Зима становится теплее, лето — жарче. Среднегодовая температура растет, и многие из нас замечают, что в жаркие дни сложнее сосредоточиться, запомнить что-то важное или быстро принять решение. Организм направляет ресурсы на поддержание нормальной температуры тела, что сказывается на работе нервной системы. Похожие трудности испытывают не только люди, но и животные, обитающие в самых разных уголках планеты. В условиях, когда климат становится все более нестабильным, эти особенности могут играть важную роль в том, насколько успешно виды справляются с изменениями окружающей среды. Давайте разбираться. 

Когда говорят о советской фантастике, обычно вспоминают Стругацких и их «Мир Полудня». Но концепцию развитого и гармоничного общества, где наука и технологии служат человеку, первым очертил другой автор, которого Стругацкие читали, с которым полемизировали и которому наследовали — Иван Ефремов. В трех романах о вселенной «Великого Кольца» он создал образ будущего, где знания не управляют людьми, а работают на них. Многие его идеи — что этика важнее чистого знания, что обмен ценнее конкуренции, что наука не является самодостаточным благом для людей — позже разовьют братья. Так давайте вспомним, как же Ефремов видел развитие технологий, их влияние на общество и возможные ограничения.

Каждый год в мире выпускают больше миллиарда смартфонов. Люди меняют устройства каждые два-три года, потому что хотят новые функции, лучшую камеру или просто более быстрый отклик. В итоге тонны вполне работоспособной техники оказываются на свалках, хотя их процессоры, память и накопители ещё способны выполнять серьёзные задачи. Как-то это не очень здорово, согласитесь.

Авторы одного интересного проекта решили попробовать создать из телефонов вычислительный кластер. В ходе реализации этого плана выяснилось, что отдельные ядра современных мобильных процессоров по скорости в однопоточном режиме не уступают серверным решениям, а иногда и превосходят их. Как это работает и что может получиться? Давайте посмотрим.

В июле 2006 года сотрудники Музея истории компьютеров в Калифорнии получили необычное сообщение из Германии. Автор письма утверждал, что в одном из складских зданий города Кастроп-Рауксель хранятся сотни единиц старой вычислительной техники, документы и носители данных разных эпох. Несколько фотографий выглядели достаточно убедительно, чтобы музей отправил на место своих специалистов.

Поездка быстро превратилась в масштабную инвентаризацию. За дверями заброшенного склада обнаружились мейнфреймы, аналоговые вычислительные машины, терминалы, накопители, перфокартное оборудование и архивы документации, охватывающие несколько десятилетий развития отрасли. Оказалось, что этот склад — просто сокровищница технологических артефактов минувшей эпохи. Давайте посмотрим, что там и как.

Привет, Хабр! В B2C-продажах — недвижимость, страхование, медицина — каждые 30 секунд задержки с первым звонком стоят процентов конверсии. Покупатель оставляет контакты в момент максимального интереса. Но импульс гаснет быстрее, чем менеджер успевает открыть CRM и набрать номер.

Почта и СМС не спасают: письмо пропустят, сообщение не заменит живого разговора. А ручной перенос данных из квиза в базу и набор номера — это десятки потерянных секунд на каждой заявке.

Вот здесь и кроется главная сложность: можно ли сделать так, чтобы лид сам создавался в CRM, а звонок запускался автоматически, без участия человека?

Оказывается, да. Мы сделали сервис, который соединяет квиз, CRM и телефонию в один сценарий. Он принимает вебхук от Марквиз, создает лид в amoCRM и запускает автоматический звонок через МТС Exolve. После разговора сервис получает событие от Exolve и сохраняет результат в CRM.

Новая версия ядра Linux 7.1 вышла спустя пару месяцев после предыдущего крупного релиза. Как обычно, это обновление собирает воедино все исправления и доработки, накопившиеся за время тестирования, и Линус Торвальдс подтвердил, что финальная неделя перед выходом прошла спокойно — без каких-либо сюрпризов, лишь с привычными правками драйверов и системных компонентов. Однако за этим стабильным релизом скрывается несколько значимых изменений, которые определенно заслуживают вашего внимания. Поехали! 

«Опять играешь?», «Сколько можно сидеть за компьютером?», «Лучше бы занялся чем-то полезным…» — эти фразы могут звучать как заботливый вопрос, тревожное замечание или даже внутренний голос, который появляется в процессе долгой игровой сессии.

Вокруг видеоигр когда-то возникла, а затем надежно закрепилась атмосфера напряжения. С одной стороны, во всем мире играет уже больше трех миллиардов человек, с другой — в информационном поле и личных разговорах до сих пор можно услышать про агрессию и социальную дезадаптацию, хотя наука давно доказала, что игры не имеют к этому прямого отношения. 

Привет! Меня зовут Олег Лисицын, я практикующий психолог, работаю в рамках когнитивно-поведенческой терапии. В этом материале расскажу, почему до сих пор есть недоверие к видеогеймингу, как игры влияют на мозг на самом деле и почему процесс буквально нас затягивает, когда это действительно может стать поводом для беспокойства и что можно сделать на практике. Опираться будем на крупные университетские исследования, позицию Всемирной организации здравоохранения и данные когнитивной психологии. 

ИТ-индустрия тридцать лет последовательно теряла один конкретный навык — умение формулировать намерение, а не алгоритм (т. е. умение говорить «что нужно получить», а не «как это вычислить»). Зачем он был нужен, если компилятор не обижается на формулировку? База данных не читает между строк — она возвращает именно то, что у нее спросили. API ведет себя так же: никакого контекста, никакой интерпретации, только буква документации. Машина не нуждалась в том, чтобы ее понимали, — достаточно было правильно ее инструктировать. Исследования фиксировали этот сдвиг, но до поры индустрию это не особо беспокоило.

А потом те же люди создали сущность с собственной логикой, скрытыми мотивами и агентным поведением — и обнаружили, что с ней нужно договариваться словами. Причем буквально: удерживать намерение, считывать, где модель соскользнула, и поправлять курс формулировкой, а не традиционным программированием.

Правильный подход к такому диалогу обнаружился не в технической документации — и, похоже, искать стоило вообще не там. В литературе и гуманитарных науках этот подход давно описан людьми, которые профессионально работали с непредсказуемыми агентами задолго до LLM. В прошлой статье мы разбирали фольклорные паттерны — те самые структуры волшебной сказки, которые неожиданно точно описывают эффективное общение с моделями. Сегодня идем дальше: смотрим, что еще сказки знают о жизни с непредсказуемым помощником. 

Привет, Хабр! В 2010-х появился термин «бигтех» и акроним FAANG — так называли крупнейшие технологические компании, стоявшие за потребительской революцией в интернете. Но с развитием ИИ ландшафт поменялся: четыре из пяти гигантов не успели за новым трендом, и им на смену пришли другие. Этот сдвиг пытаются закрепить новым акронимом — MANGOS (Microsoft, Anthropic, Nvidia, Google, OpenAI и SpaceX).

Три из этих компаний сейчас выходят на публичный рынок. SpaceX уже влетела с ноги на биржу, следом идут Anthropic и OpenAI. Обычно каждую из них и их IPO разбирают по отдельности, но интереснее взглянуть на картину целиком: как формируется ИИ-тех, зачем компании выходят на биржу, чем они отличаются, что их ограничивает и на что они потратят миллиардные инвестиции.

Еще недавно казалось, что в гонке ИИ-ускорителей все уже решено. Nvidia прочно закрепилась на вершине рынка, ее решения стали стандартом для обучения и запуска современных нейросетей, а конкуренты пытались догнать лидера по производительности. Но по мере роста вычислительных кластеров выяснилось, что проблема давно не сводится только к скорости. Все больше внимания приходится уделять расходам на электричество, охлаждение и содержание дата-центров.

Именно здесь Intel рассчитывает найти свое преимущество. Вместо очередной попытки обойти Nvidia по производительности компания делает ставку на Jaguar Shores — платформу, ориентированную на энергоэффективность и экономику крупных ИИ-развертываний. Причем речь идет не только о самом ускорителе, но и об оптимизации всей стойки целиком. Попробуем разобраться, почему Intel считает такой подход своим шансом вернуть себе часть рынка ИИ-вычислений.

Все чаще на улицах можно встретить зумеров с кассетным плеером, слушающих музыку, записанную на магнитной ленте. Парадоксальным образом их смогла зацепить эпоха, в которой они практически не жили. 

Тренд активно форсится современными исполнителями, которые снова стали выпускать альбомы на компакт-кассетах, часто ограниченными тиражами в виде специальных изданий. Вновь стало модным обладать физическими копиями альбомов, которые не исчезнут в мгновение ока по любому чиху стриминговой площадки.

С одной стороны, может показаться, что это возрождение давно забытого способа потребления контента, но оказывается все это время существовала среда, где кассеты никуда не уходили. Более того, для многих это до сих пор единственная возможность послушать музыку. Так что доставайте карандаши, мотайте пленку на начало — и добро пожаловать под кат.

Меня зовут Андрей Аврамчук, и я редактор в команде спецпроектов МТС Web Services. У меня много времени и сил отнимают созвоны, фидбеки, комментарии и ревью. Иногда они теряются, иногда я что-то оттуда забываю или не понимаю, а иногда не понимают меня. 

Коллеги по МТС Web Services запустили MWS TeamStream. Продукт объединяет сервисы записи экрана, ИИ и облачных технологий, позволяет создавать короткие видео и быстро ими делиться по ссылке. С его помощью легко записывать видоекомментарии и ставить задачи. Формат меня заинтересовал, и я решил поэкспериментировать. Спойлер: изменился весь процесс правок материалов, которые поступают ко мне ежедневно огромным потоком. И неожиданно я прокачал бонусный навык. Какой — узнаете в конце статьи :)

Пока готовил предыдущий материал о постковидном эндотелиите, понял, что хочу разобрать один из механизмов работы нашего тела. Подтолкнула меня к этому и моя собственная практика: я занимаюсь массажем уже много лет, за это время через руки прошло немало людей с хронической болью, и разговоры на массажном столе бывают более искренние, чем на приеме у терапевта. Расскажу об одном случае — с позитивным финалом, что, увы, бывает далеко не всегда.

Ко мне пришел пожилой мужчина — главный инженер на режимном объекте, человек с многолетней привычкой держать все под контролем. Два года он ходил по неврологам: стандартные протоколы не помогали, и все в итоге предлагали одно — оперировать грыжу в поясничном отделе. Когда он появился у меня, этот серьезный человек говорил плаксивым, почти писклявым голосом — так устал за два года боли.

Разговор шел о хроническом воспалении седалищного нерва. Но когда начал работать, обнаружил кое-что неожиданное: сильнейший спазм широкой фасции бедра (она идет «по лампасу»). В норме фасция под руками почти не ощущается — ткань мягкая, податливая, без опыта и не почувствуешь, где она. У него она была жесткой, как ремень. Классический случай вторичного вовлечения, на который стандартные протоколы просто не рассчитаны. Проработали в комплексе — и постепенно боль ушла.

Я ожидал, что он будет появляться часто — для поддержки и профилактики. Но приходил раз в пару лет, не чаще: зафиксировали состояние, и дальше он поддерживал себя сам, катаясь на велосипеде по своему режимному объекту и проверяя обслуживание резервуаров. Грыжа никуда не делась — скорее всего, она и сейчас на своем месте. А про операцию он даже думать забыл.

Так почему же боль была, а структурной причины для нее (в том виде, в котором ее искали), по сути, не было? Почему два года стандартного лечения не давали результата, а работа с совсем другой областью тела — дала? Это следствие того, как устроена система восприятия боли, и того, как она может сломаться.

Если посмотреть, как устроен наш сегодняшний мир, — на мой взгляд, неожиданно актуальным оказывается не Азимов со своими законами робототехники и не Стругацкие с их предсказаниями последствий информационной эпохи, а Сергей Снегов. Он угадал не столько технологии, сколько способы взаимодействия с ними, детально описав, как вычислительные системы становятся посредником между человеком и реальностью.

Главная идея Снегова вовсе не техническая. Его интересовал человек. В мире трилогии «Люди как боги» технологии освобождают людей от рутины, но не избавляют от необходимости развиваться. Наоборот, чем могущественнее становятся инструменты цивилизации, тем большее значение приобретают любознательность, творчество, смелость и способность принимать самостоятельные решения.

Читая «Люди как боги», неожиданно обнаруживаешь знакомые вещи: персональных ИИ-ассистентов, рекомендательные алгоритмы, цифровые профили и социальные рейтинги, облачные вычисления и даже музыку по запросу. Разумеется, все это замаскировано под технологии XXVI века.

Основные прогнозы Снегова не сбылись: космические корабли не исследуют Галактику, человечество не умеет запускать искусственные солнца и превращать пространство в вещество. Но удивительно, насколько похожими на реальность оказались детали повседневной очень комфортной жизни. Воодушевляет, что за всеми этими технологиями Снегов видел ту же задачу, которая стоит перед нами сегодня: как сделать человека сильнее и свободнее, не превращая его в придаток созданных им машин.

Многие инженерные решения выглядят единственным разумным вариантом в момент их принятия. Альтернативы кажутся слишком дорогими, сложными и непривычными. Горизонт планирования ограничен несколькими десятилетиями, тогда как проблемы могут проявиться через 100, а то и через 500 лет.

Именно это происходит в Мехико: город проседает на сантиметры каждый месяц, а в наиболее пострадавших кварталах — на 50 сантиметров в год. Проблема заложена почти 500 лет назад, описана 100 лет назад — и она по-прежнему не решена. Трещины в дорогах, перекошенные здания, обрушения метро, водный кризис — все это тянется от одного решения, принятого испанскими конкистадорами в XVI веке. Давайте разберемся, как ошибки прошлого влияют на настоящее и к каким фундаментальным проблемам с окружающей нас инфраструктурой приводит смена технологий.

Недавно в блоге МТС вышла замечательная статья в честь дня рождения Терри Пратчетта. Ну а я бы хотел начать этот материал с его смерти.

Терри Пратчетт умер в 2015-м от заднего коркового атрофического синдрома — редкой формы раннего Альцгеймера. Болезнь в данном случае поражает вместо памяти зрительную кору: говоря грубо, он глазами видел на столе чашку, но мозг отказывался принимать сигнал, что это чашка. При этом он прекрасно понимал и осознавал, что именно с ним происходит. Для человека, который строил огромные миры из образов и слов, Пратчетт получил диагноз специфической жестокости.

Терри боролся с болезнью: пожертвовал миллион фунтов на исследования, снимал документалки, давал интервью. Болезнь называл embuggerance — в переводе что-то вроде «чертовски неудобного обстоятельства». Слова из одного из последних его интервью позже стали крайне известной цитатой: «Карабкаюсь с другими вперед изо всех сил, чтобы успеть, пока не придет лекарство».

Праттчет, увы, не успел.

Я слежу за темой ИИ в медицине, особенно на стыке с когнитивной психологией, где нейродегенеративные заболевания стоят особняком. И в какой-то момент наткнулся на то, что в этой области что-то начало двигаться. В этом материале разберемся, почему болезни вроде Альцгеймера и Паркинсона так долго не поддавались никаким инструментам, как науку на долгих 20 лет оккупировала «амилоидная мафия», что это такое, и как благодаря ИИ появилась надежда на успех.

В мире сборки и апгрейда персональных компьютеров смена платформы почти всегда оборачивается дополнительными тратами. Новый сокет часто вынуждает менять не только процессор, но и материнскую плату, а затем и оперативную память (не всегда, но частенько). В итоге даже умеренный прирост производительности может стоить серьезных денег и времени на переустановку системы.

AMD уже несколько лет идет другим путем. Компания сознательно продлевает жизнь своих платформ, давая возможность обновлять в первую очередь процессор. Этот принцип хорошо заметен и на свежей AM5, и на AM4, которая до сих пор, спустя десять лет после запуска получает новые чипы. Попробуем разобраться в ситуации, тут много интересного. 

Слухи о Windows 12 ходили уже несколько лет. Кто-то ждал модульной системы с глубокой интеграцией искусственного интеллекта, кто-то — просто новой версии ОС с «нескучными обоями». Однако Microsoft решила пойти другим путем и продолжила развивать Windows 11. Компания регулярно добавляет в систему новые ИИ-функции и одновременно готовит ее к более широкому распространению устройств на базе процессоров с архитектурой Arm. 

Такой поворот событий сложно назвать неожиданным. Еще в 2024–2025 годах стало заметно, что выпуск новой версии Windows каждые несколько лет уже не выглядит необходимостью. Новые функции появляются через регулярные обновления, а все больше возможностей системы завязано на современное оборудование, включая нейропроцессоры для работы с искусственным интеллектом. На этом фоне Microsoft сосредоточилась на развитии Windows 11 вместо подготовки еще одной крупной версии операционной системы. Давайте разбираться.

Привет, Хабр! Меня зовут Артем Лыков, я руководитель направления Physical AI в МТС Web Services. В начале июня я побывал на ICRA 2026 в Вене — одной из главных мировых конференций по робототехнике и автоматизации.

В этом году мероприятие проходило с 1 по 5 июня на площадке Messe Wien. Конференция собрала исследователей, инженеров, стартапы, промышленные команды и крупные компании, которые работают с роботами, автономными системами и физическим ИИ.

Ниже — репортаж с конференции и мой разбор главного тренда: робототехника уходит от идеи одной универсальной end-to-end-модели и собирает более практичный стек из нескольких уровней. Внизу — моторика и управление телом. Посередине — VLA, модели мира и связь восприятия с действием. Наверху — агентное планирование и проверка решений.

Привет, Хабр! За время написания нескольких книг я превратил искусственный интеллект в своего постоянного напарника. Он работает моим редактором, критиком и иллюстратором. Но в процессе поиска общего языка с LLM меня не покидало стойкое ощущение дежавю.

Когда модель в сотый раз проигнорировала контекст, поняла запрос слишком буквально и начала откровенно хитрить с токенами, я наконец догадался, где уже видел точно такие же паттерны поведения — в народных сказках. Я осознал, что прочитав дюжину сказок вдумчиво, вы освоите как минимум половину курса по промптингу. Ведь фольклор — готовый сборник правил по безопасности для современного промпт-инжиниринга.