Научпоп

Два десятилетия назад американские военные начали гонку по созданию беспилотных автомобилей, отправив парк молодых роботов-автомобилей через пустыню Мохаве в рамках своего основополагающего испытания DARPA.

К 2015 году технология беспилотных автомобилей получила широкое распространение, и в отрасли появились прогнозы, что беспилотные автомобили скоро будут повсюду.

Этого не произошло. Некоторые традиционные автопроизводители и стартапы отказались от своих усилий, сославшись на чрезмерные затраты и сложность. Регулирующие органы усилили контроль за новой технологией после аварий с участием автомобилей, оснащенных системами частичной автоматизации.

Компании, которые всё ещё добиваются прогресса, действуют осторожно, осознавая серьёзный репутационный ущерб, который может быть нанесён, если кто-то получит травму или погибнет в результате аварии беспилотного автомобиля. 

Waymo, дочерняя компания Google Alphabet Inc., в марте представила свою услугу беспилотного такси в четвёртом крупном городе США в рамках партнёрства с Uber Technologies Inc. Tesla Inc. в июне запустила услугу «роботакси» с примерно 10 или 20 автомобилями Model Y, работающими под наблюдением человека в некоторых районах Остина, штат Техас. Это всё ещё было далеко от того, что обещал генеральный директор Илон Маск в 2019 году, когда он сказал, что автопроизводителю понадобится год, чтобы выпустить на дороги 1 миллион роботакси.

(версия статьи актуальна на 26 июня 2025 года)

OpenAI за несколько лет превратила ChatGPT из экспериментального проекта в полноценного цифрового помощника, который умеет не только писать тексты, но и думать, видеть, слышать и даже спорить. Это стало настоящим поворотным моментом в истории ИИ и индустрия вошла в новый цикл развития. Появились тысячи приложений на базе LLM, десятки компаний сменили стратегию, а работа с языковыми моделями стала повседневной реальностью.

Новые версии выходят регулярно, и если вы чувствуете себя потерянными в этом потоке, то вы не одиноки. Мы специально подготовили этот материал, чтобы рассказать обо всех ключевых GPT-моделях и сопутствующих инструментов OpenAI, чем они отличаются и какую из них выбрать для своих задач.

В работе с техникой вне стен лаборатории порой требуется удобный, экономичный, и важно чтобы недорогой прибор - так как не имеет официальных сертификатов, поэтому приобретается обычно за свой счет. Этот миллиомметр измеряет от сотых долей Ом до 19.9 Ом, с фиксированной погрешностью пару десятков миллиОм, что на порядок лучше обычных мультиметров. Далее подробности о внутреннем устройстве, исследование работы прибора, и область его применения.

На практике продакшен-модели чаще всего «падают» из-за трёх вещей: несоответствие с инфраструктурой, дрейфа данных, и ошибочного отката/обновления версии.
Единый гайд по безопасной разработке ML-моделей — от хаотичного до полностью автоматизированного уровня зрелости.

Что внутри:

Как применять Infrastructure-as-Code для ML-кластеров и не оставлять открытые порты;

Зачем даже маленькой команде нужен Feature Store и как избежать training-serving skew;

Где прячутся CVE в ML-библиотеках и как их ловить до релиза;

Канареечный деплой с авто-откатом по метрикам и разумными порогами;

мониторинг дрейфа данных и качества модели в реальном времени;

Чек-лист DevSecOps: от тега в Model Registry до регулярных Model Review.

Материал поможет выстроить MLOps-процесс, устойчивый к атакам и сбоям, не превращая релизы моделей в ночной марафон.

Другие знают, что даже аутентичный ламповый стек звучит как надо только в правильном помещении, через соответствующие микрофоны и будучи «раскачанным» на нужную мощность.

В этой статье мы рассмотрим очень важный аспект автоматизации ведения ваших заметок, а именно как настроить и вызывать модальные окна, которые будут подготовлены под ваши сценарии.

1. Тревожный звонок

Был хмурый лондонский вечер, когда в нашу скромную квартиру на Бейкер-стрит ворвался взволнованный инспектор Лестрейд.

— Холмс! Нам срочно нужна ваша помощь! — воскликнул он, сбрасывая с плеч дождевик. — В городе орудует хитрый вор. Он крадёт предметы, но уносит их только в одном рюкзаке ограниченной вместимости. Нам нужно вычислить, какие именно вещи он унесёт, чтобы максимизировать свою добычу!

Всем привет! На связи снова Константин Ушенин из AIRI, и мы продолжаем говорить о глубоком обучении в квантовой химии. В прошлом посте мы немного разобрались в том, что такое молекула, как её представлять в компьютере, и как работают графовые нейронные сети.

В этот же раз я расскажу о том, какие результаты в этой области получила наша команда. Речь пойдет о новой архитектуре для предсказания электронной плотности LAGNet, про которую у нас недавно вышла статья в Journal of Cheminformatics [1]. Мы применили несколько интересных усовершенствований к модели DeepDFT, что позволило в 8 раз снизить требование к объёму необходимых данных и в целом сделало выучивание плотности более эффективным.

В мире электронных книг по-настоящему цветные E-Ink дисплеи долгое время оставались нишевым продуктом — дорогим и не всегда практичным. Но с выходом ОНИКС БУКС Фарадей второго поколения ситуация изменилась. Эта 7.8-дюймовая читалка с экраном E Ink Kaleido 3 доказывает, что технологии электронных чернил шагнули далеко вперед: теперь цветное чтение стало комфортным, а сам гаджет — доступным. Модель базируется на современном 8-ядерном процессоре и имеет 3 ГБ оперативной памяти, с Android 11 на борту.

Можно выделить два направления развития инфраструктуры квантовых вычислений: больше кубитов или больше чипов, объединенных в сеть. Посмотрим, кто занимается такими проектами и что в целом происходит с квантовыми коммуникациями в мире.

Сегодня я хочу рассказать о темной стороне ИИ, а именно — о ситуациях, когда нейросети вступают в конфронтацию с операторами, индексе риска ИИ, и в чем действительно заключается угроза со стороны условных «машин». 

Начну с двух интересных кейсов о том, как нейросети спорили со своими операторами.

В 1865 году немецкий химик Фридрих Август Кекуле ненадолго задремал у камина. Во сне он увидел змей — они извивались, свивались в клубки, а одна укусила себя за хвост. Проснувшись, Кекуле понял: уроборос, который ему привиделся, и есть структура молекулы бензола, которую он так долго искал, — кольцо, или цикл.  

Сон Кекуле перевернул химическую науку, приведя позже к открытию видоизмененных кольцевых молекул — гетероциклов. На архитектуре этих небольших органических структур основана наша ДНК, они же управляют множеством процессов в организме: от передачи нервного сигнала до заживления ран. Но это не все — из гетероциклов получились идеальные каркасы, открывающие химикам огромный спектр возможностей по синтезу веществ с кастомными свойствами: от взрывчатки до лекарств. 

Гетероциклы буквально окружают нас: кофеин в кофе, морфин в обезболивающих, хлорофилл в листьях — все это гетероциклы. Даже экран, с которого вы читаете этот текст, работает благодаря полупроводникам на основе гетероциклических соединений.

В России гетероциклами занимается команда доктора химических наук Леонида Ферштата — за них ученый получил Национальную премию в области технологий будущего «Вызов». В тексте ниже расскажем об этих веществах, без которых была бы невозможна органическая жизнь. А также сделаем небольшой обзор проектов группы Ферштата в области медицины, аэрокосмоса и гибридных органо-неорганических материалов. Гетероциклы мало обсуждают вне научных кругов, а между тем, они определяют нашу жизнь в самых разных сферах, что будет видно из текста.

Простые числа уже несколько столетий привлекают внимание математиков, которые продолжают искать новые закономерности, помогающие найти их и понять, как они распределяются среди других чисел. Простые числа — это целые числа больше 1, которые делятся только на 1 и на себя. Три наименьших простых числа — 2, 3 и 5. Выяснить, являются ли маленькие числа простыми, очень просто — достаточно проверить, на какие числа они могут делиться. Однако когда математики переходят к действительно большим числам, задача определения простых чисел быстро усложняется. Если проверить, имеют ли числа вроде 10 или 1 000 больше двух делителей, довольно просто, то такие простые подходы уже не работают в случае проверки того, являются ли гигантские числа простыми или составными. Например, самое большое известное простое число 2^136279841 - 1 требует для записи 41 024 320 цифр. Поначалу это число может показаться умопомрачительно большим. Однако, учитывая, что существует бесконечно много целых положительных чисел разного размера, это число ничтожно мало по сравнению с ещё более крупными простыми числами.

Если в работе вы тесно взаимодействуете с пациентами, студентами, клиентами или через вас проходит много людей, то вы подвергаетесь значительному риску развития диабета 2 типа. А если при этом нет поддержки от коллег, то это еще больше усугубляет ситуацию.

Пока менеджеры мечтают о мире, где можно просто шепнуть ChatGPT «сделай мне Uber, но подешевле» — и вуаля, готовый продакшен, разработчики делятся на два лагеря: одни паникуют, другие спокойно встраивают Copilot в рабочий процесс и смеются над его гениальными архитектурными решениями.

Но давайте будем честны: если бы ИИ действительно мог заменить разработчиков, мы бы уже жили в утопии, где техдолг исправляется одним кликом, баги фиксятся до того, как попадают на прод, а документация пишется без привычных «TODO: исправить позже».

Я Илья Некрасов, Android Team Lead KODE. В этой статье предлагаю разобраться, почему бизнес так любит идею «разработки без разработчиков» и почему она не работает. 

Прогнозы о том, что ИИ внезапно повысит производительность, пугающе похожи на те, что звучали после появления компьютеров на рабочих местах. Тогда нам говорили, что новые чудодейственные машины автоматизируют большую часть «белой» работы, что приведёт к созданию экономной цифровой экономики.

Перенесёмся на 60 лет вперёд, и мы увидим то же самое. Вскоре после дебюта ChatGPT в 2022 году исследователи из Массачусетского технологического института заявили, что сотрудники будут на 40% более продуктивными, чем их коллеги без ИИ.

Эти утверждения могут оказаться не более убедительными, чем наивные прогнозы эпохи «Безумцев». Тщательное исследование, опубликованное Национальным бюро экономических исследований в мае, показало, что экономия времени составила всего 3%, в то время как другие исследования показали, что использование ИИ для когнитивной работы высокого уровня приводит к снижению мотивации и ухудшению состояния сотрудников.

Мы наблюдаем зарождение ещё одного «парадокса продуктивности» — термина, придуманного для описания того, как неожиданно снизилась продуктивность в первые четыре десятилетия информационной эпохи. Положительным моментом является то, что извлечённые тогда уроки могут помочь нам ориентироваться в наших ожиданиях в настоящее время.

Механизм внимания в трансформерах, который уже много лет “is all we need”, оказывается не таким уже незаменимым. 

Это, конечно, не очень правдивый заголовок, но зато привлекает внимание. На самом деле речь пойдет о различных попытках заменить или хотя бы облегчить механизм внимания в трансформерах. Он во многом обеспечил успех моделей последних лет, но он же остается одним из узких мест. Дело в квадратичной сложности вычислений, из-за которой приходится ограничивать размеры входной последовательности. Ну и вообще, несмотря на все преимущества внимания, хотелось бы, чтобы оно, как основной двигатель моделей, было более экономично. 

Привет, Хабр! Расскажу об очередном ремонте игровой консоли Nintendo Switch Lite. Ее я купил на онлайн-барахолке очень недорого. Продавец уверял, что приставка в какой-то момент перестала включаться, но в остальном она в хорошем состоянии. Решил, что это прекрасная возможность восстановить устройство. Просто и весело, ага.

Когда консоль прибыла, я ее разобрал и сразу же заметил следы коррозии на плате — явные признаки залития водой. Сначала ситуация казалась сложной, но я все же решил взяться за ремонт. После чистки платы и замены микросхемы питания все снова заработало. Сегодня поделюсь своим опытом и рассказываю о типичных проблемах, с которыми столкнулся, ремонтируя залитые Switch Lite.

В моей статье про навязчивые движения, распространенные среди работников IT-сферы, бруксизму (сжатие челюстей и скрежет) и его последствиям посвящен отдельный блок.

После очередного техобслуживания у стоматолога я решила продолжить тему и рассказать, почему зубы - это больше чем красивая улыбка, и как их потеря ведет к системной “потере” лица, проблемам с осанкой и преждевременному старению.

Для начала отмечу, что полная экстракция (удаление) даже одного зуба будет со временем оказывать влияние и на лицо, и на тело.

Локальный сбой (частичное отсутствие). Соседние зубы наклоняются, выдвигаются вниз/вверх. Нарушается прикус. Самое неприятное - атрофия кости, которая начинается в зонах “дыр”. 

Качество жевательной функции тоже ухудшается: происходит перераспределение нагрузок во всем жевательно-речевом аппарате. С течением времени это приводит к асимметрии лица и другим проблемам, о которых напишу ниже.

Системный коллапс (полное отсутствии). Изменения происходят глобально и затрагивают всю структуру лица и челюстей. Внешне это проявляется, как "старческое лицо". Но главное - это обширная и прогрессирующая атрофия костей челюсти и кардинальная дисфункция зубочелюстной системы.

А теперь расскажу, что происходит при потере критически важных компонентов жевательного модуля.

Оригинальная Switch вышла весной 2017-го и за восемь лет продалась тиражом 150 млн штук. Эта цифра впечатляет, но к 2024-му консоль уже уперлась в потолок: 720p-экран, 4 ГБ медленной LPDDR4, устаревшая Maxwell-графика и непростительная для 2025 года невозможность хотя бы программно масштабировать картинку. Nintendo понадобилась платформа, которая сохранит форм-фактор «гибрида», но научит его жить в реальности 4K-телевизоров, DLSS-апскейла и широких инди-проектов на Unreal 5.

Switch 2 — это ответ ровно на эту боль, а не попытка догнать ПК-портативы по «сырым» гигафлопсам. Она остается карманной консолью, но при этом впервые всерьез разговаривает с вашим 55-дюймовым OLED-телевизором и способна запускать свежие мультиплатформы без ощущения «мобильного порта».