В 1985 году учёный Питер Нур будто зрил в будущее, написав свою работу под названием «Programming as Theory Building», которая сегодня стала весьма актуальной. Мы всё чаще видим, как начинающие разработчики бездумно принимают сгенерированный ИИ код, который толком не понимают, а кодовые базы разрастаются лишёнными теоретических основ реализациями. В свете всего этого чётко вырисовывается основная идея Нура: «программа – это не её исходный код».

Привет, меня зовут Диана. Я математик и автор хабраблога МТС. В прошлый раз рассказывала о поверехностях второго порядка, а сегодня хочу обсудить изящную топологичекую теорему, у которой есть внезапные приложения в жизни — географии, экономике и политике. Ее следы можно найти в алгоритмах дележки, когда нужно распределять по долям какой-то неоднородный ресурс — данные, вычислительные мощности, бюджет. Например, с ее помощью можно разделить участки земли между фермерами, учитывая разные параметры: площадь, тип почвы, удаленность от дороги и прочее. Она такая немножко Сейлор Мун — за добро и справедливость.

Этот пост мог бы иметь кликбейтное название в духе «На противоположной стороне Земли сейчас такая же погода, как у вас!», но это не совсем верно. Почему — объясню ниже. А пока предлагаю разобраться с официальными формулировками и переложить их на понятный язык. Еще в тексте будут ссылки на связанные проблемы, которые научат нас грамотно резать бутерброды и причесывать ежей — в общем, надеюсь, получилось познавательно!

Очень часто компании забывают, что платить сотрудникам нужно не только за их труд, но и за объекты интеллектуальной собственности, которые они создают. Подобный аспект порождает серьезные риски — от судебных разбирательств до потери прав на объекты интеллектуальной собственности. В нашем гайде разбираем основные моменты, касающиеся служебных объектов интеллектуальной собственности, а также авторских вознаграждений за них.

Замечаю за собой, что при обучении чему-то новому есть вещи, которые даются легко, а для некоторых как будто не хватает специальных шестеренок в голове, чтобы схватить суть. Особенно это касается абстракций. Например, понять взаимодействие частиц в атоме, увидеть что лежит в основе функций и логарифмов, осознать как работают физические силы в окружающем мире, почувствовать выгоду в стратегии принятия отложенного решения вместо сиюминутного быстрого. Как можно наловчиться думать и оперировать метаязыками, если дефолтных навыков в мозгу недостаточно?

Так как предыдущая статья‑эксперимент по задаванию вопросов коллегам была воспринята сообществом Хабра достаточно позитивно и участники были не прочь повторить, то новое мероприятие не спеша достигло ленты статей Хабра :)

Всё просто: 10 участников написали 20 вопросов и дали на них 182 ответа. Авторство вопросов и ответов анонимно, а ответы свёрнуты под спойлеры, чтобы читатели могли поотвечать на вопросы без подсказок.

Привет. Вы меня никогда раньше не видели. Как и один миллион человек, которые регулярно смотрят видео на Простой экономике – канале, который я начал вести пять лет назад. Эти пять лет я жил две жизни.

Одна, где я анонимный автор, который создает ролики по экономике для сотен тысяч зрителей. А другая, где я работаю преподавателем в российском вузе и обучаю экономике будущих оперативников подразделений экономической безопасности и противодействия коррупции.

Сегодня, когда со второй жизнью покончено, я наконец, могу рассказать, вам как я придумал канал-миллионник, и почему скрывал свою личность.

Правда, этот текст не только обо мне. Он о каждом из вас. О том, как можно добиться всего, о чем ты мечтал за пять лет упорной работы и веры в себя.

Меня зовут Николай Мячин, и у меня есть для вас удивительная история.

Привет, Хабр!

На страницах этого блога я не раз делал срезы новейших исследований, помогающих осмыслить, как Венера и Марс стали безжизненными, а Земля при этом сохраняет стабильную густонаселённую биосферу. Парадоксально, что безжизненность Венеры обусловлена сильнейшим парниковым эффектом, а на Марсе парниковый эффект практически отсутствует из-за того, что Марс потерял почти всю свою атмосферу – и из-за этого стал таким, каков он сейчас. Возможно, причина марсианского угасания заключается в специфике его геологической истории, и в далёком будущем климат Марса ещё может ненадолго стать чуть мягче.

Кроме того, я затрагивал тему приливного захвата — так называется ситуация, в которой спутник всегда обращён к планете одной стороной (как Луна к Земле), либо планета всегда обращена одной и той же стороной к родительской звезде. В этой статье я хочу затронуть удивительный феномен – оказывается, Венера сейчас уже почти застыла в приливном захвате, но именно её мощная атмосфера и причудливая метеорологическая нестабильность не дают планете окончательно остановиться.

Всю свою сознательную жизнь я жил в Москве. Теперь я живу в испанской деревне в своем доме, сижу в баре с русскими айтишниками, выращиваю апельсины и закатываю оливки. А с вами в статье поделюсь, как в Испании купить жилье, сколько стоит тут жизнь, почему арендовать машину выгоднее, чем покупать и как заставить электроснабжающую компанию работать на вас.

Мой рабочий PC — древний мамонт, и когда я открываю в Chrome много вкладок, кулеры начинают вопить. Я всегда думал, что дело в моём старом компьютере, но потом перешёл на Firefox и обнаружил, что виноват Chrome.

Всё, что может Chrome, и даже больше

Сколько себя помню, Chrome всегда был моим основным браузером. Все мои пароли, закладки и расширения оказывались под рукой после входа в аккаунт Google. На своём компьютере я пользуюсь только браузером, поэтому никогда не испытывал нужды апгрейдить «железо». По крайней мере, до недавнего времени, когда я установил пару новых расширений Chrome.

Я решил, что настало время установить в машину ещё немного ОЗУ или навсегда с ней распрощаться. Временно я перешёл на Firefox. Создал для него новый аккаунт и связал его с цепочкой синхронизации между PC и телефоном. К моему удивлению, старый PC работал без проблем даже при куче открытых вкладок. Смолкли и голоса рассерженных вентиляторов.

И что ещё удивительнее, Firefox способен на всё, что умеет Chrome. Синхронизация между устройствами работает идеально. Вы получаете широкий ассортимент браузерных аддонов и можете гибко настраивать основную часть интерфейса. Он обладает множеством удобных возможностей, которых нет у Chrome.

Одна из функций Chrome, отсутствующих в Firefox — это умение превращать обычные веб-страницы в веб-приложения, которые можно запускать с рабочего стола или панели задач. Мне бы хотелось, чтобы разработчики добавили её, но несмотря на этот недостаток, я всё равно не думаю, что вернусь к Chrome. Позвольте мне и вас убедить, что стоит попробовать поработать с Firefox.

Опубликованный хронологический справочник содержит зарубежные литературные произведения научной фантастики, которые литературоведы и литературные критики относят к классике жанра. Хронология охватывает период со 160 года до 1 января 2025 года.

В 1999 году Джонатан Кац, профессор физики из Университета Вашингтон, опубликовал пост с названием «Не становитесь учеными!». В нем он с горечью посоветовал молодым людям не выбирать карьеру ученого, несмотря на ее большую эмоциональную и интеллектуальную отдачу. Дело в том, что молодежь, мечтающая о науке, зачастую имеет смутное представление о карьерном периоде после защиты докторской диссертации, т. н. пост‑докторантуре. Зачастую совпадая с самым плодотворным в физическом и интеллектуальном плане возрастом после 30 лет, пост‑докторантура характеризуется грабительски низкой оплатой труда и нелимитированным рабочим временем; отсутствием гарантированного рабочего места с туманными перспективами получения постоянной позиции — также низкооплачиваемой — на основании редких открытых конкурсов; частым отсутствием свободы выбора тем исследований из‑за постоянной гонки за грантовым финансированием. По словам профессора Каца, «Я знал больше людей, которые разрушили свою жизнь, получив PhD по физике, чем наркоманов.»

Спустя четверть века после публикации манифеста, 20 января 2025 года международной группой ученых в журнале Proceedings of the National Academy of Sciences были опубликованы результаты социологического исследования, посвященного периоду пост‑докторантуры на основе анализа карьерного пути более сорока пяти тысяч ученых (препринт доступен по ссылке). Изменилась ли ситуация?

Мы открыли 79 магазинов, на нас работало 300 человек, а на пике оборот магазинов составил 700 млн рублей. За 10 лет я видел миллионы прибыли, долги в 150 млн ₽, обороты в 700 млн в год, скандалы с правообладателями и кризисы.

В 2019 я вышел из бизнеса, а история, как на самом деле устроен рынок настольных игр, осталась.

Сдерживает ли токенизация потенциал больших языковых моделей? Несмотря на свою популярность, этот подход имеет ряд ограничений, которые становятся всё более заметными с развитием LLM. В статье мы разберём, почему токенизация является костылём, какие проблемы она создаёт и какие альтернативные методы предлагают исследователи для их решения. От байтовых моделей до работы с концептами — как пытаются улучшить ситуацию и что это может означать для будущего языковых моделей.

У нас есть 3 "теории всего" - научная картина мира (все сводится к законам физики), информатика (все сводится к битам) и фундамент математики (все сводится к логике). Именно фундамент математики представляет особый интерес, так как он является фундаментом для двух других фундаментов и имеет глубокий философский смысл. Последние 2 года я сильно им увлекся и проделал довольно большую работу по углубленному изучению теории типов (Calculus of Constructions), и готов поделиться результатами, а также рассказать о девяти направлениях, где можно применить это на практике. Очень многое получилось лучше, чем я планировал. Изначально перспективы были не очень понятными, и поэтому я не рассказывал друзьям и коллегам про мою работу в этом направлении и называл это «Секретный Проект». Но теперь, когда многое прояснилось и получилось, можно поделиться успехом. Собственно, в этой статье я расскажу вам не только про сам фундамент математики, а еще его связь с ежедневной работой программиста, а также с Computer Science/Data Science и AI/ML. Я вам нарисую большую и красивую картину, на которой все понятно и логически следует из маленького набора правил выведений типов (11 штук) и аксиом теории множеств (9 штук).

У нас есть 3 фундамента математики — теория множеств (удобна для человека), теория типов (удобна для компьютера) и теория категорий (не знаю, зачем она вообще нужна). Они примерно одинаковой мощности и одну можно выразить внутри другой. Особый интерс представляет именно теория типов, тк ее довольно легко можно запрограммировать внутри компьютера и использовать как строгий фундамент для других теорий, который не дает совершить ошибку и проверяет каждое ваше действие.

Сегодня я поделюсь с вами своим опытом работы над интересным проектом, который я завершил, используя инструментарий для симуляции трафика, доступный в AnyLogic. Для тех, кто не знаком с AnyLogic, это полнофункциональное программное обеспечение для моделирования, способное разрабатывать сложные имитационные модели для различных систем. AnyLogic была выбрана мной потому, что она специализируется на инструментах моделирования и предоставляет широкий функционал в своем пакете инструментов для работы с трафиком.

В этой статье я расскажу вам о своем опыте и предоставлю пошаговое руководство, которое поможет вам самостоятельно создать подобную симуляцию.

Что ж, давайте разбираться!

Моя текущая позиция и аутсорсы последних пяти лет на 90% были в западных gamedev студиях, соответственно и общение было преимущественно с не‑ру коллегами. А когда надолго отрываешься от славянских коллективов разработки, то отличия начинают проявляться очень четко, начиная от модели управления командой и заканчивая культурой разработки. Хотя вот культурой я бы это не назвал, скорее плясками варваров‑полуиндусов на останках штатовской империи софтостроения. Индийцы тут ни при чем, а вот практики и сам процесс написания кода очень попахивает этими жителями полумифической страны Индустана. Есть немало книг по истории развития игровой индустрии и истории успехов и провалов разных студий, в основном западных, оставлю в статье список самых интересных и захватывающих, если решите углубиться в историю (кому интересно, будет под спойлером).

Одна из последних — «Not All Fairy Tales Have Happy Endings» (Ken Williams), мемуары одного из основателей Sierra On‑Line, прочитана была около года назад и понравилась больше других, наверное потому, что читая книгу — я, наконец, понимал большинство решений и причин которые привели к тому или иному результату. Этого понимания точно не было десять лет назад, это сложно объяснить, если не работал непосредственно сам долгое время с людьми с иным образом мыслей, культурным кодом, как сейчас принято говорить. Нынешняя команда на 95% франко‑испано‑английская — австралийцы, немного европейцев и американцы. В студии по‑русски говорят трое, включая меня. До этого в карьере были по большей части все же ру‑студии с привычным менталитетом, пускай и под управлением все тех же американцев, но менеджмент скрадывал все огрехи и брал «разговоры как надо» на себя, а нам доставались только технические задачи, грамоты и иногда премии. Десять лет назад, придя в индустрию создания игр, я не задавался вопросом — чем отличаются мои таски, мой код, мои идеи от тасок, кода и идей Джона из Кемпбеловки под Сан‑Хосе, потому что вокруг были все «свои». Сейчас уже тоже все «свои», но те «свои», от этих «своих» отличаются примерно — всем.

В своих прошлых публикациях нашёл кучу статей научных, которые доказывали что даже самые мелкие птицы не получают по генетике даже свои голоса - они обучаются звукам от сородичей, родителей и других птиц и каждая стайка птиц может иметь свой сленг-говор. Но и шмели наподобие - они учатся от других, на какие цветы лучше всего прилетать в поисках нектара. Это не некая загадочная субстанция, не не некий наследуемый код предков в генетике. Гены просто передают то, что будет шмелём, однако какой точно цветок несёт больше нектара, шмель от рождения понятия не имеет.

Тут работает прямой дарвиновский отбор - первые вылетевшие шмели начинают искать цветы. Они порой летают зазря, садясь на цветы-пустышки и погибают. Те кто удачно выбирал цветы - возвращаются назад к улью и потом за ними увязываются новые, ещё не обученные шмели. Цепь из прямого положительного отбора, только уже касаемого опыта и выживания. Плохо выбирал, плохо думал - умер, а если хорошо - выжил и ещё других обучишь. А как без обучения шмель вообще понимает - надо летать на цветы? Да очень просто - за миллионы лет они стали хоботковыми насекомыми, они при всём желании ничего кроме нектара не поедят. Ещё по ДНК шмели явно имеют некоторые цветовые предпочтения, садятся чаще на синие цветы.

Ларчик в этом случае открывается просто. Во первых в климатической зоны где жили предки именно этих шмелей, видимо больше нектара несли синие цветы. Это запускало дарвиновский отбор и лучше выживали те шмели, кто лучше видел синий цвет. Судя по гексагональной схеме справа (она показывает чувствительность шмелей и пчёл к цветам ) - синий цвет лучше улавливается чем жёлтый, он ближе к центру и шмели улавливают его лучше в трёх спектрах из трёх. Это вот - чистая генетика и её выживание. Это и есть "память предков" Вот только если шмель будет просто копировать её, он не выживет. Её достаточно только для первичного влезания в жизнь, дальше надо обучаться.

Последний месяц выдался особенно насыщенным для мира ИИ: OpenAI неожиданно устроила открытую сессию вопросов-ответов на Reddit и рассказала о своих планах, Google с новой версией Gemini возглавила основные рейтинги, а китайские компании DeepSeek и Alibaba представили модели, способные конкурировать с нашумевшей o1 в области рассуждений.

Мы собрали главные новости, исследования и релизы ноября: от амбициозных планов xAI по строительству суперкомпьютера на 100 000 GPU до неожиданных новостей из области квантования больших моделей. Новые инструменты от технологических гигантов, свежие научные работы и интересные открытия — в нашем новом выпуске ИИ-дайджеста!

Цикл статей посвящен изучению базовых принципов работы с ПЛИС. Данная статья включает в себя оглавление с ссылками на последующие публикации и введение курса. Последующие статьи будут раскрывать отдельные темы курса, возможно, также появятся вспомогательные статьи по разбору проектных заданий и сборник материалов профессионального уровня.