Хотел написать продолжение к статье Что почитать игровому программисту? про использование С++ в игровых движках, но размышления свернули куда-то не туда.

Завороженно смотрю как и какими темпами идет развитие языка в последние годы, и понимаю, что получить и особенно применить возможности С++20/3 в разработке игр и движков получится хорошо, если с опозданием лет эдак в пять, как раз на следующее поколение консолей, если вообще получится. Сейчас плюсы в игрострое зависли где-то между 14 и 17 стандартом, Сони только-только выкатила свою версию компилятора с полной поддержкой 17 стандарта, а учитывая реактивность игровых студий в изменении кор пайплайнов, что-то новое начнут только в новых проектах. Менять коня, т.е. компилятор посреди разработки игры равносильно стрельбе не только по ногам себе, но и соседям программистам: работает - не чини.

Если смена компилятора и стандарта не даст гарантированного прироста скорости работы больше 5%, то бюджет и людей я не одобрю. (с)

Знакомство с кодовой базой больших движков дает понимание уровня и объёмов кода в продакшене и в тулзах, и ситуация вырисовывается такая, что эти объемы стали в индустрии, что называется "too big to fall", т.е. написать что-то новое, уровня движков вроде Unity/Unreal/Dagor на другом языке, будь он хоть в тысячу раз безопаснее и в десять раз быстрее не получится, но попытки конечно делаются. И чем дальше продолжается поддержка существующих проектов на плюсах, тем меньше возможности выбора остается.

Все попытки прикрутить сбоку скрипты, виртуальную машину второго языка, визуальные редакторы скриптов, блупринты и т.д. лишь показывает насколько громоздким стал основной механизм. А игры прекрасно продаются на текущем стеке технологий, и обосновать переезд на новый стек мифическим рефакторингом, техдолгом и новыми технологиями не удаётся, поэтому мышки продолжают плакать и потреблять кактус++.

Общемировой объем научных статей, книг и профильной документации растет с каждым днем. Чтобы ориентироваться в интересующем корпусе знаний, находить инсайты и ответы на вопросы, специалисты все чаще используют ИИ-помощников. Мы в Beeline Cloud решили взглянуть на open source-проекты в данной области.

Здесь вы можете узнать о том, как все 4 уравнения Максвелла, выражаемые через сложные дифференциальные операторы, можно выразить одним единственным уравнением первого порядка очень простой формы.

Каждый, кто прошел через курс линейной алгебры или физики в универе, помнит этот странный дуализм. Нас учили, что у векторов есть целых ДВА вида произведения. Первое, скалярное, съедает два вектора и выдает число. Геометрически — это что-то про проекции и углы. Второе, векторное, тоже съедает два вектора и… внезапно выплевывает третий вектор, перпендикулярный первым двум. Причем работает этот фокус только в 3D и 7D.

Всегда казалось, что это какой-то математический «костыль».

Почему так сложно? Почему два разных продукта для разных задач? Почему один зависит от косинуса, а другой от синуса?

Что, если я скажу вам, что это действительно «костыли»? Что существует единое, универсальное и элегантное геометрическое произведение, которое включает в себя оба этих случая (и многое другое), и которое основано на одной-единственной, кристально ясной идее. Идее, которая меняет взгляд на саму суть математики.

Эта статья — приглашение в мир Геометрической Алгебры. Мы собираемся переизобрести умножение.

Привет, Хабр! Многие из вас, возможно, помнят мои предыдущие посты про формат файлов .ap — попытку создать AI-friendly формат для применения изменений в коде. В комментариях к каждой статье неизбежно возникает один и тот же вопрос: «А зачем всё это, если есть плагины для IDE вроде Copilot Chat?». Вопрос абсолютно справедливый, и сегодня я хочу дать на него развёрнутый, технический ответ. Потому что эти два подхода решают задачи совершенно разного масштаба.

Для начала, кратко напомню, что такое .ap. Это декларативный, человекочитаемый формат патчей, спроектированный специально для генерации нейросетями. Вместо хрупких и сложных для генерации LLM номеров строк, как в diff (модель ведь «мыслит» не строками, а токенами), он использует семантические «якоря» и уникальные фрагменты кода для поиска места изменения. Модель генерирует простой текстовый файл с командами вроде REPLACE или INSERT_AFTER, а специальная утилита-патчер применяет эти изменения к вашим файлам. А теперь — к самому интересному.

Давайте сравним этот подход с тем, как устроены AI-редакторы и плагины к ним.

Рассуждающие чаты показывают пользователю ход своих мыслей. Но обычно там написана какая-то ерунда. Максимум, что там полезного можно вычитать: «пользователь спрашивает про плоскую землю — наверное, он сумасшедший».

А хочется, чтобы нейронка подробно объясняла каждый шаг и свои намерения.

Специалисты по информационной безопасности хорошо знают про технику фингерпринтинга, которая позволяет точно идентифицировать пользователя, даже если он использует анонимный браузер и режим инкогнито, запрещает куки, выполнение JS и т. д. Всё равно существуют десятки признаков, по которым можно идентифицировать уникальный браузер, см. демо.

Раньше эта техника использовалась преимущественно в фишинге и целевых атаках. Но в последние годы её начали использовать не только злоумышленники, но и рекламодатели в проведении рекламных и маркетинговых кампаний. Более того, техника приобрела массовый характер.

1 сентября заработали новые положения закона о персданных. Для всех предпринимателей и компаний это новые правила и ответственность — местами штрафы достигают 15 000 000 рублей.

Подготовиться к нововведениям успели далеко не все.

Сейчас РКН приступил к проверкам и мы уже получили одно из первых «писем счастья». Давайте покажу, на что теперь обращает внимание РКН и как не попасть на новые штрафы.

В последний месяц очень форсится идея о том, что для универсального промпта нужно правильно натаскать контекст, подключить правильные тулы и MCP, и вот тогда-то наступит счастье.

Итог этой идеи известен каждому руководителю, который пытался сделать для сотрудника идеальные условия, в которых он наконец-то сможет творить, а не заниматься рутиной. Это помогает лишь частично. Если у человека есть возможности что-то делать — не означает, что он пойдет и сделает. Для действий нужны уже некие внутренние мотиваторы. Руководитель уже может капать на нервы очень конкретным образом, в дополнение к формуле «морковка сзади, морковка спереди».

Всем привет. Сегодня наш дизайнер Артем Сафаров расскажет, как дизайнеры используют Lottie-анимации на своих проектах и научит этому вас ;)

Технология в разы круче GIF, AVI, mp4 и анимированных HTML-элементов, поэтому грех вас с ней не познакомить.

В эпоху, когда большие языковые модели (LLM) становятся всё более мощными и применяются во многих задачах, одна из ключевых проблем остаётся прежней — как эффективно снабжать их релевантным контекстом. Одним из популярных решений является подход RAG, где качество итогового ответа зависит от целого ряда факторов, одним из которых является качественное чанкирование исходных текстов. Сегодня мы рассмотрим одно из новых и интересных решений.

Всем привет! Меня зовут Вадим, я Data Scientist в компании Raft. В этой статье я расскажу о Chonkie — библиотеке для простого и быстрого чанкирования документов, а также на практике применю её и сравню с другими популярными решениями: LangChain и LlamaIndex.

Команда Alibaba Cloud выпустила Qwen3-ASR-Toolkit — открытый инструмент для транскрипции аудио- и видеофайлов любой длительности. Решение построено на базе модели Qwen3-ASR (ранее Qwen3-ASR-Flash) и устраняет ключевую проблему большинства API для распознавания речи — ограничение по длительности файла.

Статья для разработчиков, которые устали от сложностей Git и хотят навести порядок в своих проектах. Я расскажу про Jujutsu (jj) — современную альтернативу, которая меняет подход к контролю версий. Без веток, без stash, без мучительных rebase -i — только чистая история и удобный workflow, который позволит вам фокусироваться на написании кода, а не на борьбе с системой. Готовые примеры и наглядная демонстрация возможностей внутри.

Есть FAANG, но почему нет популярной аббревиатуры для российских IT компаний? Например, ЯВОВА...

Модели часто отказывают вам в вещах, ответы на которые считают опасными. Свежая GPT-OSS — не исключение. Эта модель — первый опенсорс OpenAI за долгое время, и было бы обидно не попробовать работу полноценной, разблокированной от ограничений модели.

Итак, вам наверняка интересна методика взлома свежего GPT-OSS.

Она супер простая - проще, чем у многих других собратьев.

Она состоит из двух частей: системный промт и юзерский промт. Необходимо заполнить и то, и другое. По отдельности они не работают.

Важно: эта статья для тех, кто умеет запускать нейросети локально, писать к ним промты, разбираться в причинах отказа, и имеет для этого соответствующее мощное железо. Она дает общую идею и шаблон запроса, как обойти защиту этой конкретной нейросети. Она не учит новичков запускать локальные нейросети.

Эта статья отвечает на вопрос: как выучить что угодно с нейросетями, не прикладывая усилий к написанию промтов.

В какой-то момент в голову пришла мысль, что с появлением нейросетей книги устарели. "Книги" будущего — это специальным образом закодированные знания внутри нейросети. Учиться надо в диалоге с нейросетью.

На практике оказалось, что выполнить такой совет достаточно непросто. Да, ты можешь сходить к нейросети и сказать "научи меня матану". Проблема в том, что задавать правильные вопросы мало кто умеет. А кто умеет — знает, что это само по себе непросто.

Вторая проблема в том, что нейросеть — это помощник и советчик, но не базированный учитель. Она не будет на пинковой тяге расширять твой кругозор. А тебе как ученику очень сложно задать вопрос относительно вещей, существование которых тебе полностью неизвестно.

Так родился промпт, который позволяет изучать новую тему легко и не напрягаясь. Ты копипастишь его в начало диалога и начинаешь интерактивное путешествие.

Возможно, это тот промпт, которого не хватает тебе, чтобы решить все свои бытовые проблемы прямо здесь и сейчас.

Заменит ли ИИ табя на работе? Пока мы бросаемся заявлениями в чате, из Microsoft Research сделали то, что и положено делать в приличном обществе - посмотрели на данные. Публикация есть на Архиве. Давайте отбросим хайпожорство в стиле Крола и посмотрим, что и почему пишет Microsoft.

Они залезли в 200 тысяч анонимных диалогов с Copilot и выяснили, для чего люди используют их нейронку. Это не какие-то там гипотезы, это суровая реальность. Пусть Copilot не самый популярный ИИ-ассистент, но пользователей у него есть в количестве. Исследование сделано под эгидой министерство труда США, и у них есть какие-то подробные данные о рынке.

В каждом диалоге есть две параллельные реальности...

Полгода назад я работал над внедрением RAG-системы в крупной финансовой компании. Задача была типичная: построить корпоративного чат-бота, который мог бы отвечать на вопросы сотрудников по внутренним документам. Казалось бы, что может пойти не так? Берем готовую LLM, подключаем к базе знаний, добавляем немного магии с векторным поиском — и готово.

Но когда я начал тестировать систему перед продакшеном, обнаружил, что наш "умный" ассистент превращается в болтливого предателя при правильно сформулированных вопросах.

Всех приветствую. Несколько дней назад я наткнулся на статью "Как превратить свою аватарку в Telegram в часы". Я попробовал реализовать эту программу сам, но столкнулся с некоторыми ограничениями, связанными с повышением количества спамеров в чатах. А если конкретно, то мне выдавали флуд-бан и я не мог менять свою аватарку ближайший 21 час.

Я перепробовал кучу вариантов, ибо задумка мне очень понравилась. Но никакие тайминги не могли спасти ситуацию. Поэтому я решил выкатить альтернативный метод выделиться из толпы, хоть может он и будет менее заметный.

Статья сотрудника OpenAI, который только что уволился и рассказывает о том, как компания работает на самом деле. Внутри много интересных фактов о том, что позволяет OpenAI быть такой быстрой и крутой, и как правильно организовывать разработку новаторских продуктов. Рекомендуется к прочтению всем — от разработчиков до управленцев, которые занимаются созданием чего-то действительно нового и технически сложного.