Технология Beamforming - одна из самых удивительных фич Wi-Fi. Ее первое появление состоялось еще в четвертом поколении (802.11n). Но в Wi-Fi 4 ее описание было опциональное и фрагментарное. Это приводило к особенностям реализации у разных вендоров, отчего случались проблемы совместимости. Пробел исправили в пятом поколении (802.11ac), а в шестом (802.11ax) довели до блеска.  

Маркетинговое описание Beamforming буквально взрывает мозг: «роутер больше не светит во все стороны, он ведет лучом за пользователем». Хочется спросить — что??? Эта черная коробочка у меня в квартире получила встроенный радар? Когда я хожу, она реально водит за мной лучом сигнала? 

А если я уйду в другую комнату? 
А если устройств несколько?
А если…?

Давайте разберемся, что же такое Beamforming и как он на самом деле работает. Статья написана максимально доступным языком и рассчитана на широкий круг читателей Хабра. Надеюсь, коллеги радиоинженеры простят мне некоторые упрощения.

Если у вас мультиагентная система или сложный RAG, то с большой вероятностью вы используете жесткий роутинг или оркестрацию.

Например, в мультиагентной системе могут быть сложные разветвления и в каждой точке, в зависимости от результата предыдущего агента, нужно пойти налево (запустить ветку агентов A) или направо (запустить ветку агентов Б). Это жесткий роутинг.

Или приходит запрос от пользователя и нужно его классифицировать, вы отправляете его в LLM, получаете ответ, что запрос про A или про Б, и направляете к агенту RAG, который отвечает за область A или Б. Это оркестрация.

Российская ИТ-компания «Криптонит» продолжает развивать технологии дистанционного мониторинга показателей жизнедеятельности человека. В своей новой работе специалист отдела перспективных исследований компании «Криптонит» Алексей Протопопов представил бесконтактный метод определения частоты дыхательных движений (ЧДД) с высокой точностью. В этом методе применяется обычная веб-камера и алгоритм, использующий нейросеть на одном из этапов обработки видеосигнала. 

Традиционные способы измерения частоты дыхания требуют физического контакта с пациентом. Например, для этого применяют нагрудный ремень или датчики у носа. Это не всегда удобно, особенно когда важны скорость или свобода движений. Существующие бесконтактные подходы либо работают исключительно в идеальных условиях, либо дают значительную погрешность — до 13%, что вызвано недостаточной способностью отфильтровывать естественные движения человека. 

Метод Алексея Протопопова решает эту проблему. В его основе лежит сегментация изображения тела нейросетью и продвинутая фильтрация помех.  Метод протестировали на видеозаписях 14 добровольцев: 8 мужчин и 6 женщин в возрасте от 20 до 65 лет. Общая продолжительность записей превысила 2,5 часа. 

Принцип работы

В основе метода лежит анализ естественного смещения грудной клетки при вдохе и выдохе. Главная сложность — выделить именно дыхательные движения на фоне другой физической активности: разговора, жестов, поворотов и смены позы. 

Для решения этой задачи в предложенном методе нейронная сеть MediaPipe выделяет на каждом кадре области груди и живота. Тем самым она создаёт «маску» для анализа изображения. Этот этап называется «сегментация». Он самый ресурсоёмкий и занимает более 90% времени обработки. Сегментация позволяет алгоритму самостоятельно определять часть кадра, по которой нужно проводить измерения, поэтому смена позы почти не влияет на результат. 

Рынок управления коммерческой недвижимостью — это классический «красный океан». Сотни компаний борются за тендеры, демпингуют и по сути продают «руки»: клининг, инженерию, эксплуатацию. В этой модели сложно расти: ты всегда остаешься для заказчика расходной статьей бюджета, которую хочется сократить.

В этом кейсе разберу, как мы разрабатывали стратегию трансформации для крупной управляющей компании. Нашей задачей было перевернуть модель: уйти от роли «исполнителя услуг» (завхоза) к роли «управляющего активами» (стратегического партнера), который влияет на доходность недвижимости, а не только на чистоту полов.

История успешных вайбкодеров напоминает истории успешного успеха: рассказываю о личном опыте, как мой друг вайбкодил бота под свой проект, и не смог, а сервис, который он пытался скопировать не делался за пару вечеров под сериальчик.

Со 2 февраля 2026 года в браузерной головоломке Wordle будут повторно использовать старые слова, предупредила газета New York Times. Блог Forking Mad считает, что изменение спровоцирует кризис в игре.

На прошлой неделе, пока 1.4 млн ИИ-агентов OpenClaw строили свою соцсеть, YouTube удалил 16 крупнейших нейрослоп-каналов с дебильными видео, которые смотрели 35 млн человек. Ну а Google решил, что нам мало проблем в реальном мире, и предложил всем уйти в виртуальный.

На совещаниях мы постоянно слышим про CAPEX, OPEX, P&L и прочие термины из мира финансового управления. Но не всегда в моменте есть понимание, про что идёт речь. Ко мне периодически приходят сотрудники и просят разъяснить, что означает тот или иной термин. Кивать с умным видом, конечно, можно, но это путь в никуда.

Компания Hypergryph, разработчик Arknights Endfield, рассказала о несанкционированном списании средств с банковских счетов игроков через платёжную систему PayPal. Их сумма достигла $80 тысяч.

Привет, Хабр! Это Сергей Перевозчиков, основатель агентства контекстной рекламы «КонтекстЛаб». К нам пришел производитель рекламных конструкций: в рекламу уходят сотни тысяч, в отчетах — красивые лиды, а в кассе почти пусто. Начали разбираться — оказалось, аналитика «врала». Мы её починили, пересобрали рекламу под реально маржинальные товары, и бизнес вырос примерно на 50%.

Но дальше случилась типичная ошибка: клиент полностью остановил рекламу. Алгоритмы обнулились, сезон начался, а лиды просто обвалились. Вытаскивали продажи уже в пожарном режиме — спасла товарная кампания с ручным фидом, которую мы запустили максимально быстро.

Привет, Хабр! На связи Александр Ананикян, аналитик сервиса по защите мобильных приложений от реверс‑инжиниринга. Мы в команде PT MAZE делаем «кнопку», которая превращает мобильные приложения в самый запутанный лабиринт для хакера.

Защита мобильного приложения от реверс‑инжиниринга и взлома — обязательный этап, который стоит учитывать при разработке релизной сборки. Протекторы используют обфускацию (запутывание), шифрование и другие техники, чтобы затруднить статический анализ и защитить код от модификаций злоумышленниками. Но у многих разработчиков присутствует страх сломать приложение применением таких техник.

Рассказываем, как прошла вторая половина января 2026 года в русскоговорящей игровой индустрии. В нашем дайджесте вас, как всегда, ждут свежие анонсы, подробности о новых проектах, а также важная информация из пресс-релизов ожидаемых игр.

VK Видео — один из крупнейших видеосервисов в России. В декабре 2025 года его ежемесячная аудитория достигла 81,5 млн пользователей. А в первую неделю января 2026 года среднесуточная аудитория VK Видео превысила 42 млн человек (без учёта просмотров на Smart TV и встраиваемых плееров, по данным Mediascope). 

Часть аудитории пользуется сервисом на устройствах Android. Для работы с видео на Android у VK есть единое решение — SDK OneVideo Player. Оно основано на библиотеке Media3 и содержит много улучшений и доработок в части проигрывания видео. Одна из таких оптимизаций — адаптация видео под viewport.

Меня зовут Егор Баженов. Я Android-разработчик в команде видеоплатформы VK. В этой статье я расскажу, как мы внедрили адаптацию под viewport в нашу библиотекуи каких результатов это позволило достичь.

Популярный бесплатный медиасервер с открытым исходным кодом Jellyfin стал доступен на ОС Tizen от Samsung. Пока он работает на более новых моделях ТВ.

Международная группа исследователей, в которую вошли учёные из Израиля, провела самые точные на сегодняшний день измерения размеров Юпитера, крупнейшей планеты Солнечной системы, с помощью данных зонда НАСА «Юнона». Новые результаты показывают, что Юпитер оказался немного менее выпуклым по сравнению с прежними оценками.

Привет! На связи команда Research & Insights Центра стратегии цифровых продуктов МТС. В прошлом году мы подготовили исследование мирового и российского рынка ИИ-агентов. Перед вами четвертая часть статьи об исследовании. В первой мы рассказали про интересные факты из него, во второй — про виды агентов, в третьей — про ситуацию в мире и России. А в этой раскроем детали будущего агентного ИИ: каким его видят исследователи и респонденты.

Задача Text‑to‑Speech (TTS) она же задача синтеза речи — заключается в том, чтобы озвучить заранее подготовленный текст голосом спикера. Данная задача является одной из важных в системах взаимодействия человека и компьютера. Конечно, такая задача генерации речи встречается гораздо реже, чем, например, задача генерации или обработки текста, тем не менее, сферы ее применения со временем только увеличиваются в своих масштабах и становится все более востребованной.

Привет, Хабр, меня зовут Музафаров Данил, я работаю DS инженером в компании Raft и сегодня мы рассмотрим существующие Open Source модели и репозитории, которые решают задачи TTS для русского языка.

Один ML-проект в проде вам или два другому? Внедрение машинного обучения в производственную среду остаётся одной из главных проблем индустрии. По статистике, 80% ML-проектов никогда не доходят до продакшена. Однако хитрые опсы и тут решили выделиться, и в результате появился MLOps — методология, которая поможет вам сократить путь от эксперимента до деплоя с месяцев до дней. В этой статье мы пройдёмся по верхам MLOps и посмотрим на фундаментальные принципы и конкретные инструменты.

AI-агенты всё чаще получают доступ к файловой системе и командам — и это удобно ровно до того момента, пока «безопасные» утилиты не начинают вести себя как универсальные инструменты атаки.

В разборе Trail of Bits показывают, как защита вида «allowlist команд + человек подтверждает опасное» обходится через инъекцию аргументов и приводит к удалённому выполнению кода — без классической shell-инъекции. Также поговорим про архитектурные антипаттерны, почему regex-фильтры не спасают, и какие инженерные меры реально снижают ущерб.

Когда разработчики 1С слышат о вайбкодинге, у многих возникает скептицизм. И не без оснований если просто скидывать задачу в Cursor и ждать чуда, результат действительно будет плачевным. ИИ генерирует что-то среднее, нарушает архитектуру, ломает существующий код.

Но это не проблема ИИ. Это проблема подхода.