Когда говорят «1С», в глазах у бухгалтера — святое. У программиста — нервный тик. У бизнесмена — надежда, что оно "просто работает". А у технаря с чувством самоуважения — один вопрос: как эта архаика вообще дожила до наших дней?

Давайте честно. 1С — это рудимент. Цифровой аппендикс, который когда-то помогал пищеварению бухгалтерского учёта в 90-х, а теперь воспаляется при любом упоминании нормального CI/CD. Но прежде чем вскрывать нарыв, разберёмся, откуда он взялся.

Человек купил в магазине ящик елочных игрушек. На следующий день приносит его обратно:

- Ваш товар бракованный.
- Что, игрушки битые?
- Нет, целые.
- Не блестят?
- Блестят.
- Так в чем же дело?
- НЕ РАДУЮТ!

Автодополнение всегда было силой и гордостью современных IDE. Сравнивая IDEA, VSCode и Eclipse, мы смотрим — оно вообще адекватные вещи пишет в выпадающей менюшке? Знает про Spring, про Next.js, про свежие апдейты в Питоне?

В последнее время, обычные алгоритмы не являются предметом хайпа. В мире IDE появился новый царь горы — AI, который обязан быть везде. Старые игрушки продолжают работать, но уже не радуют.

Этот текст — адаптированный перевод статьи из блога JetBrains (я постарался сделать текст более читабельным и менее похожим на политкорректный пресс-релиз). Мы посмотрим, как обучилась модель Mellum, лежащая в основе облачного автодополнения, и что из этого вышло.

Напоминаю, основной продукт JetBrains — это их IDE, редактор кода для программистов. Модель Mellum занимается автодополнением кода в редакторе, и является одной из самых быстрых и миниатюрных в своем классе. Она способна запускаться на устройстве (не только в облаке у арабских шейхов). Чем-то похожим по смыслу можно считать Microsoft Phi.

OLMo — моделька от AI2, разработанная учёными для учёных. Если вы занимаетесь экспериментами над нейронками, это идеальный вариант: весь код и данные, необходимые для тренировки, открыто лежат на GitHub. Более того, выложены даже промежуточные чекпоинты, с очень высокой гранулярностью. Это отличает ее от якобы "открытых" нейронок, которые обычно приходят к тебе монолитным финальным бинарём.

Эта статья — короткий гайд, адаптированный с GitHub создателей нейросети и проверенный на практике.

Большие языковые модели (LLM) демонстрируют впечатляющие возможности в генерации кода, но их применение в сложных проектах часто сталкивается с проблемами надежности и консистентности. Рассмотрим Interoperable Literate Programming (ILP) — новый подход, использующий принципы грамотного программирования и язык Scheme для структурирования процесса генерации кода LLM. Узнайте, как ILP помогает преодолеть ограничения традиционных методов и может ли он стать решением для создания масштабных проектов с помощью ИИ.

Каждый иногда встречается с НЕинтересными для него задачами, но необходимыми к выполнению. Для некоторых это кропотливые и нудные задачи, для некоторых, задачи, требующие смелых решений. Бывает просто лень, хотя это тоже сложное чувство, которое можно разложить на составляющие и анализировать отдельно. Но о лени поговорим как-нибудь в другой раз.

Меня вгоняет в чувство безнадежности задачи, которые не четко формализованы, или которые поставлены нечетко: «Сделай то, не знаю что».

В этой статье я расскажу о своём подходе, как я справляюсь с такими ситуациями.

Представьте себе типичное воскресное утро: Сергей просыпается с небольшим кашлем и, вместо того чтобы выпить чай с медом, немедленно консультируется со своим любимым ИИ-помощником.

"У меня лёгкий кашель," — пишет он.

ИИ анализирует сообщение и выдаёт: "По моим данным, у вас, возможно, одно из следующего: простуда, аллергия, пневмония, бронхит, туберкулёз, легочный фиброз или редкое тропическое заболевание, о котором вы, вероятно, никогда не слышали."

К вечеру Сергей уже убежден, что у него неизлечимая экзотическая болезнь. Он заказывает лекарства из пятнадцати стран, составляет завещание и звонит родственникам попрощаться. А на следующий день кашель проходит сам собой.

Комичная ситуация, не правда ли? Группа ученых из Google Research и Google DeepMind решила выяснить, справедлива ли привычная ирония в отношении ИИ-диагностики. Результаты опубликовали не где-нибудь, а в журнале Nature, и этот хабрапост — адаптированный перевод этой статьи.

Сможет ли ИИ превзойти опытных терапевтов в составлении точных дифференциальных диагнозов? Смогут ли результаты исследования перевернуть наше представление о роли искусственного интеллекта в медицине? И речь идет не о простудах и аллергиях — нужно выявлять редкие и сложные заболевания, зачастую ускользающие от внимания человека-врача…

На мероприятии Private Banking (от 50 млн руб.) или даже «Сбер Первый» (от 10 млн руб.) вы встретите бизнесменов, топ-менеджеров, наследников, но вряд ли рядовых айтишников в найме

Пишу на материале английского, потому что мне так удобнее, а людям — понятнее.

В изучении языка есть стандартные этапы отчаяния:
- «Мне поможет только погружение в языковую среду»;
- «Что-то идёт не так, нужен какой-то особый подход» [после малорезультативного «погружения»].

На самом деле это один и тот же этап: в какой-то момент застрявшая в голове рекламная демагогия неизбежно начинает конфликтовать с реальностью.

9 из 10 жалуются: я плохо воспринимаю речь на слух… что делать… У рекламщиков ответ уже готов: «Улучшить восприятие на слух? — Приходите! Поможем!» Заканчивается всё очередным разочарованием и ещё более глубокой убеждённостью в «уникальности» своего случая. В общем, давайте разберёмся, из чего состоит аудирование.

Во-первых, не надо слишком буквально понимать знакомых, которые, якобы, хорошо разбирают речь носителей на слух. Если ты не рос в Англии, у тебя ВСЕГДА будут проблемы с восприятием речи британца. Помните, как вы хорошо понимали носителя, пока он говорит с вами, но мгновенно переставали его понимать, когда он начинал говорить с другим носителем. Как так?

Реальные живые носители произносят не совсем те слова, которые мы читаем в субтитрах. Ни в одном словаре нет слова forya (ударение на первый слог), хотя оно и распространённое (в субтитрах пишут for you). Не менее распространено слово whaddaya (в субтитрах будет what do you). То же самое в скоростной русской речи: вместо «он говорит» в реальной жизни мы обычно используем слово «онгрьт» с невнятными «н» и «т». Очсомневаюсь, что оно есть в словаре. Носители расшифровывают «онгрьт» через 3 канала одновременно:

Основной объём трафика в вебе возникает из-за ботов. По большей части, эти боты используются для обнаружения нового контента. Это читалки RSS-фидов, поисковые движки, выполняющие краулинг вашего контента, а сегодня и боты ИИ, собирающие контент, чтобы скармливать его LLM. Но есть и зловредные боты. Их создают спамеры, скрейперы контента и хакеры. На моём прежнем месте работы бот обнаружил уязвимость Wordpress и встроил в наш сервер зловредный скрипт, а затем превратил машину в ботнет, используемый для DDOS. Один из моих первых веб-сайтов был полностью выдавлен из поиска Google из-за ботов, генерирующих спам. Мне нужно было найти способ защиты от этих ботов, поэтому я начал пользоваться zip-бомбами.

Недавно прогремел пост Артура Думчева (@arturdumchev), как халява якобы уходит из программирования. Можете ознакомиться с ним, чтиво достойное. Особенно комментарии.

У меня сегодня день рождения: 39 лет. С 2003 года я работаю разработчиком, и сейчас делаю кое-что для ИИ. Интуиция подсказывает, что халява только начинается, мои чюваки. Сейчас — лучшее время быть разработчиком.

Давайте начнем с точно того же определения, как было у Артёма: «для меня халява — это гарантированный результат за вложенные усилия. Логика повествования требует такого определения, дальше всё будет ясно».

А дальше ясно, что из неверно поставленного условия может следовать что угодно.

Для меня халява — гарантированный результат за вложенные усилия. Логика повествования требует такого определения, дальше всё будет ясно.

Халяве учили и учат в школе. Сделай домашнее по алгебре, выучи стихотворение, научись решать линейные уравнения — и получишь пятерку. Любовь получать пятерки сыграла злую шутку со многими, ведь в жизни вне учебных заведений халявы практически нет.

Слово «легко» ниже по статье тоже означает гарантированный результат за усилия, но подразумевается «легко, если умеешь работать с собственной мотивацией».

Онлайн-тестирование стало важной частью современного образования и процесса найма сотрудников. Многие платформы и компании пытаются бороться с мошенничеством, внедряя технические ограничения — например, запрет на переключение вкладок в браузере. Но насколько это эффективно на практике? И что делать, если такие меры вызывают больше проблем, чем решают?

Ученые всего мира продолжают обсуждать, может ли ИИ когда-нибудь, в отдаленном будущем, уничтожить Человечество. Давайте посмотрим на это под другим углом - может ли оно его спасти, причем - прямо сейчас?

Если посмотреть на коэффициенты рождаемости, цивилизованные страны вымирают. Простые прикидки показывают, что еще сотня-другая лет - и такие страны, как США, Россия и даже Китай могут полностью исчезнуть.

Проблема бесплодия - одна из самых актуальных проблем в мире. Более полутора сотен миллионов людей в мире - бесплодны. Если собрать всех этих людей вместе, то получится целая страна населением, сравнимым с населением России.

Сейчас таким людям помогают так называемые “вспомогательные репродуктивные технологии”, или коротко - ВРТ. В развитых странах на ВРТ приходится до 6% рождений. Эффективность ВРТ зависит от многих факторов: возраст партнера, причины бесплодия, качество эмбрионов, опыт клиники и т.д. Но в целом даже ВРТ не может дать 100% результат рождения ребенка.

В современном мире ИИ уже начал заменять людей в классических профессиях типа программистов и художников, может и размножением он будет заниматься вместо нас? Ну или по крайней мере, снизить человеческий фактор и количество ошибок, которые делают “специалисты”.

Примерно так и подумали исследователи из Conceivable Life Sciences. С помощью технологий компьютерного зрения и ИИ они позволили идентифицировать головку и хвост сперматозоида, положение инъекционной иглы, управлять инструментами…

Под катом - подробный отчет про исследование, включая пример практического использования ИИ, в результате которого родился живой человек.

В работе веб-разработчика (в частности бекенд-разработчика) встречается много разных интересных и уникальных задач. В этой статье речь пойдёт о такой теме как написание миграций документно-ориентированной БД mongo. Как и в любой задаче у нас имеется несколько вариантов решения проблемы. Мы подробно разберём примеры использования 2х разных c#-библиотек, не углубляясь в детали реализации. Посмотрим их плюсы и минусы и выберем 1 из них для выполнения поставленной задачи. В конце нас ждёт небольшое сравнение производительности, так что пристегнитесь, ведь будет интересно.

«Не отупею ли я от нейросетей, если перестану думать и буду всё спрашивать у Claude?» Наверное, каждый здесь хоть раз задавал себе этот вопрос. Есть такой червячок сомнения, правда?

Нейросети — очень мощная штука. Кто-то утверждает, что беседа с нейросетью — лучше психологов и лучше приема антидепрессантов. Но вот посудите сами, стал бы ты пить таблетку аспирина, будучи первым человеком на планете, который ее попробовал? О нет. Только если еще 200 человек попробуют таблетку и не бросят кони.

С нейросетями нет никаких медицинских испытаний. Действительно ли ты хочешь испытывать всё это на себе?

Гораздо лучше испытывать всё на студентах. На студентах — точно можно. Студенты — это другое. Примерно так подумали в компании Anthropic и собрали одно из самых масштабных исследований о влиянии нейросетей на человека и на процесс его обучения.

Чтобы студенты быстрее согласились на бесчеловечные эксперименты, им создали все условия — открыли бесплатный доступ к Claude (той самой, что стоит 2000 рублей в месяц), заставили профессоров мириться с использованием нейронок в процессе обучения и так далее.

Под катом — результаты этого исследования. Обратите внимание на то, какую часть своей ментальной деятельности студенты переложили на искусственный интеллект, и задумайтесь — как изменится мир, когда так будут делать вообще все.

Понимаю, что тема с краю от Хабра стоит, но все же как сценарий для служб безопасности, да и процедур контроля ОЗОНА и МТС - имеет место быть. Да и лишний раз предупредить тоже стоит! 

Звонок от «Технический отдел» с телефона +7 (924) 420-64-71 (по whatsup)
Уже это должно было насторожить, но отвечаю:

- Служба доставки ОЗОН, могу быть у вас через 10-15 минут, вы по адресу доставки?

Немного торможу, вспоминая что я мог заказать (вроде было что-то) но больше удивило что доставка домой курьером, хотя всегда делаю в пункт выдачи. Домой – так домой. Кладу трубку.

Через несколько минут повторный вызов:

- простите, вам должны были выслать код от службы доставки Roolz (в whatsup). Можете его озвучить?

- нет, там написано, чтоб я никому не говорил.

Действительно, пришло сообщение от Roolz (номер +370 682 70239) https://roolz.net

- ой, я вас понимаю, но что мне делать, я не могу взять посылку без него.

- называю номер (все же whatsup, что могло не так пойти?) и спрашиваю, а по какому адресу вы будете доставлять?

Дальше идет какое-то замешательство, я сейчас уточню и делает вид, что ставит меня на удержание, а сам демонстративно:

- Вань, а тут его на удержание поставил, проверь, подошел ли код. – Да, подошел! – Можешь тогда действовать!

Тут я немного офигел. Тут же положил трубку, вошел на госуслуги и поменял пароль (хотя, ничего по факту делать не надо было). Там же на гос услугах теперь есть услуга – «Сообщить о подозрительном звонке», заполнил заявление.

В этот момент мне приходит sms : «Был произведен вход в ваш аккаунт на портале Гос. Услуг. Если это не ваши действия, пожалуйста, сообщите по телефону: +79855482864 

Подключаемся к домашнему WSL через VSCode ssh extension снаружи и безопасно. Гайд для тех у кого болит спина сидеть на кресле, или нужно использовать мощности стационарника в своем ultra-micro-macbook.

Долго пытался сформулировать, почему мне нравится кругозор Claude и Gemini и умение рассуждать ChatGPT.

И наоборот, не нравится (точнее, кажется по большей части бесполезной на практике) умение ChatGPT написать точный, с первого раза работоспособный код. Или там, решить задачки из олимпиады по математике, выдавая потрясающий балл на экзаменах в MIT.

Интуиция не врёт.
(Юдковский перевернулся в гробу)

От идеи до работающего Telegram бота за 2 часа, от 112 кг до 102 кг за 2 месяца. Это история о том, как использование Cursor, v0.dev и современных AI-инструментов помогает решать личные проблемы с помощью кода — и как это личное решение превращается в бизнес-возможность.

Когда-нибудь задумывались, почему большинство моделей ИИ либо умные, ЛИБО быстрые, но никогда не сочетают оба качества? Над этим подумали в Tencent.

Tencent только что перевернул эту парадигму с Hunyuan-T1 – ПЕРВОЙ в мире ультра-супер-сверхбольшой моделью, использующей гибридную архитектуру Transformer + Mamba MoE.