Научно-популярное

Итак, вы закапываете коробку. Даже не коробку, а металлический ящик. В нем лежат свежая газетка, флешка с актуальным плейлистом и сентиментальная записка. Наверняка она начинается со слов вроде «Дорогой потомок!..» или «Вы прочитаете этот текст спустя 100 лет после…». Действительно, а что еще можно написать, если ты уверен — послание прочитают люди совершенно другой эпохи? Возможно, внуки твоих внуков. И в голову сразу лезут всякие банальности.

Адресат капсулы времени — незнакомец, который родится через 50-100 лет. Вы никогда его не увидите, а он сделает выводы о вас по скромному набору предметов из коробки. Выходит, капсула времени — это своеобразный жест доверия к будущему, в котором нас уже не будет.

Под катом обсудим, откуда взялась идея создания капсул времени, что чаще всего «дарят» потомкам и зачем вообще люди общаются с будущим таким странным образом.

Аннотация

31 декабря. Тишина. Год 2025, отзвучавший каскадом данных, укладывается в архив. Мы стоим на пороге, за которым — не просто новый год, а точка сингулярности. Точка, математически предсказанная 75 лет назад в тишине кабинета советского математика А.А.Мучника.

Его теорема — не сухая формула из учебников. Это закон мироздания для информации: любой хаос можно упаковать почти идеально, оставив ровно один бит свободы. Всего один бит. Пространство для чуда, для ошибки, для того, что не вписывается в алгоритм.

В канун 2026 года мы совершаем ритуал верификации. Не через сложные выкладки, а через чистый, аскетичный код MATLAB. Он станет нашим медиумом, связывающим абстрактную истину с материей грядущего. Мы докажем теорему не на бумаге, а в среде, где рождается будущее, и увидим этот самый бит — крошечную, несжимаемую песчинку в идеально отшлифованном кристалле данных.

2026-й станет годом, когда мы всем миром упрёмся в этот предел. Годом, когда ценность сместится от умения всё сжать к искусству грамотно потратить этот единственный дарованный бит. Это статья-предупреждение и статья-пророчество. Зажгите экран. Откройте среду. Выполните доказательство.

И встретьте Новый год, зная точный адрес того, что в нём будет по-настоящему новым.

Последний вечер уходящего года. Тот самый момент, когда кажется, что время не течет, а щелкает, как кадры на старой пленке. Мы стоим на самом краю, оглядываемся — и прошлый год рассыпается не в плавную мелодию, а в обрывки фраз, в яркие вспышки памяти. В ту самую фотографию, кричащий заголовок, дрожь в голосе по телефону. Всё это было не потоком, а скорее лавиной сигналов. Триумфы и потери, личные прозрения и мировые потрясения — всё это сырой, необработанный материал жизни. Еще не история, а просто груда фактов, шум реальности.

На рынке LLM сейчас такое творится, что даже следить устаёшь. Релизы летят как горячие пирожки, только успевай жевать. Позавчера все носились с Claude, вчера с Gemini, сегодня весь интернет ждал GPT 5.2 как второго пришествия.

А Google такой: "Подержи моё пиво".

Пока всё внимание было приковано к OpenAI, Google тихо выкатил Gemini 3 Flash. Без громких презентаций, просто намёк в X и готово.

Тайминг идеальный. Вообще Google в этом году напоминает шахматиста, который пока все смотрят на ферзя, спокойно забирает фигуры по краям доски. Ещё и Nano Banana 2 Flash на подходе.

Раньше Gemini воспринимался как крепкий середнячок, хорош, но не универсален. Сейчас компания закрывает направление за направлением, и конкурентам становится тесновато.

В конце года Google выпустил Gemini 3 Pro, заточенный под сложную аналитику. Мы тогда разбирали его подробно, и в комментариях всплыла интересная штука: после выхода Flash народ начал жаловаться, что Pro стала отвечать хуже. То ли ресурсы перекинули, то ли просто показалось, то ли что-то подкрутили на бэкенде.

Ладно, не будем гадать. Сегодня тестируем сами и смотрим, что там на самом деле.

Приятного чтения, поехали!

Новый год у айтишников — штука размытая, формат которой сильно зависит от формата работы, типа занятости, семейного статуса, должности и особенностей работы компании. У кого-то смена в ночь на 1 января, у кого-то фриланс и подработка, кто-то тихо и одиноко пилит пет-проект, а кто-то уходит в такой отрыв, что спустя 10 дней не помнит, как зайти в IDE. Добавим к этому эмоциональную нагрузку, излишки в питании или, напротив, перегибы в зимних видах спорта, ощущение FOMO, предпраздничные рабочие марафоны и вот, получается, что это и не праздник никакой, а чистой воды стрессовая ситуация. После такого хочется скорее вернуться к привычным будням, отладить эту жизнь и желательно так, чтобы организм не требовал постоянной перезагрузки и не уходил в гибернацию. 

Давайте обсудим, как можно попробовать действительно отдохнуть и отчасти победить апатию, выгорание и тревожность.

Чай и кофе — два самых популярных напитка в мире. Да еще и вписанные в ежедневные ритуалы, связанные с культурой, комфортом и продуктивностью. Причем и чай, и кофе, влияют на плотность и здоровье костей, особенно в контексте рисков остеопороза. А вот в худшую или лучшую сторону, разберем в материале.

Меня зовут Мария, я - PhD-студентка в Mississippi State University который относится к категории R1 (Very High Research Activity) согласно классификации Carnegie. Уже полтора года я вижу систему PhD “изнутри” — как устроены ожидания департамента, как читаются заявки и какие сигналы воспринимаются как риск. 

Я написала эту статью, потому что мне действительно обидно наблюдать, как многие PhD-кандидаты с высоким GPA, сильными test-scores и хорошим бэкграундом получают отказы и не понимают почему. На самом деле это происходит из-за неверно поданных сигналов. В этой статье я разбираю 9 типичных ошибок, из-за которых даже сильные кандидаты выглядят рискованными в контексте PhD admissions, и показываю, как эти сигналы читаются и интерпретируются со стороны департаментов.

Когда мы живём и взаимодействуем с людьми, мы постоянно посылаем сигналы — в устной и письменной речи, в выборе слов, примеров и даже в том, что мы считаем нужным подчеркнуть или, наоборот, опустить. Этот процесс происходит независимо от того, осознаём мы его или нет.

Подача заявлений на PhD - это концентрированная форма такого сигналинга.

Формальный пакет кандидата - Statement of Purpose, Personal Statement, CV и рекомендательные письма - не является просто набором фактов о достижениях. В совокупности с письмами профессорам и интервью он формирует целостную систему сигналов, на основе которой admissions committee формирует представление о кандидате, его потенциальной интеграции в департамент и уровне сопутствующих рисков.

Меня разбудило уведомление в Slack. Основной ETL-конвейер снова упал. Третий раз за неделю.

Тогда я сделал то, за что меня едва не уволили.

Я полностью заменил систему ИИ-агентами. Не помощниками. Не «копилотами». Агентами, которые принимали решения в продакшене без запроса разрешения.

Технический директор решил, что я сошел с ума. Команда думала, что я сломался под гнетом бесконечных ночных инцидентов.

Шесть недель спустя? Конвейер работает сам по себе. Ноль человеческого вмешательства.

Звучит как маркетинговый хайп? Погодите, пока не услышите об агенте, который решил переработать исторические данные за полгода в часы пиковой нагрузки. Это чуть не стоило мне карьеры.

Вот как все было на самом деле.

В этой статье я бросаю вызов общепринятому представлению о больших языковых моделях как о «тупых исполнителях», которые ничего не понимают, галлюционируют, но позволяют получить результат быстрее (нередко за счет качества).

Подобные мифы активно распространяются в сети, а также на курсах, на которых обучают «правильно» писать промпты.

Я на Хабре уже написал несколько статей, разоблачающих отсутствие мышления у LLM, но здесь я опишу способность больших языковых моделей решать задачи, людям недоступные. Из этой статьи вы узнаете, как на самом деле надо использовать нейронки, чтобы получать максимальную пользу от них.

Я снова возвращаюсь к сравнению моделей. Однако сегодня мы не будем рассматривать нейросети от разных компаний, а сравним Gemini 3 Flash и предыдущее поколение этой серии - Gemini 2.5 Flash.

С одной стороны, кто-то уже сейчас скажет, что третья версия будет лучше. Однако я не стану спешить с таким выводом, сравню обе версии и вынесу вердикт, опираясь на свое далеко не авторитетное мнение.

Принимайте стратегически удобное положение, делайте ставки, а я приступаю к сравнению.

Чем исследование сознания помогает в разработке LLM, развитие  каких элементов позволит моделям лучше программировать, тестировать, размышлять. Разберем на примере Gigachat.

Я регулярно вижу научные статьи, в которых иногда завуалированно, а иногда и практически открытым текстом, рассказывают, как вроде бы обнаружили почти реальные признаки сознания у LLM. Мне читать такие статьи весьма интересно, а иногда и забавно. 

Сегодня я решил, вооружившись опытом чтения статей с arXive, провести собственное исследование чтобы разобраться, насколько LLM близка к человеческому сознанию. Пытаясь компенсировать почти полное отсутствие в исследованиях российских ИИ, в качестве подопытного я выбрал наиболее доступную модель GigaChat от Сбера.

Мы ищем иной разум в космосе, а он уже здесь — в океане и в наших серверах. Почему корпорации похожи на осьминогов, зачем учить моллюска игре на пианино и почему Новый год — это просто ошибка

В 1936 году Алан Тьюринг, пытаясь формализовать пределы вычислений, сформулировал вопрос, навсегда изменивший не только компьютерную науку, но и наше понимание границ познания. Этот вопрос — известная как «Проблема остановки» — звучит обманчиво просто: можно ли создать алгоритм, который, анализируя код любой программы и её входные данные, заранее и безошибочно определит, завершится ли её работа или же она уйдёт в бесконечный цикл? Казалось бы, речь идёт о чисто технической задаче, мечте каждого программиста об идеальном отладчике. Однако ответ Тьюринга, уместившийся в элегантное и почти язвительное доказательство от противного, оказался оглушительным: нет, такой алгоритм принципиально невозможен. В этой статье мы не только разберём суть этого гениального доказательства, которое построено на самореференции и логическом парадоксе, подобном «лжецу», но и визуализируем его ход с помощью наглядного кода в MATLAB, превратив абстрактную логику в динамическую демонстрацию. Мы увидим, как гипотетическая «всезнающая» программа H неминуемо запутывается в сетях, расставленных специально сконструированной программой-провокатором , приводя к неразрешимому противоречию в любом исходе. Это открытие — не просто академическая курьёзность. Оно устанавливает фундаментальный, алгоритмический предел: существуют чётко поставленные вопросы, на которые мы никогда не получим однозначный «да» или «нет» от любой вычислительной машины. Мы проследим глубокую связь этого результата с теоремой Гёделя о неполноте, обсудим другие неразрешимые проблемы, такие как проблема соответствия Поста, и затронем трезвые последствия для современной разработки, верификации программ и даже для мечтаний о создании всесильного искусственного интеллекта. Эта история — о том, как осознание непреодолимой границы стало одним из самых мощных интеллектуальных достижений человечества, чётко очертив то, что мы можем знать, и указав на бескрайние области того, что мы знать не в силах.

Мы довольно долго изучали азелаиновую кислоту. Сначала как любопытную молекулу, потом — как инструмент для конкретных случаев (акне и постакне, розацеа, гиперпигментация). Она, конечно, не панацея, но это редкий случай, когда одна молекула работает сразу по нескольким фронтам: и с воспалением, и с ороговением, и с тоном кожи.

Но есть две вещи, за которые мы зацепились особенно крепко.

Первая: резистентность к азелаиновой кислоте у бактерий развивается значительно реже, чем к антибиотикам. Это принципиально важно, потому что Cutibacterium acnes переходит в суперустойчивые штаммы.

Вторая: она умудряется избирательно тормозить гиперактивные меланоциты (те, которые штампуют пигмент в пятнах), почти не трогая нормальные клетки рядом. Обычно такая избирательность требует специфических рецепторов или сложных сигнальных путей, а тут — дикарбоновая кислота с девятью атомами углерода, простейшая структура, а эвоно как.

Что такое елочная гирлянда для вас? Деталь уюта, один из символов Нового Года или сущность, которую распутать сложнее, чем проводные наушники? А вы знаете, что за этой простенькой цепочкой из лампочек целая история?

История легендарной маркетинговой кампании. История одной из первых стандартизаций в электротехнике. История борьбы за патенты и появления NOMA - компании, которая на 40 лет стала крупнейшим производителем праздничного освещения в мире. Давайте вместе узнаем много нового про этот привычный новогодний аксессуар.

До 1970-х в экономической науке сохранялся относительный консенсус: в центре стоял кейнсианский подход, опиравшийся на неоклассические представления о рациональных агентах и работающих рынках. Набиравший силу монетаризм Милтона Фридмана делал акцент на контроле денежной массы. В этой парадигме всё выглядело логично: разумные субъекты принимали оптимальные решения, рынки эффективно распределяли ресурсы, а цены отражали реальное соотношение спроса и предложения.

Но экономика, как оказалось, работала совсем не так. В ней хватало подводных камней и мрачного подсознательного, которое почти по Фрейду исподволь влияло практически на все процессы.

Нашлись два экономиста, которые это заметили. И даже попытались предупредить остальных, пока ситуация не переросла в кризис.

Поверили ли им? Угадайте.

Одна из самых впечатляющих способностей искусственного интеллекта - находить закономерности, которые ускользают от человеческого взгляда. В так называемом «обучении без учителя» разработчики не размечают данные заранее, а позволяют модели самостоятельно выявлять скрытые структуры. Результаты порой поражают: алгоритмы обнаруживают признаки рака на снимках задолго до того, как их заметит опытный радиолог.

Но у этого подхода есть оборотная сторона: мы никогда не знаем заранее, какие именно закономерности уловит машина.

Допустим, мы обучаем модель на наборе изображений:

Для стимуляции конкретных отделов мозга обычно используются нейроимпланты. Для их установки необходимо просверлить часть черепа и установить электроды напрямую в мозг. Но, вместо того чтобы сверлить череп и устанавливать электроды в мозг, можно использовать новое гибкое устройство. Имплант плотно прилегает к поверхности черепа, повторяет его форму и стимулирует участки мозга светом, что проходит сквозь кость. Нюанс – нужно генетически отредактировать нейроны.

Привет! Меня зовут Маша Фадеева, я методист курсов английского языка в Яндекс Практикуме. Конец декабря и начало нового года — время, когда по всему миру люди заворачиваются в пледы, заваривают чай и отдыхают за просмотром кино. Или ставят что-то на фон, пока готовятся к праздникам. 

В России есть «Ирония судьбы», которую показывают 31 декабря на всех каналах, и это абсолютно негласный закон. В Британии же скорее смотрят Love Actually, в Америке — Home Alone. Хотя австралийцы празднуют Рождество в разгар жаркого лета, они тоже смотрят праздничные фильмы вместе с остальным миром.

Часто празднично-зимнее настроение создается многими разными фильмами — о них мы поговорим подробно. Да, тут будут банальности и классика, но надеюсь, вы найдете для себя что-то новое и интересное. В конце мы пробежимся по другим временам года — вдруг вы мысленно уже на пляже или до сих пор в хэллоуинском настроении.

«Google только что сократил дневной лимит запросов для бесплатного API Gemini с 250 до 20. Отныне вся моя система автоматизации n8n фактически непригодна к использованию. Это удар по каждому, кто создаёт небольшие проекты», - написал пользователь Nilvarcus.

Недавно пользователи сообщили, что Google ужесточил ограничения на бесплатный уровень Gemini API: линейка Pro была полностью упразднена, а линейка Flash отныне допускает лишь 20 запросов в сутки. Для большинства разработчиков это ничтожно мало.

Декабрь. За окном то ли снег, то ли дождь, в магазинах уже вовсю продают елки, а в воздухе витает этот неуловимый коктейль из хвои, мандаринов и чего-то еще, что безошибочно сигнализирует: скоро Новый год.

И вот ты стоишь где-нибудь в очереди, вдыхаешь случайно долетевший аромат цитрусовых, и тебя накрывает. Вот ты маленький, вот бабушкина квартира, вот тот самый телевизор с «Иронией судьбы», вот миска с оливье, к которой тебе еще не разрешают подходить до боя курантов.