Привет, Хабр. Видел в интернете кейс. где сделали бота с LLM для торговли на Polymarket и он сделал $10k из $1k за месяц. Ну и чо бы не попробовать что то такое же сделать! Побочный проект, чисто по приколу. Вооружил его вирутальным стартовым капиталом — $100 нарисованных.

И вот на второй день этот несерьёзный проект показал +9% на счёте.

Последние несколько лет полупроводниковая отрасль во многом живет за счет бума искусственного интеллекта. Спрос на чипы для обучения и работы нейросетей растет так быстро, что крупнейшие производственные компании все чаще отдают этим заказам приоритет, оставляя меньше места для выпуска более простых и привычных микросхем. 

На этом фоне неожиданно вырос интерес к китайским фабрикам. Компании, разрабатывающие чипы для автомобилей, бытовой техники, промышленного оборудования и другой обычной электроники, все чаще размещают заказы на предприятиях вроде SMIC. Объяснение простое: мощности на Тайване и в Южной Корее все активнее занимают более прибыльные ниши, связанные с искусственным интеллектом. 

Агентный ИИ: как внедрять автономные цифровые системы безопасно

Эта статья — не руководство по написанию ОС и не туториал. Это срез архитектуры работающего ядра, которое прошло путь от вечных Page Faults и Segmentation Faults (в ring 3) до системы с 95 системными вызовами, сетевым стеком, COW и MLFQ-планировщиком. Все исходники открыты под GPLv3.

К вопросу о возрасте последнего общего предка всего живого (LUCA) и степени самосогласованности данных в современной молекулярной биологии.

Лично я уже давно слежу за событиями на эту тему, и даже месяца полтора назад немного касался данного вопроса в одной из своих статей на Хабре, но вчера решил погуглить последние новости на этом фронте и пришел, мягко говоря, в состояние сильного изумления.

В декабре прошлого года не где-нибудь, а в самом крутом в мире научном журнале Nature была опубликована статья, посвященная прояснению сценария эволюции эукариот на основе изучения дупликации генов в предковых по отношению к ним линиях прокариот. Она, в частности, любопытна тем, что, по выводам ее авторов, появление митохондрий было, скорее, финальным событием в этой запутанной истории, чем начальными (до последнего времени была популярна точка зрения, что поглощение архейной клеткой альфа-протеобактерии было одним из первых, причем, решающим событием).

Но все же более интересным, и, не побоюсь этого слова, шокирующим для меня был другой вывод статьи, а именно, что, в соответствии с расчетами ее авторов, основанными на методе молекулярных часов, LUCA жил на Земле уже примерно 4.50 миллиардов лет назад, то есть, всего через 20 миллионов лет после столкновения Земли с Тейей! На минуточку, по оценке ученых, после указанного столкновения только остывание поверхности Земли до приемлемых для жизни температур заняло, как минимум, те самые 20 млн. лет. А ведь LUCA был уже, по сути, прокариотической клеткой с более, чем 2000 кодируемыми ДНК генами.

Что будет, если попытаться нейросети дать доступ к реальным датчикам, исполнительным механизмам и рассказать, как этим пользоваться? Поймёт ли она? И озадачиться, как склеить её ответы в поток сознания?

У меня были Raspberry Pi 2B (256 Мб RAM), прочитанная “Ложная слепота” Уоттса, желание пощупать применение нейросетей и некоторое количество времени, а получился проект “Экипаж”.

Предупреждение: всё описанное дальше пилилось для использования и с помощью нейросетей.

Однажды я решил, что в пару кликов смогу с помощью Codex навайбкодить SaaS для цифровизации коттеджных поселков: платежи, документы, новости, голосования, мессенджер, PWA, Android, iOS.

Первый прототип на localhost быстро создал иллюзию, что продукт почти готов. А потом выяснилось, что приложение — это еще не продукт. Нужны продажи, пилот, юридическая упаковка, доверие, поддержка, понятная цена и люди, готовые платить.

В статье рассказываю, как AI помог мне пройти путь от идеи до работающей системы, и почему самым сложным оказалось не написать код, а понять, что такое продукт на самом деле.

Когда мы тестируем LLM‑приложение в режиме black box, мы видим только интерфейс: отправили сообщение — получили ответ. При этом модель под капотом может быть любой: DeepSeek, Qwen, GLM, Mistral, Llama, Claude, GPT, Gemini или локальная fine‑tuned модель. Для обычного пользователя это часто неважно. Для security‑тестирования — важно.

В AI cybersecurity это часть reconnaissance: перед тем как оценивать устойчивость приложения к prompt injection, jailbreak‑попыткам, утечкам системного промпта или ошибкам в RAG‑слое, полезно понимать, какая модельная семья работает внутри. Разные модели по‑разному отвечают на странные Unicode‑строки, mixed‑language запросы, вопросы о собственной идентичности, спорные утверждения и безопасные отказы.

Я попробовал воспроизвести идею статьи LLMmap: Fingerprinting For Large Language Models в упрощённом виде: собрать одинаковые probe‑промпты с нескольких моделей OpenRouter и проверить, можно ли отличать модели по совокупности ответов.

В 1896 году математик Эрнст Цермело пришёл к Людвигу Больцману с доказательством. Он взял теорему Пуанкаре о возвращении и показал: если любая система рано или поздно возвращается в исходное состояние — значит энтропия вселенной тоже периодически убывает. Что противоречит второму началу термодинамики. Что ломает всю статистическую физику Больцмана.

Больцман не стал отрицать математику. Он согласился: да, убывает. Просто ждать нужно так долго что это число не помещается ни в одну запись. Но — не теоретически невозможно.

Цермело счёл это уклончивым ответом. Больцман знал что это единственно честный.

Потому что математика здесь беспощадна. Если вероятность события не равна нулю — при бесконечном времени оно не просто «может» произойти. Оно обязано произойти.

В разработке ПО произведение двух целых чисел часто вычисляется до фиксированного количества битов с переполнением. Возьмём для примера 8-битные целые. Если умножить 127 на 127, то мы получим число 1 в виде 8-битного беззнакового целого с переполнением. Реальное полное произведение равно 16129. Для представления 16129 обычно используются 16 бит точности.

Таким образом у нас появляется понятие полного произведения. Полное произведение двух 32-битных чисел обычно представляется при помощи 64 бит. У меня возник вопрос, какую долю всех 64-битных чисел можно записать, как произведение двух 32-битных целых.

Привет, я Максим, лидер AI-powered разработки. В 2024 году я пришёл в банк руководителем проектов, потом занимался партнёрскими интеграциями, а теперь привет, Enterprise Vibe Coding!

Как так получилось и что я понимаю под тем самым AI-powered и вайб-кодингом в корпорации — поделюсь в статье. Будет про методологию разработки до и после вайб-кодинга, про семантику, навыки идеального вайбкодера и даже немного про мотоциклы.

Привет, Хабр!

В этой статье я расскажу об эволюции моего проекта — GroupModerBot, бота для модерации Telegram‑групп. Я покажу, как проект прошел путь от первой версии «всё в одном файле» до продуманной архитектуры с ООП, in‑memory кэшированием, безопасным выполнением команд и нестандартными алгоритмами наказаний пользователей.

Представлен открытый учебный проект 100 free open-source github repos everyone needs - 100 бесплатных репозиториев для решения любых задач. У них полностью открытый код и актуальные инструменты:

PM: Нам нужно актуализировать базу знаний для ИИ-ассистента,
там изменилась инструкция по смене пароля.
DevOps: Не проблема, сейчас запущу скрипт, через два часа всё обновится.
Предупреди Заказчика о недоступности сервиса.

Знакомая ситуация? Полная зачистка векторной базы и реиндексация всех имеющихся документов с остановкой сервиса - решение простое и надёжное, но «прощается» только на этапе прототипа.

В продакшене могут быть сотни тысяч документов, живые пользователи и SLA с требованием по доступности сервиса. Обновилась одна, пусть и очень важная инструкция, и сервис недоступен два часа. А если таких обновлений десятки в неделю? Давайте исправим это и напишем ETL-скрипт, который умеет добавлять, обновлять и удалять отдельные документы без остановки сервиса.

В конце прошлого года меня уволили с работы. Кризис наступает на пятки всем айтишникам, и я не стал исключением. Начал искать, чем можно занять освободившееся время, так с партнером и придумали идею нового проекта — игрового автомата на базе движений! Ну а дальше всё, как в тумане: железо, бэкенд, фронтенд, эквайринг, обкатка и первые реальные прод…

Цифровой рубль: тупик или скрытый потенциал? Спасаем идею с помощью электронных чеков

Привет, Хабр!

Давайте честно: за что ни возьмётся государство в нашей цифровой реальности — везде своя драма. Цифровой рубль — не исключение. Судя по последним обсуждениям, проект угодил в логический тупик. Банкам он не нужен (лишняя головная боль и потеря ликвидности), бизнесу преимущества неочевидны (пока светят только дополнительные издержки), граждане его просто не поняли и в основном опасаются. И даже сам ЦБ, кажется, не в восторге: ему придётся работать в массовом сегменте — непривычная для него задача. Но деваться некуда: закон требует ввести цифровой рубль в оборот. Значит, будем его… спасать.

Как сделать так, чтобы эта идея стала привлекательной в первую очередь для обычных людей? Я предлагаю пойти не через «обязаловку», а через реальные и удобные сценарии. А именно — добить, наконец, бумажные чеки.

Если коротко — речь про софт, который моделирует, что произойдёт с титановой лопаткой, пока её печатает SLM‑принтер. И почему до 2022 года эту задачу в авиастроении в России решали в Ansys Additive (реже — в Simufact Additive), а теперь приходится решать чем‑то ещё.

В этом «чем‑то ещё» мы копаемся последние несколько лет. Ниже — про текущее состояние: что работает, что мы пока не умеем, и почему 3D‑печать металла в авиации — это, мягко говоря, не «нажал кнопку — получил деталь».

Производство типовых печатных плат — само по себе сложный высокотехнологичный процесс. Но когда заказчик приходит с нестандартной задачей, нам, как производителям, часто приходится этот процесс изобретать заново. Сложность усугубляется тем, что отрасль печатных плат в России — это узкий рынок производителей, к тому же несколько изолированных от зарубежной производственной базы. Если говорить откровенно: никто толком не знает, как это делать. А если и знает — держит технологию в секрете.

В этой статье мы расскажем, как на нашем заводе «ЭЛЕКТРОконнект» делали первые гибко-жёсткие платы, с какими трудностями столкнулись и как в итоге научились их выпускать на серийном уровне.

Привет, Хабр! Меня зовут Артём, в YADRO я работаю инженером инфраструктуры: виртуализация, мониторинг, контейнеризация — это мое ежедневное. Также занимаюсь инфраструктурной автоматизацией. В декабре ко мне пришли коллеги с запросом инфраструктуры под инференс. Но Kubernetes на старте этой истории был для меня темным лесом: уровень «развернуть и передать», не более. Чтобы закрыть пробел в квалификации, решил взяться за проект. Вся история и итоги — далее в посте.

Команда китайских военных инженеров под руководством Ли Фукая опубликовала программную статью о концепции "AI Plus" — будущей электронной войне, где ИИ сращивается с самой физикой распространения радиоволн. По их данным, такой подход уже снизил частоту ошибок связи под сильным глушением со 1 на 100 до 1 на 10 000 — улучшение в 100 раз. Цель — связь и радары, которые "быстрее, умнее и устойчивее всего, что есть сегодня", и победа в "новой форме войны".