В этой статье Джон Раш (John Rush), создатель технологичных стартапов и автор таких сервисов, как UnicornPlatform, ListingBott, SEObotAI и 20+ других инструментов для маркетинга и SEO, делится своим прогнозом на будущее, на ближайшие 75 лет, вплоть до 2099 года.

Прошлый пост на эту тему вы засыпали разными комментариями. Благодарю вас, что читаете, размышляете, критикуете и советуете. Всегда интересно узнать мнение коллег и просто неравнодушных людей 😉 

Я же со своей стороны решил продолжить тему видеосъемки. Сегодня поделюсь еще несколькими лайфхаками. Также обязательно затрону моменты, о которых вы упоминали в комментариях: баланс белого, стабилизацию и другие нюансы.  

TLDR: видео с результатом в конце статьи

Библиотека browser-use невероятно стрельнула практически в день релиза, на текущий момент это около 16 тысяч звезд на Гитхабе, и сотни восторженных отзывов на Reddit, в Твиттере, и так далее. Команду, создавшую browser-use даже приняли в YC. У неё революционная точность по сравнению с другими "ИИ агентами использующий браузер" (89% против Runner H с 67%).

Я очень удивился, что на Хабре всё ещё нет статьи с описание того, что это, и как это использовать. Сегодня мы это исправим: мы сделаем ИИ, который будет читать статьи на Хабре, и писать комментарии о том, почему продукт, описанный в статье, никому не нужен.

Периодически на просторах интернета натыкаюсь на различные мнения по-тому, что в "Нарнии для разработчиков" нельзя находиться людям, которые уже преодолели барьер в 30 лет. И вообще этим людям пора либо перейти в менеджмент или запускать процесс само-утилизации и просто исчезнуть, для того, чтобы "молодые, успешные" 20 летние сеньоры пришли и начали перфомить так, что 30 летнему деду и не снилось.

Но так ли - это на самом деле, что более молодой разработчик может в базовых задачах выдавать большую производительность или вообще хотят ли текущие зумеры идти работать в айтишечку, чтобы перфомить? Давайте разберемся.

Почему со всех сторон говорят, что нужно больше рожать? Как связаны регулярные увеличения пенсионного возраста, заброшенные города и деревни, бегство учителей из школ на заводы или в такси, приток мигрантов из других стран, хайп на тему искусственного интеллекта и роботов. Обо всем об этом я как hr расскажу с точки зрения демографии, рынка труда, менеджмента и щепотки экономики. Зачем нужно применять экологичные подходы к людям (и речь не про вытирание соплей сотрудникам).

Демография против рынка труда

Я состою в рабочей группе hr, которую курируют Полина Ерёмина и Мария Кокшарова из Сбера, за что им больше спасибо. В рабочей группе представители порядка 20 компаний от крупного до малого бизнеса. А собирается мы начали, потому, что большое количество компаний уже много лет сталкивается с нехваткой кадров и круто было по подумать над какими-то кардинальными решениями этого вопроса.

Но для начала нужно правильно сформулировать вопрос. 

Я с философского факультета и люблю всякие штуки по типу правильный вопрос - это половина решения и всё в таком духе.

Я стал очень много читать про демографию, экономику, наши региональные исследования в этих областях и значительно изменил свой взгляд на проблему кадрового голода, чем и хочу с вами поделиться.

Начали мы с того, что людей не хватает. Очень много незакрытых вакансий и закрывать их все сложнее. Наверное, людей стало мало.

Оказывается это неверная гипотеза. Мы из Екатеринбурга и в первую очередь смотрели данные по нашим офисам в Екатеринбурге, который является региональным центром Свердловской области. Город стабильно растет по численности с 2005 года и только два последних года мы видим незначительный спад.

Если избегание трудностей становится жизненной стратегией, то через некоторое время вы с грустью обнаруживаете, что проживаете жизнь вполсилы и не получаете то, в чем по-настоящему нуждаетесь. Что сделать, чтобы начать действовать, когда страшно и не отступать? 

Ну что, 2025 год уже наступил и многие из нас,  в новом году,  задумались о смене работы. В том числе и я. В этот раз, я решил собрать всю доступную мне информацию по поиску работы в РФ/СНГ и за рубежом.

Если говорить коротко о подходе — поиск хорошей работы — это еще одна работа. Поэтому не буду говорить, что сейчас дам лайфхаки, с которыми вы найдёте работу за неделю, скорее поделюсь опытом и наблюдениями, которые позволят не тратить лишнее время на понимание, как всё устроено.

И снова вспомню времена древние, староглиняные: когда-то настройка сети в UNIX-like OS была делом, требующим сложных технических знаний. Нужно было зайти в консоль под правами рутовыми, да указать вручную адрес IP для интерфейса сетевого. Примерно так:

ifconfig eth0 add inet 192.168.1.10 netmask 255.255.255.0 up

Или, ежели админ сети сподобился, да настроил сервер DHCP - то так:

ifconfig eth0 up

dhclient eth0

Да еще не забыть указать адрес сервера DNS:

echo "nameserver 8.8.8.8" > /etc/resolv.conf

А ежели надобность была чтобы оно при перезагрузке сохранялось - то записать эти заклинания в файл типа /etc/rc.local на память долгую.

Теперь-то другое дело: воткнул шнурок в разъем - сеть и появилась, как по щучьему велению.

И даже WiFi - нажал мышкой на иконку, выбрал название сети, ввел пароль - она и подключилась.

Красота, лепота какая! Но есть нюанс...

Разбираюсь на праздниках с дообучением моделей для генерации изображений. Было интересно, насколько сложно дообучить модель для генерации изображений по тексту в домашних условиях, сколько нужно обучающих данных и как затем генерировать качественные фотографии и иллюстрации.

Чтобы через время не забыть про особенности процесса и как-то его зафиксировать, решил поделиться наработками. Под катом подробности и еще немного фотографий АБССС.

Обработка и передача ошибок в конкурентном коде имеет некоторые особенности. Поскольку решении о запуске подзадачи(или подзадач) принимается вне запущенной горутины, центр обработки информации(в данном случае ошибки) должен находится в другом месте. Это может быть часть кода инициирующая запуск горутин(родительская горутина) и ожидающая результатов ее выполнения или отдельная горутина, запущенная для этих целей.

Будем отталкиваться от примера, где мы ожидаем результатов выполнения n-горутин. Результат читаем из канала resultChannel:

В данной статья я решил описать свой опыт создания шаблона для проектов, использующих FastAPI, SQLAlchemy, Docker

Привет, Хабр! Go часто называют «языком простоты»: мол, нет лишних фич, легко стартовать, запустил горутину — и вперед! Но в реальности эта «простота» — палка о двух концах. Я собрал самые распространенные (на мой взгляд) антипаттерны в Go, которые приводят к дедлокам, паникам и километрам непонятного кода.

Телеграм-боты стали неотъемлемой частью мессенджера Telegram, предоставляя пользователем широкий спектр услуг и развлечений. Однако, помимо удовлетворения потребностей пользователей, телеграм-боты могут стать источником дохода для их создателей.

В этой статье я предлагаю обсудить различные варианты монетизации и определить варианты наиболее приемлемы для сторон.

Я все это примеряю на своего бота World_for_life_bot, который набрал уже несколько тысяч подписчиков и при этом является полностью бесплатным. Но мне будет очень интересен ваш опыт в старте монетизации.

Привет, Хабр!

Меня зовут Алексей Хрисанфов. В этой статье я хочу рассказать почему и как ваши pet-проекты могут стать ключом к развитию вашей карьеры и почему нельзя недооценивать важность pet-проектов.

Всем привет! 13 ноября, в официальном Telegram канале Feature Sliced Design состоялся релиз новой версии архитектурной методологии. Он принёс в себе несколько важных, фундаментальных изменений, о которых мы сегодня и поговорим.

Салют, Хабр! В начале ноября мы делились с вами новостями о нашем флагмане GigaChat MAX и пообещали рассказать подробнее о процессе создания наших Pretrain-моделей. Пришло время сдержать слово и даже пойти дальше! 

Предобучение больших языковых моделей — это одна из наиболее ресурсозатратных стадий, которая непосредственно влияет на весь дальнейший процесс обучения GigaChat. От успешности обучения Pretrain-модели напрямую зависит качество всех следующих этапов обучения, например, Alignment и Vision. Поэтому сегодня мы хотим поделиться весами младшей модели линейки GigaChat версий base и instruct. Модель называется GigaChat-20B-A3B, так как построена на перспективной МоЕ-архитектуре!

Но и это ещё не всё. Вместе с весами мы делимся с сообществом улучшенной реализацией DeepSeek МоЕ, а также кодом для механизма концентрации (а что это такое — читайте дальше ;)). Важно отметить, что хотя GigaChat-20B-A3B обучался на триллионах токенов преимущественно русского текста, он ещё способен на хорошем уровне понимать другие языки. Так что мы делимся мультиязычной моделью. О том, как запускать модель, какие версии доступны и как пользоваться контролируемой генерацией с помощью механизма концентрации, расскажем прямо сейчас!

Цель данной статьи — простым языком объяснить ключевые технологии, необходимые для начала разработки приложений на основе LLM. Oна подойдёт как и разработчикам, так и специалистам по машинному обучению, у которых есть базовое понимание концепций и желание заглянуть поглубже. Также я прикрепил множество полезных ссылок для дальнейшего изучения. Давайте начинать!

Пошаговая инструкция по созданию и деплою статического сайта в облако, прикрутке к нему сертификата Let’s Encrypt, домена второго уровня и настройки API-шлюза.