На сегодня почти всё внимание IT-общественности приковано к LLM — огромным нейросетям, которые почти как люди. LLM внедряют в HR, дизайн, журналистику, писательство, маркетинг, в общем в первую очередь туда, где важна красота изложения или картинки, и весьма широк допуск понятия ошибки (программирование стоит особняком, его стоит рассматривать отдельно).

Но основа экономики всё-таки не эти, весьма, конечно, уважаемые специальности, а промышленность, транспорт, энергетика — те, кто реально производит материальные ценности и материальные услуги. Но об успехах LLM в этих отраслях особо не слышно. Нет, конечно есть примеры, но большая их часть касается документооборота, правового обеспечения, CRM и так далее. Такое ощущение, что LLM полезна только офису и то не всем, а только обеспечивающему персоналу.

Что же происходит с нейросетями, когда они сталкиваются с реальным миром и реальным железом?

В пасмурный январский день историк Иван Малара сидел в Национальной центральной библиотеке Флоренции, внимательно изучая семь экземпляров древнейшего и наиболее влиятельного астрономического текста XVI века. Страницы принадлежали «Альмагесту», в котором ученый-энциклопедист II века Клавдий Птолемей описал свое видение геоцентрической модели Вселенной. Листая страницы, Малара заметил нечто необычное. Кто-то записал Псалом 145 на пустой странице — почерком, напоминающим почерк очень известного тосканского астронома.

Малара понял, что в этой книге оставил огромное количество примечаний не кто иной, как Галилео Галилей. Открытие Малары, описанное в статье, которая сейчас находится на рассмотрении в журнале «Journal for the History of Astronomy», уточняет наше представление об одном из самых известных идеологических переходов в истории науки: моменте, когда Землю вытеснили из центра нашей Вселенной.

На Хабре не раз писали про историю английского языка, французское завоевание и даже про Великий сдвиг гласных. Но когда речь заходит о произношении слов, связанных с ИТ и бизнесом, ощущение хаоса возникает особенно остро. Почему “cloud” читается не так, как пишется? Почему “queue” выглядит как избыточный набор букв? Почему “architecture”, “data”, “record” и “run” подчиняются разной логике?

Чтобы разобраться, нужно помнить: современный английский - это результат наложения нескольких исторических слоёв. И профессиональная лексика, в том числе ИТ и бизнес, распределена по этим слоям очень неравномерно. Давайте по порядку.

Эта статья - не попытка критиковать конкретный банк и не утверждение, что алгоритм ошибся. Я не знаю внутренних правил скоринга, не видел модели и не утверждаю, что решение было неверным.

Это разбор частного случая глазами человека, который внезапно оказался в очень неприятной жизненной ситуации в связи с тем, что в ответственный момент классификатор «принял решение» об отказе в ипотеке. В данный момент ситуация продолжает оставаться неясной и я нахожусь в стрессе. В какой-то степени, попытка хоть как-то разобраться в том, какие факторы повлияли на отказ в выдаче ипотеки, хоть как-то снижает уровень стресса.

31 декабря 1968 года, за несколько часов до боя курантов, на аэродроме в Жуковском символично образовалось метеоокно. Две недели самолет стоял в предстартовой готовности — низкая облачность не давала поднять машину.

Четыре человека заняли кресла: командир Эдуард Елян, второй пилот Михаил Козлов, ведущий инженер-испытатель Владимир Бендеров и бортинженер Юрий Селиверстов.

В ваших руках тяжелый футляр из полированного красного дерева. Поднимаются металлические защелки, раздается глухой щелчок, и воздух наполняется запахом старого лака и машинного масла.

На выцветшем синем бархате лежит сложный латунный инструмент, густо покрытый шкалами, окружностями и ажурной вязью. Это астролябия фламандского мастера Гуалтеруса Арсениуса — по сути навигатор, часы и калькулятор звездного неба в одном корпусе. Но больше всего поражают крошечные скульптуры, поддерживающие подвес с компасом. И тут возникает почти неизбежный вопрос: зачем этому строгому математическому прибору нужна скульптура?

Поиск ответа уводит далеко за пределы одной астролябии. Еще недавно наука не стеснялась быть зрелищной, осязаемой и даже красивой: сложные идеи воплощали в стекле, воске, гипсе и металле, но потом что-то изменилось.

Сегодня на примере корпуса моноблока BRG One Pro расскажу, как всё может пойти не так буквально на каждом этапе — производство накосячит, плату перестанут производить, а прототип повредят при доставке — и какие меры приходится предпринимать, чтобы проект все-таки увидел свет.

В этой статье я хочу поделиться своим видением того, каким должен быть удобный и информативный интерфейс SCADA системы.

Все иллюстрации в статье – это скриншоты, сделанные с разработанной мной SCADA системы, которая уже несколько лет работает на объектах заказчиков. Это не фантазии на тему как должно быть и не картинки из презентации.

При разработке я опирался на известную книгу «The High Performance HMI Handbook» (Hollifield, Oliver, Nimmo, Habibi), а также подсматривал интерфейс у Citect SCADA.

Много лет назад, в один прекрасный день, начитавшись про микроконтроллеры, я решил попробовать заняться этими устройствами. Ведь это удобно, одна микросхема может заменить сложную цифровую схему. Сделать печатку и спаять схему — это не проблема. А вот для программирования микроконтроллеров необходим программатор.

Переработал известную копилку от AlexGyver: напечатал новый корпус, сделал печатную плату вручную, устранил помехи LC-фильтром и наступил на грабли с энергопотреблением. Под катом — схема, осциллограммы и выводы.

Всем привет! На связи снова Карьерный Хакер — тот самый консультант по поиску работы, который не ленится изучать технологии, амбассадор здравого смысла на рынке труда и в HR Tech :)

Сегодня расскажу, как я поймала баги при AI-оценке релевантности опыта, когда тестировала самые популярные в России HR Tech-решения.

Также обсудим, куда уходят ваши персональные данные при интеграции российских ATS с зарубежными AI и какие есть риски на уровне государства при «сливе» данных о кадровых резервах страны в Пентагон по мнению GPT (надеваем шапочки из фольги).

Начну с небольшого экскурса в историю российских роботов-рекрутеров и того, как HR покупают технологии для решения своих задач. В этом важно разбираться, чтобы оценить потенциальный масштаб трагедии вокруг хайпа на ИИ в рекрутинге.

Погнали :-)

Давайте поговорим о вытяжной вентиляции в многоквартирных домах. Какая она бывает. Какие проблемы встречаются и как их решать. И основное: как управлять внутриквартирными дросселирующими заслонками (дроссель-клапанами) вентиляции в современных ЖК и обеспечивать комфортные уровни и шума, и расходования воздуха даже в условиях постоянных изменений тяги в общем канале. И конечно же, запользуем запылившуюся на полке Ардуинку.

Функцию rand из стандартной библиотеки языка Си для генерации псевдослучайных чисел, наверное, не ругал только ленивый. В довольно известном докладе Rand considered harmful рассказывалось о проблемах с переносимостью, ограниченным диапазоном, многопоточностью, качеством и т.п. Иногда в учебниках упоминают о том, что алгоритм в rand может быть не очень качественным, иметь проблемы с младшими битами, периодом, прохождением статистических тестов. Но крайне редко можно увидеть разбор конкретных критериев, выявляющих дефекты генераторов. В этой статье я постараюсь наглядно показать не просто отдельные недостатки rand, lrand48 и random из glibc, но их полную непригодность для каких-либо вычислений в принципе. Также вы увидите превосходство поточных шифров над minstd, линейным конгруэнтным генератором из 1980-х, не только в качестве, но и в производительности.

Хостинговые компании России устранили старые проблемы. Большинство хостингов стабильно держат соединения с крупными интернет-провайдерами (BGP-сессии с аплинками) и правильно объявляют свои IP-адреса в глобальной сети (route-объекты). Клиенты получают сервис высокого уровня без лагов.

Однако все эти достижения могут в один момент разлететься на кусочки.

Привет, Хабр. Решил слегка разбавить нескончаемый поток статей «K8S для ёжиков», «ИИ добавлен в туалетную бумагу» и прочих авторов нейростатей, пиарящих телеграм‑каналы. Я просто напишу, как захотел руками сделать дверной звонок на ESP32 и какие трудности я при этом преодолевал.

Кому интересно — велкам под кат.

Автомобильная компания была создана актером и музыкантом Николаем Фоменко. Marussia Motors построила 44 прототипа спортивных автомобилей и выпустила четыре серийных. Компания привлекала инвестиции и кредиты, активно занималась рекламой. Однако в апреле 2014 года Marussia Motors объявила о банкротстве, её имущество было выставлено на продажу. Рассказываем в нашей статье, что же пошло не так. И кому достались активы компании.

Раньше ИТ и атомная энергетика почти не пересекались. Сейчас нейросетям нужно столько электричества, что обычных мощностей дата-центрам не хватает. Для десятилетий бесперебойной работы мало закупить «железо» — требуется надежный источник гигаватт. Все упирается в топливо, а именно — в уран. О том, как этот металл стал критически важным для цифрового мира, мы и поговорим.

Всем привет! Я пытаюсь реализовать свою систему анализа металлов и сплавов. Занимаюсь своим проектом уже год. В составе системы уже около 15 модулей. И хочу представить один из них. Если кому-то интересно или есть изображения, которые нужно измерить, верифицировать с другими системами я только - за.

Немного теории из мира металловедения, который чем-то схож с миром биологии. Главное различие мира металлов, пластиков и других материалов, что это неживая материя.

Определение чугуна

Чугун представляет собой сплав железа с углеродом, где содержание углерода превышает 2,14% (обычно от 2,5% до 4,5%). Благодаря своей жидкотекучести, малой усадке и относительно низкой стоимости, чугун является одним из основных конструкционных материалов в машиностроении, энергетике и строительстве.

При анализе чугуны разделяют по состоянию углерода и форме графитовых включений, что определяет их физико-механические свойства:

Тема автономных датчиков, не требующих замены или ручной зарядки элементов питания т.е. обслуживания довольно интересна. Здесь уже публиковались ряд статей на эту тему, что в какой-то мере поспособствовало началу моих экспериментов в этом направлении. Что в итоге у меня получилось, читайте в этой статье…

Последние годы Python был вроде универсального инструмента: на нем писали всё — от мелких скриптов до огромных ML-систем, а его первое место в рейтингах воспринималось как норма. Но к началу 2026-го заметно, что динамика меняется. Скорее всего — вслед за приоритетами. Уходит время, когда удобство и низкий порог входа перекрывали любые вопросы к производительности. Компании всё чаще смотрят на отдачу — сколько ресурсов съедает система и как ведет себя под нагрузкой. Давайте посмотрим, что там с местом Python’а в рейтингах, и оценим причины.