В эпоху гибридной и удалённой работы мобильное приложение для SaaS — это не «приятный бонус», а канал, через который проходят ключевые решения: от утверждения задач и ответов клиентам до работы «в поле». В статье — разбор, почему мобильность становится стандартом эффективности, какие сценарии реально работают в бизнесе и на что обратить внимание при выборе или разработке мобильного приложения.
Привет! Недавно мне довелось прочесть интересное американское исследование о том, как крупнейшие разработчики чат‑ботов на базе LLM обращаются с пользовательскими данными. Захотелось поделиться с вами, потому что в России чат‑боты практически во всех интернет-сервисах, и даже в Госуслугах. Так что вопрос приватности для нас тоже актуален.
Авторы исследования проанализировали политики конфиденциальности крупнейших игроков рынка и опирались на Закон Калифорнии о защите конфиденциальности потребителей (CCPA). В результате оказалось, что все компании по умолчанию используют пользовательские чаты для обучения моделей, а возможность отказаться либо спрятана глубоко в настройках, либо ее попросту нет.
У нас же в России действует закон «О персональных данных», который не регламентирует четко и прозрачно специфику работы именно чат-ботов на базе LLM. Хотя работа над этим идет.
Компиляторы то и дело удивляют меня очень хитрыми трюками. Когда я впервые увидел эту оптимизацию, то едва смог поверить в её реальность. Я изучал оптимизацию циклов и написал простую функцию, суммирующую все числа до заданного значения...
Всем привет, меня зовут Анатолий Спитченко, я Android-разработчик в ПСБ. В этой статье расскажу про свои эксперименты с Dagger. Наткнувшись в проекте на огромный модуль Application (11,5 Мб), я стал искать альтернативы обертке Dagger Android. Поэкспериментировал с продвигаемым Google Dagger Hilt, а также с более старым подходом — Dagger Components. Последний, как ни странно, позволяет немного сократить Application и в целом имеет больше плюсов, чем минусов. Подробности под катом.
Как сократить Time-to-Market в 7 раз и научить бэкенд-разработчиков собирать страницы за 15 минут? В этой статье я делюсь опытом внедрения Meta-Driven UI в ERP-системе. Расскажу, как я «душила» легаси с помощью Strangler Fig Pattern, внедрила FSD-архитектуру на Vue 3 и почему Render-функции оказались эффективнее обычных шаблонов.
Года четыре назад, на стыке двух проектов, когда старый уже просто сапортили, а новый только находился в стадии препродакшена и питчингов разной степени завершенности (планирование и попыток продать концепт и идеи незаинтересованным инвесторам) у моей тогдашней команды удивительным образом появилось свободное время и где-то между обучением новичков премудростям кастомного движка, попытками переключаться на 20-ый стандарт и ретроспективой бэклога, солнечным сентябрьским утром родилась идея сделать студийные обсуждения в стиле подкаста PVC по теории С++, чтобы понять какие возможности реализованы в движке, какие компетенции есть у пополнения и вообще как-то освежить теорию. Так родился мини-курс внутристудийных лекций от разных людей с разным, но реальным опытом применения, позже осевший в местной вики в виде набора статей, бест практис или вообще заметок с упором на игродевовскую тематику. Чтобы все это добро не пропадало, ибо человекочасов туда было вбухано порядком я решил эти заметки облагородить и выложить в читаемом виде (видео к сожалению не будет, ибо НДА и всяческие спойлеры проектов и местной кухни разработки, да и никто не будет эти десятки часов болтовни слушать), но сами принципы языка и его особенностей вещь копирайту неподвластная, поэтому в таком виде вроде можно. Если подобный формат "зайдет" аудитории Хабра, можно будет продолжить статьи в виде небольшого цикла, как это получилось с серией Game++. К сожалению, начнем не с обобщенного программирования, а со второго подкаста про перегрузки, потому что первые записи оказались испорчены и на их восстановление потребуется время. Итак перегрузка в С++, не так как её учат в универе и дают в книжках...
Когда мы впервые увидели AI-чаты, это выглядело впечатляюще. Они писали код, помогали с документацией, объясняли архитектурные решения.
Это было хорошо. Но довольно быстро стало понятно главное:
Windows 10 нинужон!
Запускаем 3D симуляцию самого популярного в мире редактора УП для станков с ЧПУ CIMCO Edit 2025 (2025.01.25) в операционной системе Microsoft Windows 7. И ещё переводим на русский язык саму программу.
Привет, Хабр! В продолжение моей предыдущей статьи о локальном переводчике на кабардинском языке хочу поделиться практическим опытом обучения моделей машинного перевода для низкоресурсных языков. Расскажу о том, с какими проблемами я столкнулся, как их решал, и покажу конкретный код, который помог улучшить качество перевода с BLEU 8 до 28 пунктов.
Мы входили в эту реку дважды, трижды, бесконечное количество раз. Мы ждали 2025 год как рубеж, за которым наступит технологическая сингулярность, где рутина будет автоматизирована, а творчество возведено в абсолют. Писатели-фантасты и футурологи рисовали нам картины мира, где программист — это демиург, управляющий потоками данных силой мысли, а корпорации — это храмы эффективности.
Реальность, как это часто бывает, оказалась куда более прозаичной и, что греха таить, гротескной. Вместо киберпанка мы получили "кибер-сюр". Вместо торжества разума — торжество бюрократии, помноженное на галлюцинации нейросетей. Рынок IT к 2025 году превратился в странный гибрид восточного базара, где каждый пытается продать воздух, и неприступной бюрократической крепости, где вход и выход охраняются стражами, задающими вопросы о цвете вашей ауры.
Сейчас, наверное, только ленивый не ругает наши российские LLM: редкие и слабые релизы, спорная практическая эффективность, особенно в кодинге и математике, ограниченный контекст и забывчивость, плохое следование инструкциям и поверхностные ответы.
Да и в целом, несмотря на заявления об использовании современных архитектур и решений складывается впечатление, что «наши» модели словно отстают на 1, а то и 2 поколения от зарубежных аналогов.
Но так ли все плохо и есть ли белый свет в конце тоннеля для российских LLM?
Всем привет! Меня зовут Дмитрий Рейман, я техлид аналитической платформы Авито. Мы строим систему общего назначения, которая одновременно обслуживает ETL, витрины, BI, ad-hoc аналитику и продуктовые платформы.
И в какой-то момент мы столкнулись с неприятным эффектом: объём данных начал расти заметно быстрее, чем органический рост, на который мы ориентировались раньше. Модель классического on-prem DWH перестала масштабироваться линейно: борьба за ресурсы мешала давать гарантии готовности данных; локальные оптимизации давали всё меньший эффект; любой рост требовал масштабирования “по месту” и приводил к длительным простоям аналитики.
Стало понятно, что дальнейший рост в рамках прежней архитектуры будет только усиливать эти эффекты. Именно так мы пришли к необходимости сменить базовую парадигму хранилища и начать движение в сторону Lakehouse-архитектуры. О том, как это было, читайте под катом.
Аннотация
Данное исследование представляет собой концептуальный мост между, казалось бы, удаленными областями: теорией чисел и компьютерным зрением. В его центре — не попытка формального доказательства или инженерной реализации, а методологическая гипотеза. Предлагаю рассмотреть гипотезу Римана не только как математическую проблему, но и как мощную метафору и структурный шаблон для понимания фундаментальных ограничений и принципов в машинном обучении.
Ключевая аналогия строится на идее глубинного порядка, скрытого в кажущемся хаосе. Распределение простых чисел выглядит стохастическим, но гипотеза Римана утверждает, что оно управляется строгим законом — положением нулей дзета-функции на критической линии (Re(s)=1/2). Параллельно, поток визуальных данных (пиксели) представляется хаотическим, однако глубокие нейронные сети (DNN) демонстрируют способность извлекать из него жесткую иерархию абстрактных признаков (края → текстуры → паттерны → части объектов → объекты). Возникает вопрос: является ли эта способность чисто эмпирическим феноменом, или за ней стоит некий неизвестный «закон организации признаков», подобный закону для простых чисел? Существует ли для пространства визуальных концепций своя «критическая линия» — фундаментальное ограничение, диктующее, какие иерархии признаков устойчивы, обобщаемы и эффективно вычислимы?
Работа структурирована вокруг трех центральных тем, исследуемых через призму этой аналогии:
Последние несколько лет в IT происходило то, что десятилетиями считалось фантастикой. АI перестал быть игрушкой исследовательских лабораторий и превратился в реальный рабочий инструмент, который меняет подход к написанию кода, проектированию архитектур и само мышление о разработке.
Мы стоим на пороге когнитивной автоматизации — эпохи, где рутинные и шаблонные задачи делегируются машинам, освобождая нас для решения по-настоящему сложных и креативных проблем. Это не про замену, а про суперпозицию: ИИ в роли младшего разработчика, ревьюера, QA-инженера и даже архитектора, работающего 24/7.
Если раньше программист «общался» с компьютером через документацию, StackOverflow и IT-чаты в мессенджерах, то сегодня он общается с самим компьютером, который умеет анализировать контекст, продолжать мысли, предлагать решения и даже писать код.
Продолжаем строить финансового AI-ассистента на базе MCP-сервера Finam. Сначала создадим классического MCP-агента на LangChain, затем эволюционируем его в CodeAct-архитектуру, где AI пишет Python-код вместо прямых вызовов функций. В итоге получим агента, способного анализировать тысячи акций, строить графики и не переполнять контекстное окно.
Нестабильность – это часть нашей жизни, и, конечно, невозможно избежать нестабильности в вопросах разработки. В современном, постоянно меняющемся мире непрерывно что-то происходит: новые требования закона, новые бизнес-процессы, новые библиотеки и интерфейсы. В этой статье я разбираю принципы проектирования ПО на основе нестабильности. Всех, кто устал переделывать компоненты, а также тех, кто уже научился не переделывать лишнее, приглашаю поговорить про принцип обратных зависимостей, оси нестабильности и принципы архитектурной устойчивости проекта.
Эта статья является продолжением моей первой публикации, в которой я уже рассказывал о функциональном хаосе и поиске архитектурной устойчивости. Прочитать ее можно здесь. Сегодня же мы рассмотрим вопрос с более практической стороны и начнем с более гибкого архитектурного принципа.
С появлением виртуальных потоков в Java благодаря Project Loom, параллельное программирование стало проще, а производительность — выше. Однако за этой простотой кроются новые вызовы для инструментов отладки и анализа. Как читать тред-дампы, если их теперь тысячи — или миллионы? Какие средства реально помогают найти взаимные блокировки и аномалии в асинхронном коде? Рассмотрим в новом переводе от команды Spring АйО.
В мире есть вещи, от которых невозможно оторвать взгляд. Среди окружающего нас хаоса можно встретить удивительно гармоничные структуры, обладающие какой-то мистической притягательной силой. От закрутки спиральных рукавов галактики до расположения атомов в кристаллической решётке, от соотношения звеньев молекулы ДНК до ветвления кроны дерева, от строения оболочки вируса до пропорций человеческого тела – кажется, везде и сквозь всё проходит красной нитью некий основополагающий принцип. В чём же секрет вселенской гармонии? Есть ли математическая формула красоты? Как мы отличаем настоящие произведения искусства от дешёвого уличного арта? По какому критерию мы выбираем свои идеалы? Почему мы считаем одни лица привлекательными, а другие – нет? Что заставляет нас покупать фирменные вещи с узнаваемыми логотипами?
Так и хочется найти один простой ответ на все эти вопросы. И за вас его уже давно нашли! Оказывается, всё разнообразие проявлений естественной красоты и весь секрет наших попыток воссоздать эту красоту в искусстве сводятся к единственному иррациональному числу. Золотое сечение – вот разгадка совершенства форм и баланса отношений. Так что же получается, учёные открыли универсальную формулу гармонии и красоты? Может, золотое сечение – наглядное доказательство разумного замысла и существования Творца-Архитектора? Тогда зачем нужны эти законы физики, химии и биологии, если в основе всего лежит геометрия? Что-то здесь не так. Неужели нас обманывают? Похоже, что да. Но не те, на кого обычно указывают конспирологи. Давайте разберёмся в этом вопросе и узнаем, не слишком ли переоценена роль золотого сечения в нашей жизни.
Вам нужно показать презентацию коллегам на удалёнке. Или провести код ревью с командой разработки. А может быть, вы договорились посмотреть фильм с друзьями онлайн. Или помочь родителям разобраться с настройками компьютера. Во всех этих случаях нужна демонстрация экрана.
Discord позволяет делиться экраном на компьютере, через браузер и в телефоне. В статье — инструкции для всех платформ с учётом обновлений 2025 года. В конце разбираем частые проблемы: чёрный экран, отсутствие звука и неактивные кнопки.
В этой статье я изложу то, что почерпнул из чтения RFC 9111 (2022 год) — последнего стандарта по HTTP-кэшингу.
Он определяет HTTP-заголовок Cache-Control, предписывающий способ хранения и повторного использования HTTP-запросов касательно не только кэша браузера, но и всех промежуточных кэшей наподобие прокси и CDN, которые могут существовать между клиентом и исходным сервером.
