На любом производственном предприятии для осуществления своей деятельности выстраиваются материальные и информационные потоки. От того, насколько эффективно они будут выстроены и какой будет механизм управления зависят результаты деятельности всего предприятия.

Создание материальных потоков на предприятии следует за постановкой задач, которые необходимо выполнить с последующим определением способов их выполнения. Это обычный метод формирования операционной деятельности на любом производственном предприятии, который достаточно полно изучен и описан, так как использует разработанные технологии производства и последовательность работы с материальными продуктами. Поэтому для того, чтобы произвести и реализовать готовую продукцию выполняются следующие основные задачи:

1. Закупить сырье и материалы, необходимые для производства продукции.

2. Доставить сырье и материалы на склад сырья и материалов.

3. Подготовить сырье и материалы к перемещению на производство.

4. Доставить сырье и материалы на производство.

5. Изготовить готовую продукцию.

6. Доставить готовую продукцию на склад готовой продукции.

7. Подготовить готовую продукцию на складе готовой продукции к отгрузке или выдаче покупателю.

8. Передать (доставить) товар покупателю.

Перечисленные выше задачи являются основными задачами верхнего уровня на производственном предприятии, которые далее детализируются вплоть до заданий (задач) для конечных исполнителей. Конечно, производственные предприятия различаются по виду деятельности и объему выпускаемой продукции, но основные задачи у них одинаковые и, соответственно, образуются похожие материальные потоки. А вот информационные потоки могут отличаться по разным причинам и многое здесь зависит от понимания руководства предприятия что и как надо делать и от разработанной стратегии.

Решил 434 задачи на Leetcode и прошёл все кодинг-интервью за последние 4 года — X, Google, Careem, TrustWallet, Yandex. Делюсь тем, что понял: какие мифы уже не работают, как готовиться, и главное — ритуал решения задачи, который оценивают интервьюеры.

AI-driven — это не «без человека». Инженер необходим. Просто LLM становится основным инструментом. Смена парадигмы инструментов - не сингулярность.
Не будет волшебных палочек. Не будет AGI, который всё сделает за вас (ну в ближайшей реальности). Но будет инструмент, который уже сейчас необходим для освоения - потому что это основной инструмент уже наступившего будущего.

В данной статье рассматривается архитектура проекта, позволяющая модульным образом интегрировать инфраструктурные фреймворки, такие как Spring, Quarkus и Micronaut, без необходимости модификации ядра предметной области (domain) или внешних API.

Как мы автоматизировали курс ООП для 360 студентов и открыли неожиданные закономерности. Почему посещаемость важна, а умеренное использование LLM даёт наивысшие баллы. История системы Frieren, которая спасла 7 преподавателей от рутины и показала, как студенты на самом деле учатся в эпоху AI.

Anthropic представила новую функцию Cowork, которая меняет привычную роль чат-бота. Claude перестает быть просто собеседником и становится полноценным рабочим помощником, способным действовать внутри вашей файловой среды. Это шаг от диалоговой модели к агенту, который реально выполняет задачи.

Лучшая нейросеть для решения задач по программированию: обзор Кэмп, сравнение с ChatGPT и Claude. Разбор кейсов на Python и C++, пошаговые инструкции и лайфхаки для учебы в 2026 году.

В мире, где стартапы сгорают за год, а технологические гиганты рушатся за десятилетия, существуют редкие примеры экстремальной стабильности. Японская строительная компания Kongō Gumi — это «legacy-проект» мирового масштаба. Основанная в 578 году, она просуществовала почти полторы тысячи лет под руководством одной семьи.

Личный опыт постройки меридианного радиотелескопа для приёма линии водорода с длиной 21 см. Подробно о конструкции, борьбе с шумами и том волнующем моменте, когда на экране из хаоса возникает пик от облаков Млечного Пути. А также о том, как из этих пиков своими руками, если есть много времени и желания, можно построить кривую вращения Галактики и понять, зачем ученым нужна темная материя, а то и сложить схематичную, но настоящую карту спиральных рукавов нашей Галактики.

Удивительное наблюдение. Товарищ жалуется на нехватку сил:

— А как ты отдыхаешь? — интересуюсь я.
— А как-как — дела закончу и могу в комп поиграть. — рассказывает он хвастая своими игровыми новинками.
— И играешь небось с того же компа на котором 5 минут назад работать закончил? — Ну да…

Мы с вами знаем таких людей: может отпахать 10-ти часовую смену, а потом засесть еще и в игру.

Парадокс. Люди часами-днями рубят монстров в игре на износ. Тратят время, силы, ресурсы, разгоняют психику. Устают, а усталости не чувствуют.

И внедряя геймификацию в бизнес мы формируем такой же эффект. Нам надо, чтобы люди тратили (или зарабатывали нам) деньги и не задумывались. Чтобы были увлечены процессом, как игрой.

Как так получается?
Есть одна вещь, которая хорошо объясняет этот феномен.

Что такое Nested Learning? Попросила об этом подробнее рассказать моих коллег из лаборатории искусственного интеллекта в «Криптоните».

У языковых моделей существуют фундаментальные ограничения, которые не дают им непрерывно обучаться.

В Google Research совместно с Университетом Южной Калифорнии предложили новую парадигму обучения.

Она получила название Nested Learning, или «вложенное обучение», поскольку использует набор вложенных задач оптимизации, каждая из которых имеет свой контекстный поток. С ней модель рассматривается как динамичная архитектура, в которой каждый компонент модели обучается в своём собственном контексте и со своей частотой обновления.

Nested Learning — это подход к разработке алгоритмов обучения с большим количеством уровней, приближающий к идее непрерывного обучения. В нём используются три ключевых элемента: оптимизаторы с глубокой памятью, самореферентный (изменяющий сам себя) модуль обучения и система непрерывной памяти (continuum memory) вместо её традиционного разделения на долговременную и кратковременную.

Авторы проводят параллель с человеческим мозгом: в отличие от сферы ИИ, где «запоминание» и «обучение» часто считаются синонимами, в нейрофизиологии эти понятия различаются. Запоминание — это обновление нейронных состояний под воздействием сигнала, в то время как обучение — приобретение «полезной» памяти, фиксирование нейронных изменений, способствующих решению какой-либо задачи.

Оба процесса лежат в основе ассоциативной памяти — способности логически связывать события. Авторы показывают, что все компоненты моделей (нейросети и оптимизаторы) являются системами ассоциативной памяти, сжимающими свой поток контекста. То есть, они отображают множество ключей на множество значений.

Инвестор, получивший известность благодаря ставке против ипотечного рынка в середине 2000-х, заявил, что делает ставку против Nvidia, считая её наиболее уязвимой компанией в случае схлопывания бума искусственного интеллекта. По словам Бьюрри, производитель чипов стал «чистой ставкой» на ИИ и критически зависит от расходов гиперскейлеров, тогда как объём реальных прикладных сценариев пока не сопоставим с масштабами инвестиций.

Бьюрри отметил, что не рассматривает шорты по Alphabet или Microsoft, поскольку эти компании сохраняют доминирующие позиции в ключевых сегментах за пределами ИИ. Nvidia же, по его оценке, находится в зоне повышенного риска из-за технологического устаревания, переоценки сроков службы оборудования и возможных будущих списаний, что делает её главным кандидатом на коррекцию в случае разворота рынка.

Разработка 2077.

11 января в Объединённом институте ядерных исследований (Дубна) выполнили эксперимент на строящемся коллайдере NICA. Впервые удалось добиться устойчивой циркуляции пучка тяжёлых ионов ксенона в нижнем кольце установки. Пучок сделал множество оборотов по всей длине кольца (более 400 метров) и стабильно циркулировал более 100 микросекунд.

Пока GPT-5.2 решает задачи Эрдёша, Google DeepMind осваивает другой формат: математики из Стэнфорда и DeepMind опубликовали статью по алгебраической геометрии, где доказательство теоремы нашли с помощью Gemini Deep Think. Это первый известный случай, когда LLM участвует в открытии теоремы в исследовательской математике — не олимпиадной задачи и не проблемы из готового списка. Статья посвящена мотивному классу пространства отображений рода 0 в флаговое многообразие — объекту на стыке алгебраической геометрии и топологии.

Графика в видеоиграх не главное. Однако именно она олицетворяет технологический прогресс индустрии. Сложные системы освещения, фотореалистичные материалы, физика, которая ощущается в каждом движении, и лицевые анимации, от которых трудно отвести взгляд — это именно то, для чего энтузиасты сегодня покупают флагманские видеокарты и OLED-панели.

В прошедшем игровом году мы лицезрели, как мрачное средневековье превращается в почти осязаемую реальность, как феодальная Япония оживает в мельчайших деталях, как Сицилия начала XX века дышит солнцем и пылью, а постапокалиптические пейзажи Америки снова зовут в путь.

В нашей подборке 10 игр, которые в 2025 году стали эталоном визуального и технического исполнения: от исторических реконструкций, до театральных постановок и научной фантастики, снятой на старую видеокассету.

«Надо увеличить ценность нашего продукта!» — фраза, которую произнес, пожалуй, каждый продакт хотя бы раз за свою карьеру. Эта фраза уже так набила оскомину, что уже потеряла всякий смысл.

А вот такой фразой «это не увеличивает ценность продукта для пользователей» отшиваются многие неугодные инициативы будь‑то от команды или от СЕО.

Но что скрывается за этим мифическим термином «ценность для пользователя»?

Давайте разбираться.

На маркетплейсе главная ловушка простая: вы управляете бизнесом по цене и «выручке», а живёте на выплате «к перечислению» — то есть на деньгах, которые реально приходят на счёт.

Zhipu AI выпустила GLM-Image — первую open source модель генерации изображений промышленного уровня (термин создателей модели), объединяющую авторегрессивную архитектуру с диффузионным декодером. Веса доступны на HuggingFace, код — на GitHub, лицензия MIT.

Знакомо? Модульный проект, где непонятно, откуда что берётся. Тест не видит элемент, хотя он точно есть на экране. А ещё в компании развернули локальный DeepSeek и установили норму запросов — и вы честно её выполняете, копируя куски кода в чат и получая ответы уровня «попробуйте проверить id элемента».

Проблема не в AI. Проблема в том, что чат не видит ваш проект.

Покажу, как подключить тот же корпоративный DeepSeek через Roo Code — и вместо абстрактных советов получать анализ конкретно вашего кода. С промтами для Kaspresso, решением проблемы «невидимых» id и миграцией с Espresso.