Пока большие модели соревнуются в увеличении контекстных окон, а их создатели — в маркетинговой находчивости, мы продолжаем следить за наиболее важными событиями в мире ИИ. В апреле OpenAI выкатила сразу несколько GPT — от флагманов до микроскопических версий. Anthropic наконец научила Claude гуглить и разослала его в университеты. Midjourney вернулась в строй, а Google устроила парад апдейтов — от визуального поиска до генерации кино.

В нашем традиционном дайджесте — главные новости, свежие исследования и полезные AI-инструменты: от агентов на любой вкус и цвет до ИИ-тренера по флирту. Ну что, поехали?

Рассказываю, какие недостатки традиционного подхода к конфигурации я увидел и как библиотека zerocfg может упростить жизнь разработчикам на Go.

Знакомый каждому сценарий: добавляем новую опцию, правим сразу несколько мест и... допускаем ошибку. Опечатки в тегах, забытые дефолтные значения, «мертвые» конфиги, которые годами живут в проекте, отнимая внимание и время. Звучит болезненно, правда?

Я решил, что хватит терпеть это, и вдохновился простотой стандартного пакета flag, где каждая опция — это буквально одна строка кода. Представьте: больше никакой беготни по структурам и файлам! В zerocfg вы объявляете опцию, дефолтное значение и документацию в одной строке — лаконично, понятно, надёжно.

Golang Top 15 ошибок

Go – язык простой, но из-за кажущейся простоты многие разработчики совершают одни и те же ошибки, которые приводят к серьёзным последствиям в production. Ниже собраны 20 самых распространённых ошибок при разработке на Golang и рекомендации по их исправлению.

В предыдущей статье я попросил — «Расскажите, зачем вам DI‑контейнер в golang». Большое спасибо всем, кто оставил коммент и проголосовал. Общий вывод такой: используем контейнер, потому что с ним удобно писать тесты. Тесты — весомый аргумент, особенно в контексте того, что тест — это часть кода. Получается, мы все таки «тащим» Di‑контейнер в проект. Ну, хорошо....

Вероятно, это будет uber‑fx, ведь у него хорошая документация, самое простое и понятное API по сравнению с другими..., или нет — не «тащим»?

Мой ответ — нет, uber‑fx не «тащим», потому что можно еще проще и понятнее.

GitHub — один из главных источников бесплатных и открытых решений для работы с данными. В этой статье рассмотрим инструменты для визуализации данных, которые можно адаптировать под свои задачи.

В последние месяцы всё чаще слышим про «reasoning-модели», способные не просто продолжать текст, а действительно шаг за шагом решать сложнейшие задачи цепочкой рассуждений (chain-of-thought). Впервые такой подход эффектно показали в OpenAI o1, но, к сожалению, подробности там остаются секретными. Недавно же команда DeepSeek наделала шуму с открытыми вариантами R1 и R1-Zero, созданными поверх их собственной большой MoE-модели DeepSeek-V3. В этом посте я не стану углубляться в вопрос «чья модель лучше — o1 или R1». Зато разберу, какие главные технические детали стоят за R1, почему Zero-версия выглядит особо захватывающе, и как именно авторам удалось обучить модель мыслить.

Джон Нэш, гений, чьи идеи перевернули математику и экономику, стал символом новой эры анализа взаимодействий. От знаменитого равновесия Нэша до эволюционных стратегий в биологии — его концепции продолжают находить применение в бизнесе, политике, ИИ и даже соцсетях. Узнайте, как работы Нэша вдохновили развитие науки и технологий, и почему его наследие остаётся актуальным и сегодня.

dumbproxy уже упоминался на Хабре в одной из моих прошлых статей. Это HTTP(S) прокси-сервер, который работает через TLS, напрямую совместим с браузерами и браузерными расширениями, и имеет заметное количество дополнительных функций, расширяющих его границы применимости и облегчающих его использование.

Вы когда-нибудь чувствовали себя потерянным в лабиринте чужого кода, задаваясь вопросами: «Почему здесь используется именно эта технология?» или «Зачем был выбран такой подход к архитектуре?»

В этой статье я рассказываю о том, как Architectural Decision Records (ADR) помогают командам фиксировать и сохранять важные архитектурные решения. Узнайте, как ADR превращает разрозненные знания в структурированный ресурс, доступный каждому члену команды, и почему это важно для эффективности и успеха проекта.

Вы познакомитесь с:
- Преимуществами использования ADR в долгосрочных и сложных проектах.
- Практическими шагами по внедрению ADR без лишней бюрократии.
- Реальным опытом и советами по преодолению возможных препятствий.

Бонусом: шаблон и пример документа в конце статьи.

В данной статье рассмотрим способ процедурной генерации подземелий, с помощью рекурсивную функцию на Godot 4.1.

Познакомимся с один из возможных алгоритмов генерации подземелья, который достаточно быстро написать и легко применять в своём проекте. Добавим персонажа, который сможет бегать по нашему подземелью.

TL;DR: DDD неизбежно ведёт к избыточному (на порядки больше минимально необходимого) количеству саг в проекте, которые, в свою очередь, неизбежно ведут к нарушению целостности данных в БД.

DDD вполне успешно решает поставленную задачу: дать разработчикам инструменты, которые позволят им справиться (корректно реализовать и поддерживать) со сложной предметной областью. Но эта победа оказалась пирровой: инструменты, обеспечивающие корректность данных в памяти, оказались неспособны гарантировать корректность данных в БД. А что толку от изначально корректных данных в памяти, если со временем (после их сохранения в БД и последующего чтения) они перестают быть корректными? По сути, у DDD есть фатальный недостаток: DDD неизбежно приводит к нарушению целостности данных (инварианта бизнес-логики) в БД.

Привет, Хабр!

Сегодня рассмотрим лямбда-выражения в C++ и их эволюцию с момента появления в стандарте C++11 и до последних обновлений в C++20.

Лямбда-выражения в C++ — это анонимные функции, которые позволяют писать инлайн-выражения прямо там, где они используются. С их помощью можно легко определять функции обратного вызова, передавать их в функции высшего порядка или использовать для инициализации функциональных объектов.

Пользуюсь открытым ПО значительное время. Сижу на Линуксе.

Но в последнее время настолько часто сталкиваюсь с различными багами, что думается иногда, а как оно вообще в принципе работает?

Последний эпизод коснулся совсем уж системного кода - стандартной библиотеки libc от GNU. Системнее может быть только ядро.

История такая. Собрал Хромиум (не быстро). Когда наконец сборка завершилась с попутным решением проблем, думал: ну вот наконец щас запущу, посмотрю как работают интересующие меня вещи. И тут произошёл облом. Хром падал почти в самом начале запуска с ошибкой доступа к памяти. Довольно быстро удалось выяснить, что падение происходит из-за ошибки обращения по нулевому указателю. И происходит оно в динамическом загрузчике, то бишь в libdl, при загрузке библиотеки через dlopen. libdl.so является одной из компонент пакета стандартной библиотеки и понятно, самой системной библиотекой в ОС. Подробности всей ситуации я описал в вопросе на stackoverflow.

Вкратце: при загрузке библиотеки libXcursor.so подтягиваются непонятно откуда взявшиеся зависимости, не имеющие никакого отношения к упомянутой библиотеке. И зависимости эти не инициализированы корректно. Откуда и происходит обращение по нулевому указателю. Впоследствии выяснилось, что проблема начинается с несовпадающих версий библиотек libQt5Core, в результате чего libdl делает полный отбой с попыткой отката всех изменений.

Но, видимо, этот откат реализован из рук вон плохо, поскольку после него начинают происходить весьма странные вещи. И загрузка неинициализированной зависимости с нулевыми указателями лишь одна из них. Я ещё сделал пробник в виде простого приложения, которое пытается воспроизвести ситуацию. И в этом пробнике также происходил сбой, но уже при инициализации (вызов init или конструктор в их терминологии) либы libpthread.so (тоже очень системная) - потерян адрес глобального на процесс хранилища либ.

Разработка на Go — особый мир. Этот язык не так популярен, как Python или JavaScript, но благодаря этому и дурацкой шумихи вокруг него меньше. Популярность приманивает «случайно проходивших мимо» и вызывает много глупых холиваров. А тем временем Go собирает людей, которые хорошо понимают, зачем они здесь, и хотят эффективно решать реальные задачи. 

В этом могут помочь конференции. Для многих других разработчиков мы уже давно их проводим (вроде HolyJS или С++ Russia). А в марте впервые проведём новую конференцию GoFunc. Главное, что нужно о ней знать:

• Полностью в онлайне, можно подключиться откуда угодно. 
• Технические доклады без воды и маркетинга.
• Если вы сами готовы выступить, сейчас последние дни подачи заявок.

А подробнее — в полном тексте:

Привет! Меня зовут Нина, и я Golang разработчик.

Однажды, мы поняли, что в нашей компании очень много Go-сервисов, но каждая команда использует свой инструмент и подход. Поэтому мы решили систематизировать и унифицировать инструменты, используемые для создания и применения миграций.

В данной статье я хочу поделиться опытом работы с миграциями в Go и провести сравнительный анализ существующих инструментов. Также, я расскажу о требованиях, с которыми мы столкнулись при работе с миграциями, и объясню, почему мы выбрали именно этот инструмент.

В Go 1.22 ожидается появление интересного предложения - расширение возможностей по поиску шаблонов (pattern-matching) в мультиплексоре, используемом по умолчанию для обслуживания HTTP в пакете net/http.

Существующий мультиплексор (http.ServeMux) обеспечивает рудиментарное сопоставление путей, но не более того. Это привело к появлению целой индустрии сторонних библиотек для реализации более мощных возможностей. Я рассматривал эти возможности в серии статей "REST-серверы на Go", в частях 1 и 2.

Новый мультиплексор в версии 1.22 позволит значительно сократить отставание от пакетов сторонних разработчиков, обеспечив расширенное согласование. В этой небольшой заметке я кратко расскажу о новом мультиплексоре (mux). Я также вернусь к примеру из серии "REST-серверы на Go" и сравню, как новый stdlib mux справляется с gorilla/mux.

В этой статье я хотел бы затронуть тему хранения кода в Git, контроля версий, релизов и в целом как этим всем управлять в команде.

Существует множество моделей хранения кода, но многие из них не имели место на существование заранее, так как решали довольно конкретные задачи, или не масштабировались, или были слишком неудобными, или вообще состояли из одной ветки. Судя из названия статьи, я хочу рассмотреть GitFlow модель в контексте того, как мы применяем ее на практике в нашем проекте.

В 1935 году Альберт Эйнштейн и Эрвин Шрёдингер, два самых выдающихся физика того времени, вступили в спор о природе реальности.

Эйнштейн провёл математические расчёты и понял, что Вселенная должна быть локальной, то есть никакое событие в одном месте не может мгновенно повлиять на удалённое место. Но Шрёдингер провёл собственные расчёты и понял, что в основе квантовой механики лежит странная связь, которую он назвал «запутанностью» и которая, как оказалось, наносит удар по здравому эйнштейновскому предположению о локальности.

Когда две частицы становятся запутанными (что может произойти, например, при их столкновении), их судьбы оказываются связанными. Измерьте, например, ориентацию спина одной частицы, и вы можете узнать, что её запутанный партнёр (если и когда он будет измерен) указывает в противоположном направлении, независимо от его местонахождения. Таким образом, измерение в Пекине может мгновенно повлиять на эксперимент в Бруклине, что, очевидно, нарушает эйнштейновский закон о том, что никакое воздействие не может распространяться быстрее света.

Гуд ньюз эвриван! Спустя полтора года работы восьми айтишников с суммарным опытом в IT 130 лет достигнут результат в виде учебника по тестированию, которого еще никто и никогда не делал.