Обычно, когда выбирают LLM, сначала смотрят рейтинги. Проблема рейтингов в том,  что по ним не узнать, как модель справится с вашими задачами и сколько это будет стоить.

В нашей лаборатории мы пользуемся электронным лабораторным журналом — базой, куда записываются данные всех экспериментов и измерений, а ИИ ассистент отвечает на вопросы по ней. Разумеется, возник вопрос, какая модель должна этим ассистентом рулить. Публичные рейтинги ответа не давали, так что мы собрали свой бенчмарк: двадцать четыре вопроса по нашей работе, которые гоняются по живому журналу через mcp на моделях DeepSeek, ChatGPT и Claude.

Дальше я покажу, как мы собирали вопросы для бенчмарка, и что показали рельные тесты. И расскажу как сделать такой же тест под свою задачу.

Голосом информационной службы: Китайские ученые поручили ИИ-агенту написать рецепт напыления рентгеновского зеркала и запустить его на реальной установке, говорится в препринте работы. Со второго захода агент получил зеркало с заданным периодом.

Так вот, эти китайские ученые — это я.

Полтора месяца моя рабочая машина умирала. Не BSOD, не перезагрузка — именно умирала: экран чёрный, вентиляторы на видеокарте выходят на сто процентов и так и остаются. Никакой реакции ни на что. Только кнопка Reset.

Сначала раз в неделю. Потом два. К середине июля — три раза за сутки.

Но хуже самих зависаний было другое: после них не оставалось ничего. Ни дампа, ни минидампа, ни BSOD, ни единой записи WHEA. В журнале — Event 41, Kernel-Power, «система была перезагружена, завершив работу некорректно», BugcheckCode = 0. Windows даже не успевала понять, что умерла.

Отлаживать нечего. Есть только труп и никаких улик.

Забегая вперёд: виновата оказалась не память, не драйвер и не блок питания, хотя я последовательно подозревал всех трёх. Виноват был PCIe Gen5. Лечится одним пунктом в BIOS. Полтора месяца страданий лечится одним пунктом в BIOS.

Как шесть лет строительства цифровой инфраструктуры превратили хаос из тетрадей и флешек в лабораторию, где AI читает логи напыления и находит скрытые дефекты оборудования.

Все чаще в обсудениях, посвященных внедрению все более мелких техпроцессов изготовленя СБИС, всплывает тема рентгеновской литографии. Тема довольно сложная, и запутанная, особенно если обсуждать вопрос "кто кого родил - Cymer или ASML. Но этот пост совершенно не про историю.

Так уж получилось, что последние 20 с лишним лет я занимаюсь исследованием и изготовлением многослойных периодических покрытий, являющихся ключевым элементом многих рентгенооптических приборов, включая EUV степперы, активно внедряемые в производство. Вот об особенностях изготовления таких покрытий я и хочу рассказать.

• SciRef — менеджер цитирований.
• AFM Vision — удобная визуализация данных атомно-силовой микроскопии.
• Raman 2D — построение карты распределения интенсивности Рамановского излучения.
• X-Ray Calc — симуляция рентгеновской дифракции тонких пленок.

• В 2012 году, при эксплуатации мирового парка грузовиков и автобусов, 180 000 миллионов литра топлива расходуется только на преодоление сил трения.
• «Новая трибология“ может сохранить 105 000 миллионов евро и 75 000 миллионов литров топлива ежегодно, при этом ожидается сокращение выбросов СО₂ на 200 миллионов тонн.