В СМИ много говорят о том, что разработчики ПО скоро потеряют работу из-за ИИ. Я в это не верю.

Это не конец программирования. Это конец программирования в том виде, в котором мы его знаем сегодня.

Я фронтенд-разработчик в небольшой команде и 2 месяца назад чуть не лишился работы. После двух лет в компании, сотен часов переработок и десятков исправленных багов меня собирались уволить. И они были правы.

Каждый день я опаздывал, допускал ошибки в коде и срывал дедлайны. А потом тратил ночи на исправление собственных косяков в предыдущих проектах.

На этом моя карьера могла закончиться — но я нашёл выход. 

Приставки продолжают развиваться и радовать любителей игр. Производители выпускают отличные гаджеты с новыми возможностями, улучшенной графикой и, конечно, хорошими играми. В 2025 году выбор стал еще шире: от мощных стационарных платформ и инкарнаций классических консолей до портативных гаджетов. В этой подборке поговорим как раз о последних. Поехали!

В последнее время тут появилось довольно много статей о сомнительных по содержанию собеседованиях, процессах отбора и т. д. (раз, два, три, четыре, пять, шесть, семь, восемь, девять, ничего себе как много, для круглого счёта можете и сами вспомнить одну. Если что, читать надо в том числе и комменты, они там даже ценнее порой самого текста). Основная претензия людей состоит в том, что на собеседованиях спрашивают вещи, которые не относятся к реальной работе, а сами процессы найма крайне затянуты.

Мне 55, в союзе я учился на технолога радиоэлектронной промышленности и пошел работать в НИИ нейрокибернетики. Институт был настолько секретным, что я за пять месяцев так и не понял, чем он занимался. 

Шли 90-е, науку перестали финансировать и, чтобы не голодать, мы пошли в торговлю. Продавали тамагочи, духи и даже организовали свою розничную сеть, где бытовую  химию продавали рядом с премиальным парфюмом. 

Когда доллар подорожал с 6 до 20 рублей за пару дней, решили, что настало время запускать производство.

Приветствую, Хабравчане!

Написать данную статью меня подстегнуло несогласие со статьей Хабр мёртв. Это не будет ответ на статью, ответ автору или разбор его тезисов. Я бы хотел рассказать почему я считаю, что Хабр торт. Отложу свое ИМХО, как говорится :-) Поехали.

Компания HighFlyer внедрила в свою LLM такие архитектурные фишки как Multi-Head Latent Attention, Mixture of Experts (MoE) with Auxiliary-Loss-Free Load Balancing и Multi-Token Predict. Однако все эти новшества уже были ранее представлены в других LLM: GPT-4, Llama, Mistrall и других.

Полистав WhitePaper HighFlyer, можно наткнуться на описание собственного непубличного тренировочного фреймворка HAI LLM, эксплуатирующего действительно новые фишки, которые позволяют значительно сэкономить на обучении модели. Именно в фреймворке и кроется, как мне кажется, одна из основных инноваций DeepSeek, о чем мне бы и хотелось поговорить далее.

Приятного прочтения)

В какой-то момент я вписался в очень неудачный стартап. Абьюз, выгорание, куча потраченного времени и ничего взамен. Читайте и не повторяйте моих ошибок.

Чем дальше тем более актуальна тематика болезни Альцгеймера. Улучшение медицины позволяет людям жить дольше. И люди доживают до прогрессирования болезни.
Остановить болезнь нельзя, повернуть ее вспять и вылечиться как от насморка также нельзя. Можно только лишь поступить самым мудрым и разумным способом, и до того как произошло развитие дегенеративных процессов, до того как ситуация стала тяжелой, до этого провести меры по предупреждению. Чем раньше сделаны действия, тем дешевле(по энергии, времени, труду, деньгам) предотвращение негативных последствий.

Да и само по себе данное заболевание любопытно как феномен, так как затрагивает весь мозг. Причины его возникновения выходят далеко за пределы одной лишь нервной системы. В следующей статье собраны материалы по БА - болезни Альцгеймера.

В мире, где облачные решения диктуют свои правила, локальные модели дают свободу — полную приватность, работу офлайн и отсутствие ограничений. Эта статья для тех, кто хочет впервые попробовать самостоятельно запустить ИИ на своем компьютере.

В статье подробно разобраны разные виды LLM, их особенности и сценарии использования. Какие модели лучше подходят для программирования? Какие эффективнее справляются с переводами, генерацией текста или анализом больших объемов данных? Автор статьи Chris Wellons* протестировал популярные открытые модели — Mistral, Qwen, DeepSeek-Coder, Mixtral, Llama 3.1 и другие, — чтобы понять их сильные и слабые стороны. Также автор делится опытом и практическими советами, которые помогут вам запустить и использовать LLM на собственном оборудовании. Хотите разобраться, какую модель выбрать под свои задачи и как эффективно запустить её на локальном оборудовании? Тогда приступим!

*Обращаем ваше внимание, что позиция автора может не всегда совпадать с мнением МойОфис

Что такое чиплеты?

Вы когда-нибудь, глядя на горутину, думали, что у неё под капотом? Я вот решил посмотреть. И сегодня расскажу о том, как рантайм Go создаёт и управляет горутинами, о статусах, которые у них есть, и некоторых хитростях, к которым прибегают создатели языка.

Многие говорят о DeepSeek R-1 - новой языковой ИИ-модели с открытым исходным кодом, созданной китайской ИИ-компанией DeepSeek. Некоторые пользователи утверждают, что по возможностям рассуждения она не уступает или даже превосходит модель o1 от OpenAI.

В настоящее время DeepSeek можно использовать бесплатно, что является отличной новостью для пользователей, но вызывает некоторые вопросы. Как при таком резком росте числа пользователей они справляются с затратами на сервера?

Ведь эксплуатационные расходы на оборудование не могут быть дешевыми, верно?

Единственный логичный ответ здесь - данные. Данные - это жизненная сила ИИ-моделей. Вероятно, они собирают данные о пользователях, чтобы использовать их в своей модели квантовой торговли или для другой формы монетизации.

Поэтому, если вы беспокоитесь о конфиденциальности данных, но при этом хотите использовать R1, не предоставляя свои данные, лучший способ - запустить модель локально.

В первой части статьи я рассказывала о том, как извлекала культурные реалии из субтитров фильмов. Теперь пришло время оптимизировать сам подход, скрипт и результаты анализа. В этот раз я обработала все четыре сезона любимого многими яркого и отдыхающего сериала Emily in Paris и узнала, например, что «hemorrhaging clients» — это отнюдь не «геморройные клиенты» и даже не клиенты с геморроем в медицинском смысле, а стремительная потеря клиентов (по аналогии с кровотечением, которое, как мы знаем, «hemorrhage» на английском). Узнала, что раскованные французы поднимают бокалы с возгласом Tchin‑tchin!, заимствованном, между прочим, из китайского, а сдержанные норвежцы в этой же ситуации произносят Skol! И это «сакральное» знание обошлось мне всего в 40 рублей.

Идея космического лифта звучит крайне фантастично, однако данная концепция всерьез прорабатывалась и исследователи продолжают исследовать эту область. Давайте же познакомимся с их наработками в этой статье!

И все без формул и расчетов!

Приятного чтения!

С 1 января 2025 года в России вступила в силу новая, более сложная шкала НДФЛ — налога, который ежемесячно удерживается из нашей заработной платы.

💳 Многие привыкли к фиксированной ставке в 13% и, обсуждая предложения о работе, мысленно вычитали ее, концентрируясь на том, сколько денег «получат на руки». Теперь же такие расчеты стали гораздо сложнее.

Эта история началась с использования препарата GLP-1 для снижения веса. Е, кто его принимают, столкнулись со слишком комплексным эффектом, когда уходил не только жир, но и мускулы. Решением стали интенсивные тренировки с отягощениями в спортзале. Но если вы не любитель «Light weight, baby!», то альтернатив у вас немного. Но теперь есть еще одна!

В данное статье рассматривается порядок развертывания системы сбора и анализа логов с сетевых устройств производства Cisco и Juniper Networks, посредством применения «Syslog-ng», «Vector», «Loki» и «Grafana». Подробно описан процесс развертывания данных инструментов с помощью docker‑compose. Помимо этого, в статье затрагивается конфигурация сетевых устройств с использованием Ansible. Отдельное внимание отведено визуализации данных в Grafana, посредством создания dashboard.

▍ Навигация по вышедшим частям

• Часть 1
• Часть 2 < — вы здесь.
• Часть 3
• Часть 4
• Часть 5