Иностранный язык обычно учат ради вполне понятных вещей: работы, чтения иностранных книг, просмотра фильмов, путешествий и прямого общения с «аборигенами». Еще одна неочевидная возможность — поддержка умственных способностей на определенном уровне в зрелом возрасте. Как это работает? Пока человек подбирает слова, слушает собеседника и старается не ответить на испанский вопрос по-английски, мозг решает сразу несколько задач. Получается «зарядка для ума», помогающая держать наше серое вещество в тонусе.

Ученые давно заинтересовались различиями в строении мозга у людей, которые владеют несколькими языками, а также более поздним появлением симптомов деменции или ее полным отсутствием у части билингвов. Сейчас появились результаты ряда интересных проектов такого рода, так что давайте разбираться.

Еще в июле NVIDIA и Hugging Face выпустили совместный пост про то, как их опенсорсная библиотека для обучения нейросетей NeMo Automodel умеет теперь работать с диффузионными моделями. В анонсе фигурировали FSDP2, тензорный параллелизм, контекстный параллелизм, мультинодовая оркестрация. Обещали, что дообучение FLUX, Wan и HunyuanVideo можно будет масштабировать с одной видеокарты до сотен, без конвертации чек-пойнтов. Список, конечно, впечатляет, но все эти технологии придумала не NVIDIA, они давно есть в PyTorch и Megatron-Core. Я решила проверить все заявления, ушло немало времени, и в какой-то момент я подумала, а почему бы не поделиться с вами тем, что получилось. Так что вот, делюсь:)

Привет, Хабр! На связи Ангелина Большина, Денис Толкачев и Игорь Буянов, команда Customer Support NLP, мы разрабатываем ботов для службы поддержки клиентов. И наша работа полезна для развития продукта MWS AI Клиентский сервис. Сегодня мы расскажем вам про то, как мы автоматизировали оценку наших ботов с помощью специально разработанной метрики. Мы разделили материал: сначала расскажем про бизнес-составляющую, а затем – про технические детали. Итак, поехали!

В сентябре 2026-го по миру разлетелись заголовки о том, что ученые смогли оцифровать мозг живого существа — мушки дрозофилы. Карту ее «мозга» выложили в общий доступ, и энтузиасты очень быстро превратили ее в игрушку: научили играть в Doom, Minecraft, собирать кубик Рубика и всячески издеваться и заставлять работать. От экспериментов с мухой не удержались и в MWS, о чем расскажу ниже.

Явление бесчисленных эксплуатаций цифровой мухи именовали флайслопом (FlySlop). Но проблема не в этом — стараниями журналистов многие люди решили, что мы действительно научились полностью переносить сознание в компьютер, и новая серия «Черного зеркала» уже не за горами. На самом деле не все так просто: ученым удалось только скопировать один из уровней работы мозга — карту нервной системы с нейронами и синаптическими соединениями. Но до полной функции сознания им еще очень и очень далеко.

Попробуем разобраться, на что действительно способна цифромуха, чего смогли добиться исследователи и случился ли прорыв в нейробиологии…

Смотрите, как выходит. Браузер в каждом запросе докладывает через Accept-Encoding, какие форматы сжатия понимает. Cloudflare жмет и отдает — этот кусок отлажен давно, работает очень даже неплохо, претензий вообще нет. А потом страница уезжает в кеш. И если origin прислал ее без Content-Encoding, то... ничего, собственно, не происходит. На диске она лежит как прислали, так же катается между дата-центрами.

По их подсчетам, такого текста в трафике набегает около 71%. HTML, JSON, CSS, JavaScript — как раз то, что жмется лучше всего. И это при том, что сжатие на веб-сервере включается буквально парой строк в конфиге.

1 сентября в блоге Cloudflare вышел пост о прототипе под названием Cache Transcoding. Ответ там сжимают с помощью Zstandard прямо при записи в кеш, дальше он хранится сжатым и между дата-центрами ездит тоже сжатым, а разворачивается только на отдаче клиенту. В тестах объекты ужались примерно в 2,8 раза, отсюда и обещанные петабайты освободившейся емкости. Пост написала Аши Патель, прототип она собрала на стажировке. В проде его пока нет, так как для выводов нужна выборка побольше.

Надо сказать, что хранить кеш сжатым придумали вовсе не в Cloudflare. Varnish делает так с 2011 года, а споры о том, вправе ли кеш вообще менять содержимое ответа, начались еще раньше. Просто выбор всегда стоял между диском и процессором, кроме того, диск был дешевле, поэтому платить процессорным временем за экономию места никто не хотел.

Привет, Хабр! Сегодня поговорим о микроскопах. Постараюсь рассказать о своем опыте подбора разных моделей для своих ремонтных целей. Первый у меня появился лет десять назад, наверное, — я тогда занялся изучением ремонта телефонов. Было интересно разбирать и анализировать поломки, постепенно стало получаться, но пришло понимание, что без оптики прогресса не будет. Хотелось ведь рассмотреть SMD-компоненты, дорожки и вот это все. Решил не рисковать и приобрел пластиковый китайский USB-микроскоп. Да, прибор оказался почти игрушечным, но пользу все-таки принес.

Позже задачи менялись, ремонты становились все более сложными и комплексными. Вместе с ними изменялись и микроскопы. Короче, решил поделиться своим впечатлением о них с вами. Расскажу о пяти приборах — четырех, с которыми я работал, и одном, о котором можно пока лишь помечтать. Поехали! 

В последние год-два в разговорах с друзьями и коллегами я все чаще слышу что-то подобное: вроде переболел, думал, отпустило и можно выдохнуть, но через пару дней все по новой. Как будто организм все никак не решит, закончил он болеть или только сделал паузу.

Я хорошо помню, каким был грипп в детстве: неделя, от силы две — и забыл об этом всем, живешь дальше. Сейчас разговоры о болезнях куда чаще заканчиваются иначе: вроде оправился, вернулся к обычной жизни, а через месяц выясняется, что осталась какая-то вязкая слабость, которая раньше не задерживалась так надолго.

В этой ситуации есть два актуальных вопроса.

Первый я уже частично разбирал в прошлый раз, когда речь шла о том, что ковид делает с сосудами. Вирус повреждает эндотелий без явного симптома в моменте, так как воспаление может тлеть под поверхностью, никак не давая о себе знать, пока не проявится усталостью, скачками давления или затянувшейся слабостью. Но за прошедший год стало ясно и другое: вирус оставляет «на память» не только сосудистые нарушения.

Второй вопрос — об изменившейся частоте заражений, высоком риске так называемых реинфекций. Можно списать это на обычную статистику: вирусов вокруг стало больше, сезон есть сезон, ничего нового. Но есть и другое объяснение, куда менее утешительное. Свежие вирусные штаммы, включая SARS-CoV-2, за это время научились новым финтам, например способности уходить от иммунного ответа.

Насколько эффективно у них получается применять появившиеся навыки, попробуем проверить, изучив всё известное российским и мировым медицинским организациям на данный момент.

О динозаврах современным палеонтологам известно много всего. Благодаря кропотливой работе, тщательному изучению останков, мы можем предполагать, как они росли, чем питались и какой вообще вели образ жизни. Но есть и белые пятна — например, возможная теплокровность, растительность на коже (чешуя, перья или шерсть) и другие нюансы. 

По поводу теплокровности среди ученых много лет ведется дискуссия. Не так давно появились аргументы в пользу механизма внутреннего нагрева. Исследователи тщательно изучили зубы тираннозавра и сделали вывод: у этого суперхищника тело было теплым! Температура — около 36 °C, почти как у нас. Как ученые получили этот результат и насколько он надежен? Давайте разбираться.

Почти каждый, кто собирал ИИ-агента для бизнеса, проходил один и тот же путь: быстрый прототип на коленке, радостное демо, а потом месяцы на то, чтобы прикрутить логирование, мониторинг, версионирование промптов, права доступа и выкатку в прод. 

Обычно я пишу здесь разборы научных статей про LLM и ИИ в целом. В этот раз жанр другой: расскажу о MWS AI Agents Platform, платформе, которая как раз берет на себя обвязку, превращающую LLM и теорию из статей в работающие проекты.

В проде платформа используется с конца прошлого года, но до обзора руки дошли только сейчас, после семи релизов.  Разберу, как она устроена, что на ней можно собрать и где у нее границы.

Искусственный интеллект стал неотъемлемой частью нашей жизни и в том или ином виде внедряется практически в любой крупной компании. Все это порождает новые объекты управления, которые уже не укладываются в классический DataGov. Поэтому DataGov 2.0 — это эволюционное развитие. Data Governance остается фундаментом, но к нему добавляются Model Governance, AI Risk Management и слой, который поставляет AI-ready данные в ИИ-системы.

Меня зовут Екатерина Яковлева, я руковожу центром DataGov группы компаний МТС. Сегодня поговорим о том, как поменялись привычные подходы в DataGov и что с этим делать. На основе моего опыта внутри MWS разберем, как понять, какие ИИ-инструменты уже живут в компании, сколько стоит один запрос, что можно смело отдать агентам, а что лучше оставить за человеком.

Что делать, если произошла ошибка? Житейская мудрость говорит, что можно попробовать еще раз. 

В контексте разработки ПО существует известный и простой паттерн для повышения отказоустойчивости — retry.

Реализация ретраев в Java-приложениях придумана давно. Как вариант — достаточно добавить в код стандартные аннотации. Но внедрить ретраи — это не так просто, как кажется: нужно решить еще много вопросов — например, как сохранить согласованность данных, как подружить ретраи на разных уровнях архитектуры, а еще учесть особенности разных технологий. И наконец, как при этом не навредить проекту.

Привет! Меня зовут Петр Деменев, я Java-разработчик в MTC Web Services. В материале расскажу о нашем горьком, но успешном опыте внедрения политики ретраев в реальный проект и о неочевидных особенностях, с которыми мы столкнулись. В тексте будет акцент не на строгих теоретических канонах, а на реальной жизни, чтобы приземлиться на уровень практического опыта. И попутно расскажу о некоторых способах ретрая.

Конец 1950-х, Гарвард, лаборатория Дэвида Хьюбела и Торстена Визеля. Кошке под наркозом через слайд-проектор показывают полоски света, а электрод фиксирует, как на это откликается отдельный нейрон зрительной коры. Никаких компьютеров, только аналоговые инструменты. Но из этого вырос один из главных результатов в истории нейробиологии: открытие нейронов зрительной коры, избирательно реагирующих на ориентацию. За него Хьюбел и Визель позже получили Нобелевскую премию.

В 2026 году все ровно наоборот. Мы можем открыть любой вес нейросети, посмотреть любую активацию, любой градиент, но вот что происходит внутри нее — до сих пор непонятно. Объект исследования стал доступнее, но знаем мы о нем куда меньше. 

Об этом и идет речь в свежем препринте «From Interpretability Methods to Interpretable Models». Пятнадцать лет подряд исследователи объяснимого ИИ (Explainable AI, или XAI) в компьютерном зрении занимались почти одним и тем же: улучшали методы объяснения, сравнивали их между собой, проверяли на достоверность и на устойчивость к манипуляциям. А вот вопрос, который напрашивался сам собой задавали на удивление редко. Стала ли модель после всех этих усилий понятнее человеку?

Привет, Хабр! Меня зовут Дмитрий Новожилов, я руководитель онлайн-кинотеатра КИОН от МТС, отвечаю за направление, связанное с видео. Может показаться, что это почти весь сервис, но есть нюансы. Моя команда работает только с потоками видеоданных — непосредственно с видеорядом. 

Если вы строите или выбираете видеоплатформу — продакт вы, техлид, архитектор или руководитель, — этот материал для вас. Для тех, кто стоит перед выбором — писать свое решение или покупать готовое, — наш опыт покажет подводные камни обоих вариантов. Тем, кто уже работает с вендором, расскажем, как мы готовились к риску потери поддержки. А если вы задумываетесь о миграции на собственные рельсы, покажем, с чего мы начинали и какие компоненты оказались самыми сложными. 

Но для начала давайте кратко рассмотрим, как устроен типовой онлайн-кинотеатр.

Как устроена учеба в Оксфорде изнутри: библиотеки, в которых проводят больше времени, чем в общежитии, групповые проекты с международными конфликтами, экзамены в мантиях и попытки дотянуться до заветных 70 баллов. 

Привет, Хабр! Меня зовут Арсений  и я решил поделиться воспоминаниями о буднях MBA из бородатого 2017 года без университетского глянца — с дедлайнами, странными традициями, встречами с известными журналистами и экономистами и званым ужином на честном слове джентльмена. Эта статья собрана из моих путевых заметок того времени.

Авторы научно-фантастических романов и рассказов время от времени обращаются к теме искусственного создания мозга. Цели могут быть самыми разными — от выращивания основы для синта до разработки биологического компьютера. Но насколько подобные идеи близки к реальности? Ученые уже довольно давно умеют получать в лаборатории человеческие нервные клетки и формировать из них небольшие трехмерные структуры — органоиды. Полноценной моделью живого органа их назвать сложно: у таких образований нет нормального кровоснабжения, связи с органами чувств и возможности управлять движениями. 

Но есть обходные пути. Так, исследователи решили скрестить мозг мыши и человека. Жутковато звучит, правда? Они вывели животных, у которых почти не развивались собственная кора и гиппокамп, а после пересадили в освободившееся пространство человеческие органоиды. Те прижились, заметно увеличились и подключились к нервной системе животных. Некоторые отростки добрались даже до спинного мозга. Давайте посмотрим, как все это было устроено и что в итоге получилось. Заодно разберемся, почему называть таких животных «мышами с человеческим мозгом» все же неправильно.

Исследователи решили проверить очевидный на первый взгляд вопрос: если дать большой языковой модели реальную историю измерений с фитнес-трекера — пульс, сон, шаги за полгода — сможет ли она разобраться в этих данных так же уверенно, как рассуждает о здоровье вообще? Результат оказался неожиданным. Модели гораздо хуже справлялись с простыми вычислениями по самим цифрам, чем с клинической интерпретацией того же ряда. GPT-4o правильно считал тренды и аномалии лишь в четверти случаев, а вот рассуждал о рисках для здоровья на основе тех же данных вдвое увереннее.

Логика подсказывает обратное: клиническая интерпретация — это высокий уровень, требующий знаний и осторожности, а посчитать среднее значение или найти всплеск в ряду чисел — задача попроще, почти техническая. Оказывается, для языковых моделей все устроено иначе, и разрыв между этими двумя навыками — системная проблема, которую авторы бенчмарка WearableQA зафиксировали на 14 моделях сразу. Разбираемся, что именно это значит для тех, кто планирует доверить ИИ анализ собственных данных о здоровье.

Valve выпустила Steam Frame — беспроводную VR-гарнитуру с двумя сценариями использования. Игры можно транслировать с компьютера или запускать прямо на устройстве благодаря встроенному Snapdragon 8 Gen 3 и SteamOS. Получилось необычное устройство: одновременно автономная ARM-консоль, VR-гарнитура и беспроводной экран для всей библиотеки Steam. Разбираюсь, что это за девайс и какие возможности он предлагает. Поехали! 

К вопросу, выживет ли вообще человечество в эпоху ИИ и каким образом, я, признаюсь, подбирался не торопясь и обстоятельно: в предыдущих статьях разобрал базис — какой тип личности нужен на нынешнем этапе бурного развития ИИ. Материалы «Архитектоника личности»и «Экономика личности: от рабства до ИИ» раскрывают, что такое личность, какие есть типы личности (и социумов) и почему, как они связаны с экономическими укладами и с выходом на искомый тип. Что ж, пора еще раз увеличить масштаб исследуемого, немного хайпануть и заглянуть в наше светлое (возможно) будущее. Вопрос очень непростой, поэтому я разберу экспертные мнения на этот счет и, как в русской классике, подниму вопросы, кто виноват и что делать.

Итак, кому интересно, какие же существуют сценарии развития и взаимодействия с ИИ на годы вперед, приглашаю под кат. Будет интересно!

Для миллионов геймеров Геральт из Ривии — это белые волосы, два меча и саундтрек CD Projekt RED. Игры и сериал сделали Сапковского массовым явлением. Но культовой фигурой среди читателей фэнтези он стал раньше, задолго до успеха адаптаций — благодаря тому, как методично разбирал жанр на части.

На поверхности лежит работа с фольклором: он меняет толкиновскую кальку на славянскую нечисть, иронизирует над сказочным каноном. Глубже начинается разбор самой этики выбора: у Сапковского герой не знает, что правильно, он просто минимизирует ущерб в мире без чистых решений. А в основании всего этого лежит то, ради чего затевались первые два слоя: сага отражает эпоху, в которой она писалась, эпоху, когда рушились не сказочные, а вполне реальные представления о том, кто прав, а кто виноват.

Дальше разберем все по порядку, слой за слоем.

В предыдущем материале про Орбис я обещал разобрать игровые механики, которые делают эту игру неповторимой в своем разнообразии. Уникальными расами, юнитами и скиллами тоже можно удивить — с точки зрения атмосферы и креативности тут все в порядке. Но принципиально игровая техника «тактического звена» похожа на другие игры. Тут я хотел сделать акцент на глобальные процессы, которые влияют на сюжет и делают его динамичным, а порой и непредсказуемым. Я не встречал стратегий AAA-класса с похожим многовариантным сюжетом. Обычно в играх сюжетная линия идет по плану, максимум слегка разветвляется, а динамика есть следствие относительно линейной ветки развития технологий.

В большинстве 4X-стратегий игровой мир представляет собой статичную доску. Игрок может вырубить лес под ферму или прорыть канал, но в целом мир остается безучастным декоративным фоном для сражения различных фракций. 

В модификации Orbis (на базе Civilization IV: Beyond the Sword) разработчик Ahwaric и команда Fall from Heaven II превратили саму карту и физику мира в нестабильную, разрушаемую систему. Здесь планета Эребус (Erebus) может заболеть, покрыться адом или вымерзнуть до экватора — и за этой экологической катастрофой стоит прозрачная математическая модель. 

Разбираем, как три системных механики Orbis — Счетчик Армагеддона, климатическое оружие и магическая логистика — создают уникальную военную драму.