Научпоп

Крупные компании ежедневно генерируют, обрабатывают и хранят колоссальные объемы информации. По данным исследования IDC, корпоративный цифровой контент удваивается каждые 18–24 месяца (ссылка), а средний сотрудник тратит до 20% рабочего времени ежедневно на поиск нужной информации или коллеги, который сможет ему помочь. При этом он еще и отвлекает коллегу на решение своего вопроса. Казалось бы, в эпоху цифровизации найти нужный документ или ответ должно быть проще, чем когда-либо. Однако реальность оказывается совершенно иной.

Многие разработчики при обсуждении основ Clean Code называют одни и те же принципы — чаще всего упоминаются DRY, KISS и YAGNI. Эти концепции прочно закрепились в профессиональном сообществе и воспринимаются как обязательная часть хорошего кода.

Принцип RUG упоминается значительно реже. Чаще всего о нём узнают с опытом, а многие применяют его интуитивно, даже не подозревая, что для этого подхода существует отдельное название и формулировка.

Сегодня я хочу поговорить о принципе RUG и о том, какие рекомендации он даёт по написанию программного обеспечения.

RUG (Repeat Until Good) — это принцип, который говорит: можно повторять один и тот же код, пока это разумно.

На ранних этапах разработки важнее просто реализовать логику, исходя из текущих требований, чем пытаться сразу создать «идеальную» абстракцию. В этот момент задача — как можно быстрее получить рабочее решение, которое отражает текущие знания о системе. Но со временем, когда одна и та же логика начинает встречаться всё чаще, становится очевидно, что её удобнее и правильнее выделить в отдельную, чётко оформленную абстракцию, чтобы избежать дублирования и упростить дальнейшую поддержку.

Мы используем этот принцип каждый раз, когда пишем код. Ведь практически любую логику можно сделать более абстрактной и масштабируемой — вопрос лишь в том, когда наступает подходящий момент для этого.

Я буду использовать TypeScript, так как этот язык знаком большинству разработчиков. 😁

Эра искусственного интеллекта уже наступила — и люди, мягко говоря, в панике.

К счастью, я здесь, чтобы рассказать хорошие новости: AI не уничтожит мир, а наоборот, вполне может его спасти.

Для начала короткое описание того, что такое AI: это применение математики и программного кода для обучения компьютеров понимать, синтезировать и генерировать знания примерно так же, как это делают люди. AI — это программа, как и любая другая: она запускается, принимает входные данные, обрабатывает их и выдаёт результат. Причём output AI полезен в самых разных областях — от программирования до медицины, юриспруденции и искусства. Её владеют и контролируют люди, как и любой другой технологией.

А теперь коротко о том, чем AI не является: это не какие-то «убийственные программы» и роботы, которые внезапно оживут и решат уничтожить человечество или развалить всё вокруг, как это показывают в фильмах.

И еще короче о том, чем AI может стать: способом сделать лучше всё, что нам действительно важно.

Десятки нейросетей, «цифровых платформ» и другие «обязательные элементы» современного техностартапа — именно это мы ожидали увидеть, когда открывали список участников «Ярмарки стартапов» стартующего сегодня. Но увидели куда более неожиданные вещи. Кто-то делает аэродинамические трубы для школьников, кто-то насыщает кислородом водоёмы с помощью промышленных аэраторов, кто-то создаёт систему для нейтрализации беспилотников. Все они вышли из бесплатного акселератора, хотя их путь до продакшена пока ещё не закончен.

Завершаем рубрику «Где нас нет» о жизни и карьере ИТ-специалистов в российских регионах. Мы опросили айтишников из всех восьми действующих федеральных округов России: у нас вышли материалы про Дальний Восток, Сибирь, Урал, Северный Кавказ, Северо-Запад, Приволжье, Юг и часть регионов Центрального округа. 

Центральный федеральный округ включает целых 18 субъектов, поэтому мы разделили его на две части. Уже рассказали о регионах, которые находятся ближе всего к Москве и Московской области, а в этот раз затронем оставшуюся часть округа. 

Привет, Хабр! Я Михаил Косцов, руковожу практикой вычислительной инфраструктуры и систем резервного копирования в К2Тех. Недавно мы тестировали СХД от Аэродиска, а теперь на очереди ещё один отечественный продукт — сервер «Гравитон» С2122ИУ на платформе «Урал».

Российский рынок потихоньку заполняется предложениями от отечественных производителей серверов, но главный вопрос остается открытым: способны ли они удовлетворить потребности бизнеса? Даже у Dell и HPE есть косяки, что уж говорить о новичках. И вот с «Гравитон» получилась интересная история: железо оказалось крепким, а система управления… ей есть куда расти.

В статье попробуем честно ответить на вопросы: насколько созрело российское железо, может ли новый сервер потягаться с Dell R660, и где у него сильные стороны, а где — недоработки.

Comet от Perplexity— браузер будущего с AI-ассистентом, который помогает автоматизировать рутину. В статье делюсь опытом недельного теста, плюсами и минусами, и рассказываю, чем новый подход отличается от привычных решений.

Однажды у всех в жизни происходит момент внезапного осознания: я уже взрослый и могу делать все, что угодно (ну почти). Как-то раз я смотрела стрим и обратила внимание на эстетичное и комфортное рабочее пространство в кадре. Меня зовут Анастасия Наумова — я не стример, а редактор в KODE, поэтому тоже провожу много времени за рабочим столом. И кто мне запретит сделать его таким же классным?

Так родилась идея для этой статьи: описать подходы с точки зрения приоритетов: как понять, чего не хватает на рабочем месте и что действительно стоит добавить. Помимо базового минимума и роскошного максимума, я собрала примеры с фото у коллег и подписчиков в соцсетях — они ждут вас в середине статьи.

Однажды мне попалось интересное видео о необычном бизнес‑лайфхаке. Англоязычный автор рассказывал о том, что создаёт детские книжки полностью с помощью нейросетей и продаёт их в цифре на Amazon. Эти детские книжки были совсем незамысловатые: большая, размером в страницу, нейрокартинка и пару предложений поверх. Свёрстанные 10–12 страниц — и книжка готова к продаже. «Ну чем я хуже!» — прозвучал в моей голове голос предприимчивой Фрекен Бок. И вот уже ChatGPT строчит мне первую сказку. А потом вторую, а потом третью, четвёртую, десятую. Нет, не для продажи. Для того, чтобы добиться хотя бы минимального качества текста, который бы мне было не стыдно опубликовать. Довольно быстро я осознал, что все попытки нейросети: шаблонны, поверхностны, скудны, бессмысленны и очень скучны. Уже тогда было понятно, что нейросети, если и заменят когда‑нибудь писателей, случится это ещё очень и очень не скоро. И даже в этом случае над текстами придётся ещё много работать редактору. На данный момент даже элементарные детские истории, написанные нейросетями, не выдерживают никакой критики человека, которому не далека литература.

AI‑агенты все чаще используются для принятия важных решений и даже управления активами на десятки миллионов долларов, встает вопрос возможности определения LLM модели по ее ответам — fingerprinting. Это нужно для анализа безопасности использования агента, о котором не известно технических деталей «черного ящика» и учета особенностей конкретных моделей, о чем мы писали в прошлых статьях (часть 1, часть 2). Также можно отслеживать изменения используемых моделей в конкретном AI‑агенте и вовремя распознать попытку подмены.

Компания OpenAI, известная разработкой топовых языковых моделей, сделала важный шаг навстречу открытому сообществу, представив две передовые open-source модели — GPT-OSS-120b и GPT-OSS-20b. Этот релиз знаменует возвращение компании к изначальной идее открытого распространения своих технологий (или, скорее, является пиар-ходом компании в ответ на упреки в закрытости). Событие действительно знаковое, ведь впервые с момента выпуска GPT-2 в 2019 году компания делает веса своих крупных языковых моделей полностью доступными сообществу.

В статье мы подробно рассмотрим технические особенности этих моделей, их архитектуру и механизмы работы, результаты на основных бенчмарках, аспекты безопасности и лицензионную политику. Материал основан на официальной документации OpenAI, а также на подробной информации из репозитория на GitHub и публикациях на платформе Hugging Face.

Привет, Хабр! Компании сталкиваются с разными вызовами, поэтому безопасность и эффективность становятся ключевыми приоритетами при построении защищенной инфраструктуры. Один из ключевых показателей защищенности — это управление доступом сотрудников к корпоративным ресурсам. Это не просто техническая задача, а сложный процесс, который требует точности, контроля и, что немаловажно, скорости.

Вместе с Людмилой Севастьяновой, менеджером по развитию продуктового портфеля Solar inRights Origin ГК «Солар», делимся, как создавалось и выводилось на рынок коробочное решение с нейропомощником Solar inRights Origin.

Эксперты «Солара» накопили многолетний опыт в создании продуктов и сервисов информационной безопасности, где управление доступом — одно из ключевых направлений нашей работы.

Прежде чем разработать и предложить Solar inRights Origin клиентам, команда Solar inRights тщательно изучала запросы рынка: провела масштабное исследование, чтобы выявить реальные потребности клиентов и проверить гипотезы о востребованности готового решения для управления доступом.

Привет! Это новый выпуск «Нейро-дайджеста» — коротких и полезных обзоров ключевых событий в мире искусственного интеллекта и технологий.
Меня зовут Вандер, и каждую неделю я обозреваю новости о нейросетях и ИИ.

Неделя выдалась насыщенной и интересной: Google выкатили самую мощную версию Gemini, китайцы дропнули GLM‑4.5 и новый Wan, а в ChatGPT добавили полноценный режим репетитора. Новые релизы от Luma, Runway, xAI и Tencent. Microsoft Edge теперь ИИ-браузер, а YouTube внедряет ИИ для определения возраста.

Всё самое важное — в одном месте. Поехали!

В истории вычислительной техники Великобритании хватает громких имён — Sinclair, Acorn, Ferranti. Но среди них теряется другое — скромное, почти забытое: Cifer. Эта компания никогда не претендовала на лавры создателя народного компьютера, как Sinclair Research, и не совершила прорыва на массовый рынок. И всё же в середине 1970-х — начале 1980-х она создавала устройства, которые можно назвать воплощением функциональной строгости. Машины Cifer стояли в банках, университетах, на промышленных предприятиях, соединяя пользователей с мейнфреймами и распределёнными системами, которые на рубеже 70-х и 80-х годов главенствовали в «корпоративном» сегменте IT.

В центре Млечного Пути, рядом с черной дырой Стрелец A*, звезды ведут себя странно — они выглядят моложе, чем должны, а некоторые, по расчетам, вообще могут становиться нестабильными. Одна из причин может быть в том, что, помимо привычной энергии от термоядерного синтеза, такие светила получают подпитку от аннигиляции темной материи. Их называют «темными звездами главной последовательности» (dark main sequence stars). Что это за объекты, как они появляются и почему важны для астрофизики?

В этой статье мы делимся практиками использования языковых моделей (LLM) в биологии и биомедицине — с акцентом на то, что действительно помогает учёным, студентам и всем интересующимся быстро осваивать новое, экономить время и делать работу увлекательнее.

Мы подробно рассказываем, какие LLM и сервисы сейчас актуальны — от ChatGPT и Gemini до отечественных решений и специальных инструментов для работы с ДНК, научными статьями и кодом. Показываем, как находить и сравнивать лучшие модели для своих задач с помощью лидербордов, а также как научиться “разговаривать” с ИИ так, чтобы получать от него максимум пользы.

В статье много внимания уделено тому, как LLM может стать вашим персональным наставником: объяснять сложные темы на простых примерах, генерировать упражнения, задавать вопросы на понимание и даже разбирать ваши протоколы и отчёты.
Мы честно говорим о плюсах и рисках работы с ИИ — ведь важно не только учиться быстрее, но и не забывать развивать критическое мышление и твёрдые навыки.

Если вы хотите по-новому взглянуть на свою работу или учёбу, освоить ИИ-помощников и сделать шаг вперёд в мире науки — эта статья для вас!

В 2022 году австралийская компания Cortical Labs представила широкой публике свою разработку — проект DishBrain. Исследователи вырастили 800 тысяч нейронов человека и мыши на мультиэлектродной матрице и обучили их играть в Pong. Позже завертелся хайп с искусственными нейросетями, и о детище Cortical все забыли. Между тем в мае этого года компания показала новую разработку под названием CL1 — следующий этап развития систем на живых нейронах. А значит, пришло время переключиться с ИИ на биогибридные компьютерные системы, или wetware (от англ. wet — «мокрый»), и посмотреть, как там дела.

В этом тексте — о том, есть ли смысл в биогибридном интеллекте, как он устроен, в чем преимущества/проблемы и за какими проектами, помимо работы Cortical, можно следить.

Ведущие производители чипов Samsung, Micron и SK Hynix наперегонки разрабатывают новое поколение оперативной памяти DDR6, которое обещает вдвое превзойти по скорости современные решения. Когда ожидать выхода технологии на рынок и что она принесет пользователям — рассказываем в этой статье.

Всем привет!

Это моя первая заметка на Хабре и в интернете вообще. Поэтому сразу хочу извиниться за некоторую косность изложения и незрелость оформления текста.

Для своих редких домашних проектов я заказываю печатные платы на известном многим китайском сайте jlcpcb. В данной заметке мне бы хотелось поделиться своим опытом монтажа и пайки компонентов на таких платах в домашних условиях, на примере моего последнего хобби проекта.

Схемы и платы из EDA редактора я здесь приводить не буду, т.к. проект еще находится в стадии отладки, поиска ошибок и внедрения новых решений. Расскажу лишь вкратце суть и причины разработки, а затем хочу сделать акцент именно на процессе пайки деталей на PCB.

Итак, у одного моего бывшего коллеги и старого приятеля в ремонте появился преобразователь постоянного напряжения от аккумуляторов в переменное 230В. Хочу сразу сказать, что само устройство целиком я никогда вживую не видел. Как мне пояснил мой друг, частой причиной поломки таких преобразователей является выход из строя микроконтроллера управления основной ШИМ преобразователя — SG3525. Микроконтроллер измеряет входное напряжение с батареи, температуру каких‑то силовых элементов, и при превышении, либо просадке входного напряжения, а также превышении температуры выключает SG3525 и включает вентилятор и играет звуковой сигнал тревоги. Здесь все достаточно просто. Единственный минус — ног у микроконтроллера всего 8, из них две — Vdd и Vss(GND).

Микроконтроллер имеет шлифованную верхнюю поверхность без маркировки. Но по распайке некоторых компонентов в нем отчетливо угадывается PIC12F675.
Ещё одна проблема, что из‑за недостатка свободных ног мне недоступен аппаратный дебаг. ICSP пины, как раз задействованы для измерения входного напряжения и температуры. Разве, что можно попробовать использовать один из пинов МК под программный UART‑TX и передавать данные по нему.

В общем достаточно убогий и старый микроконтроллер — он уже больше 20 лет присутствует на рынке. Есть более современные аналоги pin-to-pin. Думаю, поработать с ними позже.

Можно ли создать робота, который без рельсов перевезет 400 тонн и при этом не промахнется мимо точки разгрузки из-за прогиба шасси на 5 сантиметров? За два года работы над автономными мобильными роботами (AMR) для металлургических и машиностроительных предприятий мы выяснили — можно, но придется переизобрести половину алгоритмов навигации.

Внутрипроизводственная логистика тяжелых грузов — один из последних участков, где автоматизация буксует из-за технических ограничений. Рассказываю, как мы их обошли и что из этого получилось.