Крис Латтнер (Chris Lattner) — создатель CPU-компилятора LLVM и соавтор Swift — предложил новый язык программирования Mojo, спроектированный для одновременного программирования CPU, GPU и TPU (тензорные ядра, оптимизированные для матричного умножения, а это и есть инференс LLM), без всяких лишних библиотек типа CUDA, ROCm и XLA.

Mojo — это надмножество Python с производительностью С и потенциальная замена Rust. Код на нём легко переносится между различными GPU, при этом платформа Modular быстрее обновляется под новые модели GPU, чем сама Nvidia выпускает обновления для своего софта (новые attention kernels).

Простой и мощный язык для написания и деплоя LLM-приложений независимо от оборудования (AMD, Nvidia, Intel и проч.), с метапрограммированием во время компиляции и прочими штуками. Что-то вроде единой «LLVM для AI». Унифицированная программная платформа, которая запускается на любом железе. Это ещё и самый простой способ ускорить Python-приложение в 10−1000 раз, не переписывая его фрагменты на Rust или C++ (что по сути делают NumPy и PyTotch).

В 1841 году Чарльз Маккей опубликовал сборник исторических очерков «Наиболее распространённые заблуждения и безумства толпы». Сборник претерпел десятки переизданий и издаётся до сих пор.

Ничто не меняется: как раньше мужчины отращивали модные бороды и вкладывались в финансовые пирамиды, так и сейчас делают это. Наверное, вера в сильный ИИ (AGI) тоже относится к разряду «распространённых заблуждений и безумств», ведь люди спрашивают у LLM жизненных советов, ведут задушевные беседы, наделяют человеческими чертами и испытывают парализующий страх перед сингулярностью (абзац 204 в pdf).

Как работает хэш-функция? На вход подаются произвольные данные — слово, веб-сайт, файл или ДНК человека — а на выходе получаем 16-теричное число (hex). Очень удобно, чтобы стандартизировать различные объекты, присвоить им уникальные ID, цифровые отпечатки.

К сожалению, отпечатки иногда получаются одинаковыми — происходят коллизии.

Коллизии хэш-функций похожи на парадокс дней рождения, который недавно вызвал бурные дебаты на Хабре и на HN. Почему люди так горячо спорят? Наверное, потому что человеческая интуиция иногда не совпадает с математическими формулами. Другими словами, язык математики ≠ человеческому.

Интересно сравнить разные хэш-функции с математической точки зрения. Насколько часто встречаются «парадоксы»?

Когда вы последний раз заходили в профиль VK или «Одноклассников»? Кажется, здравомыслящие люди давно удалили эти профили, чтобы избежать слежки, потока поздравлений с каждым праздником и пр. Да и опасно в наше время «светить» свои лайки и комментарии в паблике.

Соцсети умерли, а те, что осталось, похоже на ходячих мертвецов... А где кипит настоящая жизнь? Конечно, в групповых чатах мессенджеров! Словно возродились старые домовые сети. Воистину, история идёт по кругу.

Легендарный Джеффри Дин не нуждается в дополнительном представлении: именно он спроектировал и запрограммировал некоторые ключевые сервисы для Google, в том числе распределённую БД Spanner, систему хранения полуструктурированных данных Bigtable, систему обработки данных в кластерах MapReduce, NoSQL-хранилище LevelDB, библиотеку машинного обучения TensorFlow и др.

Как и другие известные разработчики, Джефф Дин сейчас работает в области ML. Для него это естественное направление, поскольку он ещё с университета специализировался на машинном обучении.

Кроме основных занятий, ведущий исследователь Google также инвестирует в стартапы. Новое поколение стартапов, которые появляются как грибы после дождя.

«Стритфуд» в социальной зоне космической станции WFP Extreme (корабль занял 2-е место на конкурсе «Гиперион»

Когда речь заходит о колонизации других звёздных систем, встаёт вопрос: а почему нужен именно огромный корабль километровых размеров с тысячами поселенцев? Почему нельзя обойтись меньшим количеством? Математические симуляции показывают, что для предотвращения родственного скрещивания достаточно стартового населения 80−150 человек. Кроме того, в будущем людей можно компактно перевозить в криогене, зародышах или после оцифровки.

Однако многие исследователи пришли к выводу, что большой «корабль поколений» для многовекового путешествия — лучшая защита от множества угроз, включая аварии и эпидемии. Это и способ перенести человеческую культуру во всём многообразии. Если же отправить 80 человек, то через пару тысяч лет они сильно отдалятся от землян по поведению и внешности.

В области графических форматов в последнее время произошло много интересных событий. Вышла новая спецификация PNG с официальным утверждением формата анимированной графики APNG, хотя его поддержка в браузерах реализована уже довольно давно.

В то же время за последние годы набрал большую популярность Lottie — новый формат векторной анимации, легковесная альтернатива анимированным GIF и APNG. Он основан на JSON и содержит текстовые описания элементов объектов и движений, с поддержкой растровых картинок, динамических скриптов и интерактивных элементов.

На фоне общего хайпа вокруг ИИ холодным душем стали июльские результаты исследования METR о том, как LLM замедляют работу опытных разработчиков в опенсорсных проектах. Напомним, что использование LLM увеличило время выполнения задач на 19%, хотя сами разработчики ощущали противоположный эффект.

Учёные затруднились объяснить причины когнитивного искажения.

Факт в том, что многим разработчикам очень нравятся их инструменты для автодополнения и генерации кода, особенно Claude Code. Он настолько удобен, что от него буквально возникает зависимость. По опросам, чем больше люди используют такие инструменты — тем больше им нравится. Код «магически» генерируется сам собой, зачастую даже корректный.

Но это не обязательно улучшает или ускоряет разработку.

Более того, есть признаки, что в 2025 году наконец-то наступило некоторое охлаждение ожиданий в отношении к LLM.

Всё больше товаров и услуг в нашей жизни доступны только через смартфон. Доходит до абсурда, когда без специального приложения нельзя зарегистрироваться в важных сервисах, завести банковский счёт, взять самокат или вызвать такси, заказать еду, запарковаться, подписать документ или снять квартиру. Для каждого маленького дела — своё приложение на полгигабайта. Как мы дошли до такой жизни?

Образовательные программы компьютерных наук и информатики обязательно включают курс алгоритмов, это элегантные решения сложных проблем. Например, одна из самых интересных проблем комбинаторной оптимизации — задача коммивояжёра (TSP, travelling salesman problem). Суть в поиске самого выгодного маршрута, проходящего через указанные точки ровно по одному разу. Сложность задачи при точном решении брутфорсом составляет O(n!). И для неё тоже придумано несколько элегантных алгоритмов. Хотя поиск самого эффективного продолжается до сих пор.

В реальности уже нет коммивояжёров, путешествующих по городам, профессия ушла в прошлое. Но есть курьеры, таксисты, логисты, грузоперевозчики и просто туристы, которые хотят посетить максимальное количество достопримечательностей. То есть задача по-прежнему актуальна. Как же максимально эффективно настоящие бизнесы решают TSP в реальной жизни?

Иньиго Килес (iq) более тридцати лет профессионально занимается компьютерной графикой (CG). За это время он опубликовал массу учебных проектов, курсов и лекций. Известен как автор нескольких выдающихся демок и программных проектов, включая Quill — инструмент для рисования и анимации в VR и Shadertoy — сайт для обучения компьютерной графике, создания и публикации работ.

В мае 2025 года профессор университета прикладных наук в Санкт-Пёльтене (Австрия) Макс Шлерет опубликовал чёткое научное доказательство, что сильный ИИ логически и математически невозможен из-за фундаментального ограничения — барьера бесконечного выбора (Infinite Choice Barrier, ICB), экспоненциального роста энтропии при увеличении неопределённости.

Однако к доводам профессора никто не прислушался. Мир продолжает готовиться к «революционным переменам», которые почему-то преподносятся как неизбежные.

Большие изменения произойдут в трудовых ресурсах, энергопотреблении и финансовых капиталах. Это эффекты первого порядка. А потом якобы начнётся «фундаментальная трансформация мировой экономики», четвёртая промышленная революция.

Перед тем, как использовать неизвестный чип, желательно сначала посмотреть, что у него внутри. Так считает хакер Эндрю «Банни» Хуанг, который разработал технику IRIS (Infra-Red, In Situ) для инфракрасного сканирования микросхем.

Дело в том, что кремний прозрачен для ИК излучения с длиной волны более 1100 нм. Этот эффект можно использовать, применив стандартную цифровую камеру, микроскоп и ИК-фильтры.

Международные платежи в 2025 году — это квест со звёздочкой. С одной стороны Росфинмониторинг блокирует счета и карточки за операции с криптой по 161-ФЗ, с другой стороны Евросоюз запрещает эффективные способы перевода средств.

Очередной жертвой европейских санкций стал платёжный агент А7 от Промсвязьбанка, которого ЕС внёс в санкционный список от 15 июля 2025 года. Для обхода санкций работает рублёвый стейблкоин A7A5, тоже связанный с ПСБ, сам стейблкоин пока не заблокирован.

Вряд ли Евросоюз сможет заблокировать все способы денежных переводов из РФ в обход санкций. Таких способов целая куча, вопрос в комиссиях.

На Хабре иногда слышны жалобы на деградацию веб-дизайна и интерфейсов для более «примитивных» юзеров, дерьмофикацию хостингов кода, ожирение софта и прочие признаки ухудшения мира. Кажется, что каждый полезный сайт в интернете со временем превращается в шлак с бесконечным скроллингом, дофаминовой иглой и монетизацией.

Но у этой деградации есть естественная причина, и она очень простая. Дело в том, что большинству людей по большому счёту наплевать.

Многие пользуются YouTube, Netflix, но не подозревают о ключевых опенсорсных программах типа ffmpeg, которые работают на бэкенде этих сервисов. Похожая ситуация с нейронками, где многие знают программу Ollama для локального запуска моделей на CPU. Но мало кто понимает, что это всего лишь простенькая оболочка вокруг опенсорсной библиотеки llama.cpp на С, которая и делает инференс. Автор этой библиотеки, талантливый разработчик Георгий Герганов, мало известен широкой публике.