а одновременных регионов нужно мало. Разбираю механику смены гео на безлимитном мобильном порту, вывожу формулу точки безубыточности и показываю четыре задачи, где переключение гео на одном порту дешевле резидентных и мобильных прокси с оплатой по трафику. Цифр по ценам и объёмам в статье нет сознательно, вместо них переменные, которые вы подставите из своих логов.

За время работы iOS-разработчиком я не раз встречал те или иные рекомендации по выбору быстрого механизма синхронизации. Если нужна высокая производительность, то используйте os_unfair_lock. Если чтений гораздо больше, чем записей, то присмотритесь к read-write lock или concurrent queue с barrier-записью. А когда речь заходит о Swift Concurrency, нередко можно услышать, что actors работают медленно и проигрывают обычным блокировкам.

Мне захотелось проверить, насколько эти рекомендации подтверждаются на практике. Поэтому я решил сравнить механизмы синхронизации в задачах, похожих на те, которые встречаются в реальных приложениях. И заодно выяснить, есть ли механизм, который можно выбирать по умолчанию для большинства таких задач.

Почему len(“ё”) в Python иногда возвращает 2, регулярка [а-яА-Я]+ отвергает слово «ёж», а стандартная нормализация Unicode пропускает фишинговые логины с кириллической «а»?

Редакторы спорят, нужна ли буква «ё» в тексте, а разработчики ловят из-за неё баги в проде. На примерах в Python и PostgreSQL 18 разбираемся, как две точки над буквой влияют на хранение данных, почему расширение unaccent создаёт смысловые коллизии между «мелом» и «мёлом» и как правильно разделить нормализацию, полнотекстовый поиск и защиту от омоглифов.

Что осталось за кадром в прошлый раз?

В статье «О вузовских ИИ‑детекторах: что они могут, а чего нет. Неочевидные результаты собственного тестирования» я сделала вывод, что актуальные версии Думейта, Антиплагиата и GPTZero позволяют корректно определить автора текста, и предложила для этого более эффективный подход, основанный на оценке доли человеческого текста вместо доли ИИ. Однако на том этапе тестирования я использовала только исходные/первичные тексты, которые либо не подвергались никакой доработке (мои собственные тексты и их сгенерированные «близнецы»), либо тексты с неизвестным происхождением и детектированным смешанным авторством. Между тем в настоящее время остается все меньше и меньше студенческих работ, в написании которых ИИ не поучаствовал тем или иным способом — в качестве поисковика, генератора, переводчика или редактора.

Работы ИИ‑детекторам все прибавляется, а вместе с ней растет и количество претензий к оценкам детекторов, которые высказываются уже не только нерадивыми студентами, но и отличниками. Утверждается, в частности, что даже полностью человеческий текст детекторы могут оценивать как написанный с существенным участием ИИ. Особенно поразительна история студентки Кемеровского университета Ангелины, которая «вынуждена была 13 раз переписывать диплом», пока Антиплагиат не оценил его как авторский. К сожалению, все такие утверждения, как правило, голословны — очень бы хотелось проверить реальные случаи и понять, в чем именно может быть причина ложноположительных оценок ИИ.

В конце октября вокруг PHP развернулась одна из самых громких дискуссий о безопасности open source этого года. Две критические уязвимости под общим именем PHP2Shell допускали удалённое выполнение кода без аутентификации, а их раскрытие сопровождалось утечками и спором между поставщиками. После первых дней громких заголовков в СМИ тревога успела смениться скепсисом. Пока одни участники сообщества яростно выясняли, почему исправления задержали, другие спрашивали: а не преувеличена ли вовсе опасность?

Разница в реакции была разительна. В Нидерландах из предосторожности отключили государственные порталы, а в Германии прикрыли сайты города Мюнстер и его онлайн-сервисы. Университет Хельсинки временно закрыл свой экземпляр образовательной платформы Moodle и несколько других сервисов, чтобы защитить пользовательские данные. Три дня спустя исследователь Джеймс Павур предложил взломать свой PHP-сервер и забрать биткоины примерно на 500 долларов. Его, наоборот, смущало, что громких предупреждений много, а сообщений о реальных жертвах мало. 

И всё же спор не сводится к тому, кто испугался сильнее. Как получилось, что об ошибке знали задолго до публикации, а выпуск исправления сопровождался утечками и разногласиями? И что остаётся выяснить тем пользователям, кто дождался исправлений?

OpenRewrite обновил зависимости, поправил код, тесты прошли — кажется, миграцию на Spring Boot 4 можно считать успешной. Но что, если после такого обновления старые клиенты начнут получать 400, а привычные значения в JSON внезапно изменятся? На примере сервиса заказов разберём, откуда берутся эти расхождения и как поймать их до выката с помощью снимков API‑контракта.