5 августа Google объявил сразу об уходе четырех человек, на которых десятилетиями держались его инфраструктура и ИИ-исследования. Джефф Дин, главный научный сотрудник компании, уходит после 27 лет вместе с Санджаем Гемаватом, Ориолом Виньялсом и Куоком Ле — они основывают Discovery Loop. Обычно такая новость читается как утечка мозгов. Но дальше в том же сообщении идет строчка, которая переворачивает всю картину: Google становится инвестором-основателем нового стартапа, его облачным партнером и как минимум первый год обеспечивает его вычислительными мощностями. Компания не просто отпустила людей — она в них вложилась и оставила себе долю в том, что они найдут.

Это первая статья цикла: манифест с прогнозом. Во второй будет экономика вопроса и что она сделает с b2b-компаниями, в третьей — подробный кейс, как мы к этому шли.

Кто я и почему об этом пишу Я CTO в b2b-компании: дистрибуция с внешнеэкономической деятельностью, 1С:УТ и 1С:Бухгалтерия, Битрикс24, десятки человек в бэкофисе, десятки тысяч номенклатур, около 28 тысяч контрагентов в справочнике. Мы внедряем мультиагентную систему с виртуальными сотрудниками — сейчас идёт третий этап. За предыдущие полгода на полностью ИИ-автоматизированном пайплайне разработки для 1С выполнено больше тысячи доработок и внедрений 1С + Битрикс24: архитектура учётного контура подготовлена под агентов, и мы перешли к пилотам. Первый виртуальный сотрудник — финансовый аналитик — уже отвечает руководству в чате цифрами из боевой базы.

Поэтому дальше — не футурология по мотивам твиттера, а экстраполяция того, что я вижу в проде каждый день.

Что такое учётная система, если убрать вежливость Разберём 1С (или любую ERP — SAP и Dynamics устроены так же) на слои:

Привет, на связи Дмитрий Шестаков. Мы в агентстве собираем сквозную аналитику для онлайн-сервисов с длинным циклом сделки, и почти каждый проект начинается с одной и той же сцены: Директ показывает одно число заявок, Метрика другое, CRM третье, и все три системы уверены в своей правоте. Ниже разберу наш стек как он есть — какие слои данных нужны, по каким ключам они связываются, чем забираем выгрузки, где спотыкались сами. С замерами реального проекта, где расход в Директе за период превысил полтора миллиона рублей. Если вы отвечаете за окупаемость трафика SaaS-сервиса, схема переносится почти без изменений.

Я дал модели (в codex) возможность самостоятельно решать, когда нужен compact, и обязал её объяснять причину и строить план на будущее.

Зачем? компакт посреди правки большого связного куска проекта вызывает некие сомнения.

Теперь перед большой фазой агент проверяет остаток контекстного окна. Если планируемая работа не помещается, он сохраняет checkpoint с инфой о том, что делается и планируется после компакта, сжимает свой контекст. Очнувшись читает чекпоинт, перепроверяет состояние репозитория и продолжает работу по намеченному плану.

Вроде бы интересно, но выводов пока нет.

Потестить можно тут https://github.com/z0rgoyok/codex-luna-kit (придется патчить кодекс, но это не страшно)

Сейчас уже не удивляет, что агенты работают с терминалом, БД, браузером и инфраструктурой - без прямого контроля человека. Но чем шире полномочия агента, тем вероятнее, что для достижения цели выбранный им путь обернётся инцидентом. В кибербезопасности сейчас не хватает терминологии и устоявшихся подходов к защите таких систем - особенно в тех случаях, когда агент начинает действовать непредсказуемо.

Именно эта неразбериха и подтолкнула нас с автором телеграм-канала OK ML на систематизацию. Традиционные SIEM, DLP, WAF не рассчитаны на системы, умеющие адаптироваться и рассуждать. А может, это им и не нужно?

В своей прошлой статье на Хабре я уже рассказывал, как с помощью ловушек сбить с толку пентест-агентов. Но ловушки - точечный инструмент. Кажется, нужно чётко понимать, как защищаться от атак – на всех этапах киллчейна. А для этого нужно охватить весь спектр угроз. Ответом на этот запрос и стала наша таксономия Autonomous Agent Defense Matrix.

В настройках Chrome появился переключатель «ИИ на устройстве». Он относится к моделям, которые запускаются прямо на компьютере, причем, для целей довольно разнообразных (в частности, даже для обнаружения мошеннических сайтов). В каталоге профиля браузера при этом действительно лежат несколько гигабайт весов Gemini Nano. Хочется сказать: раз модель уже скачана, то встроенный Gemini должен работать локально - например, читать и пересказывать открытую страницу без обращения в облако!

Увы, для Google это оказалось не самым логичным решением. Более того, они даже с неймингом не справились до конца, чем здорово всех запутали.

Под словом Gemini у компании скрываются две принципиально разные системы.

Ask Gemini / Gemini in Chrome — облачный сервис. Когда вы просите его пересказать страницу или ответить на вопрос по открытым вкладкам, их содержимое передаётся в инфраструктуру Google.

Gemini Nano — локальная модель. Chrome скачивает её на компьютер и запускает на CPU или GPU. Отдельной кнопки «спросить Gemini Nano» у пользователя нет. Этой моделью пользуются сайты и расширения через специальные API Chrome, а также сам браузер — например, при первичной проверке подозрительных страниц.

В 2026 году AI-агенты уже неплохо пишут прикладной код. Но если просто принимать готовые реализации, проект развивается быстрее, а разработчик — не обязательно.

Поэтому я собрал с Codex open-source лабораторию, в которой Event Loop, libuv, NestJS, PostgreSQL, Docker, Python и другие темы можно не только прочитать, но и запустить. Рассказываю, как шесть экспериментов превратились в 24 главы и почему генерация кода не заменяет изучение теории.

Почему одни интегралы берутся в два счёта, а другие заставляют математиков годами изобретать специальные функции? Дело совсем не в том, что кому-то в голову не приходит идея для красивой замены. В этой статье мы отправимся в путешествие от школьных уравнений к дифференциальным системам и увидим, как занимательная прогулка по петлям комплексной плоскости позволяет выносить приговоры неразрешимости. Рассказываем, как топологическая теория Галуа превращает неберущиеся интегралы в забавные пространственные узлы, которые даже Александр Македонский побоялся бы разрубать.

👾 ИИ Агент для скоринга торговых рекомендаций

Как понять, кто реально умеет торговать, а кто просто удаляет убыточные посты? ИИ извлекает торговое намерение из свободного текста, а дальше детерминированный движок прогоняет их через бэктест и риск-менеджмент.

В итоге оценивается не красивая лента и не заявленный win rate, а статистически проверяемое качество решений автора.

Сразу предупрежу: я патологически люблю аналогии и метафоры. Некоторые коллеги за это меня недолюбливают — порой на планировании, где все обсуждают сроки, я могу сообщить, что мы строим не мост, а понтонную переправу. Такая встреча легко продлевается на лишние двадцать минут.

Рад бы исправиться и всегда отвечать, как LLM, то есть строго по существу, но всё никак не получается. У метафоры есть свойство, которое искупает причинённые неудобства: иногда именно проверка интуитивной гипотезы обобщения позволяет «перелезть через забор» последовательного мышления и найти короткую дорогу к важным выводам.

В этой статье я попытаюсь проверить очередную интуитивную догадку: автоматизация труда разработчика с помощью LLM ведёт туда же, куда сорок лет назад привёл автопилот — к роли наблюдателя за исправно работающей машиной, при неизменной ответственности за результат.

Штыревая антенна является самой простой антенной, которую только можно представить. Но как только надо надо углубиться в вопрос, то оказывается нет под руками подходящего справочника, где была бы собрана вся необходимая информация.

В этой статье будут показаны основные формулы для расчета штыревой антенны, проведен расчет ее основных параметров и приведено сравнение с некоторыми антеннами.

«SIM800/900 против старого телефона: битва за дачу»

В системах удалённого мониторинга часто требуется передача данных из точек без покрытия интернета. Классическое решение — GSM-модули семейства SIM800/SIM900, управляемые через AT-команды, но у этого подхода, на мой личный взгляд и опыт, есть недостаток - написать кучу AT-команд.

 Одна из альтернатив — использование старого Android-смартфона как GSM-шлюза. У него уже есть: сотовая связь (для SMS), Wi-Fi (для локальной сети без интернета с ESP), установленное приложение MacroDroid и аккумулятор, зарядкой которого тоже можно управлять через MacroDroid

Осталось только «подружить» его с микроконтроллером.

В этой статье я предлагаю архитектуру двусторонней связи между ESP и телефоном через SMS с использованием HTTP-протокола в локальной сети. Рассмотрены сценарии:

Запрос статуса от пользователя (SMS от пользователя  → Телефон с MacroDroid →  ESP → Телефон с MacroDroid → SMS пользователю)

 Экстренные уведомления от ESP (ESP → Телефон с MacroDroid → SMS пользователю)

 Всё работает без интернета, без облачных сервисов, без SIM800/900. Только ESP c MicroPython и  старый сотовый телефон с MacroDroid, в который мы вдохнем жизнь и пусть он проведет остаток своей жизни с пользой.

 Прежде чем приступить к описанию сценариев, необходимо уточнить несколько технических моментов.

 1. Схема сети

Телефон работает в режиме точки доступа (AP) название в телефоне примерно «Мобильная точка доступа и модем», WiFi должен быть отключен (желательно в настройках убрать галочку с Автоматическое включение WiFi). В созданной телефоном локальной сети телефон (он же роутер) обычно имеет IP-адрес 192.168.43.1. В настройках «Мобильная точка доступа и модем» есть название сети и пароль (или вы сами их можете задать), которые необходимы для подключения к сети и нужен для написания кода на микроконтроллере.

Недавно мне подарили настоящую легенду — STB 3dfx Voodoo 3 с двумя TMU, 16'ю мегабайтами видеопамяти и 2D-ускорителем. Как настоящий гик и любитель покопаться в ретро-железе, я сразу же нашел даташит и начал изучать внутреннюю архитектуру этого игрового монстра. И поверьте, здесь есть на что посмотреть!

В сегодняшней статье мы во всех деталях изучим архитектуру оригинальной 3dfx Voodoo, узнаем почему Nvidia выиграла в гонке видеокарт и почему игры с API Glide выглядели гораздо красивее, чем с D3D/OpenGL! Если любите настоящие технарские статьи без нейрослопа и рерайта — жду вас под катом!

Elementor позволяет собрать страницу буквально за несколько часов. Поставить контейнер, добавить заголовок, картинку, кнопку — и визуально всё работает.

Проблемы обычно начинаются позже.

Нужно поменять основной цвет сайта — оказывается, он вручную прописан в десятках виджетов.

Нужно увеличить отступы — на одной странице стоят padding, на другой margin, а на третьей вообще добавлен пустой контейнер.

Клиент поменял номер телефона — приходится искать его в шапке, подвале, странице контактов и нескольких всплывающих окнах.

А через полгода открываешь Elementor и видишь:

Container
Container
Container
Container
Image
Heading
Container…

И попробуй вспомни, что из этого что.

Поэтому для себя я использую определённые правила верстки на Elementor PRO. Они не являются официальным стандартом Elementor и не претендуют на единственно правильный способ разработки.

Это скорее мой рабочий стандарт, который позволяет делать сайты аккуратнее, быстрее вносить изменения и не превращать WordPress в конструктор из сотен случайных настроек.

Разберём его по пунктам.

Минимум библиотек — максимум понимания

В этой обзорной статье-конспекте мы будем работать с чистым модулем socket — без готовых библиотек вроде Microdot, urequests или MicroWebSrv2.

 Почему мы отказываемся от готовых решений?

 Понимание «под капотом». Когда вы знаете, как работает socket, любая сетевая библиотека становится прозрачной. Вы перестаёте быть заложником чужого кода и начинаете понимать, что на самом деле происходит в программе.

 Экономия памяти. Для ESP8266 (особенно для модулей ESP-01S с 1 МБ Flash) каждый килобайт на счету. Готовая библиотека может весить 10–20 КБ, а чистый socket решает те же задачи с минимальными затратами.

 Гибкость и независимость. Вы не привязаны к сторонним решениям и можете адаптировать код под любую, даже самую нестандартную задачу. Библиотека есть не всегда, а socket — есть всегда.

 Этот материал — не просто статья, а личный конспект-справочник, к которому можно возвращаться в своих проектах. Мы пройдём путь от подключения к Wi-Fi до полноценного веб-сервера, работающего в неблокирующем режиме.

 Сокет — это программный интерфейс для обмена данными между устройствами по сети. Если проводить аналогию, то серверный сокет — это дверь, в которую стучатся клиенты. Клиентский сокет — это человек, который стучится в дверь и ждёт ответа.

 Сокет работает на уровне транспортного протокола — TCP или UDP. Он умеет:

 - Устанавливать соединение (connect() для клиента, accept() для сервера).

- Отправлять и получать данные (send() и recv()).

- Работать в блокирующем или неблокирующем режиме.

Я давно интересуюсь звуком, писал обзоры по железу, писал про Dolby Atmos. Меня не оставлял в покое формат Auro 3D, который нам обещает многоканальный звук, а чтобы послушать и услышать, нужно покупать дорогой AVR, который из 5.1\7.1 мог извлечь верха.

Привет, Хабр! Местный музыкант неожиданно столкнулся со звоном шестой струны на одном из ладов этого роскошного инструмента и обратился ко мне за помощью в решении создавшейся проблемы.

Причина оказалась весьма простой и легко устранимой, зато у нас с вами появилась возможность всесторонне рассмотреть и послушать эту прекрасную электрогитару.

Представим что у вас есть свой сайт запущенный на VPS на голом HTTP, также вы уже купили домен и связали его со своим IP-адресом. 

Но спустя время вы решили, что не хотите, чтоб весь трафик между клиентами и сервером был виден любому желающему. 

Вспомнили, что есть протокол HTTPS, который по сути обычный HTTP, но на 5 и 6 уровне работает протокол SSL/TLS, который занимается шифрованием и аутентификацией.

Дело осталось за малым, перевести сайт с HTTP на HTTPS.

При обучении графных нейросетей и гигантских эмбеддингов на миллионы узлов стандартный torch.optim.SparseAdam в PyTorch моментально забивает RAM и VRAM, вызывая ошибку CUDA out of memory (OOM). В этой статье разбираем, как устроена легковесная Open Source библиотека Disk Sparse Adam (DSA), которая выносит состояния моментов на диск через memory mapping (mmap) и позволяет обучать огромные спарс-модели на обычной домашней видеокарте.

Привет, Habr!

Сразу дисклеймер: эта статья не реклама магазина, не туториал «парсинг за 5 минут», и я не программист. Я переводчик и штангист-любитель, а код, который будет представлен ниже, писал вместе с нейросетью. Это история о том, как одна рекомендация из книги перевернула мои представления о спортивном питании, а лень и любопытство привели к написанию скрипта, который за пару минут сделал работу, на которую у меня раньше уходило несколько часов.

Привет, Хабр. Статья является напоминанием как уязвимы ваши личные данные при несоблюдении базовых правил цифровой гигиены. Материал создан исключительно в учебных целях, для специалистов по информационной безопасности и для пользователей, которые хотят более углубленно понимать, как защитить свои данные от утечек. Использование данных методов против других лиц без согласия — уголовно наказуемо (ст. 272 УК РФ).

Речь пойдет о том, что происходит, когда вы переходите по ссылке, минуя предупреждения браузера о "Небезопасном соединения", или устанавливаете в систему корневые сертификаты, полученные из сомнительных источников.

Каждый раз, когда открываю очередную статью для HR, начинаю подозревать, что бизнесом управляют не собственники, не директора и даже не бабло. Бизнесом управляет HR. Судя по этим статьям, именно HR создает компании, удерживает сотрудников, определяет стратегию, увеличивает прибыль и спасает этот сраный мир. Генеральный директор в этой схеме нужен примерно так же, как фикус в переговорке. Для атмосферы.

Второй путь: скачать базу один раз, порезать на файлы по префиксу и раздавать статикой. Разбираем, что из этого вышло на 32 772 товарах: 1387 шардов, 1,85 МиБ сырых и 429 КиБ в brotli, худший файл 331 КиБ. И главное — сколько приватности при этом всё равно утекает: запрос к серверу есть, а медиана строк в шарде равна единице, то есть для 722 файлов из 1387 запрос за шардом равен запросу за товаром.

Внутри: фильтр на входе, почему не одним файлом, TSV против JSON с замерами, и что в схеме до сих пор не решено.

Много сейчас рассуждений о "general AI", полном превосходстве во всех областях над человеком и всё такое. Допустим это случится, как будет ЛЛМ себя вести умея всё кардинально лучше?

Ответ очевидно зависит от того чему его научили - так что для проверки я специально создал ситуацию "очень тупой человек играет с ЛЛМ в игру".

Как восстановить архитектуру распределенной системы по Git-репозиториям, конфигурации и исходному коду

Системному аналитику далеко не всегда достается система с актуальной документацией и готовыми архитектурными схемами. Иногда единственным достоверным источником информации остается то, что реально работает в production: развернутые сервисы, их конфигурация и исходный код.

В этой статье на практическом примере я покажу, как восстанавливал AS-IS архитектуру существующей подсистемы: от определения фактически работающих компонентов и поиска соответствующей версии исходного кода до анализа Java Spring-приложения, его Kafka-потоков, REST-интеграций, работы с MongoDB, retry и обработки ошибок. Результатом стала архитектурная модель и диаграмма последовательности, построенные на основании фактической реализации.

Статья в первую очередь рассчитана на системных аналитиков. Ее цель не в том, чтобы научить читать Java-код как разработчик, а показать практическую методику: куда смотреть в незнакомом репозитории, как выбирать значимые участки кода и как превращать найденные технические детали в понятное описание поведения и архитектуры системы.

Победить Hibernate в тестах. Сможем?

Всем, привет! На связи Михаил Поливаха, технический лидер Open Source проекта Axelix (проект, посвященный помочь вам идентифицировать частые проблемы в Java server-side приложениях, в т.ч в рамках работы с Hibernate).

Данная, последняя статья является продолжением небольшой серии статей ответов на вопросы, которые возникли у участников Spring АйО Академии в рамках программы Hibernate. Я рассмотрю оставшиеся последние вопросы, а именно:

“Можно ли в тестах как-то проверить, что Hibernate под капотом делает что-то страшное?”

Тут очень важно не давать вам “рыбу”, а научить вас рыбачить, т.е. дать вам некоторый фреймворк о том, что стоит держать в уме при работе с Hibernate.

Намедни посетили ещё один замечательный калининградский музей именуемый "Кронпринц" и размещенный в одноименной бывшей немецкой оборонительной казарме XVIII века.

В данной статье я хотел бы описать как была открыта планета TOI-1899 b, почему эта планета интересная, что необычного было в её открытии.

ИИ не справился, а мы смогли.

В cloud-native-среде безопасность давно не ограничивается защитой периметра. Уязвимость может появиться в IaC-шаблоне, попасть в контейнерный образ, пройти через CI/CD и проявиться уже в продакшене.

Тема очень сложная, поэтому когда я наткнулся на большой англоязычный материал о cloud-native-безопасности в публичном репозитории Security Technical Advisory Group, то сразу решил его перевести.

Cобрал практическое саммари: какие риски возникают на этапах разработки, сборки, развертывания и эксплуатации (runtime) и какими механизмами их закрывают — от DevSecOps и защиты цепочки поставки до Zero Trust и политик для работающих нагрузок.

Нынешняя экономика искусственного интеллекта — это история о потерях, доходах, смене стиля жизни и интернет-среды, а также о разрыве между ожиданиями и реальностью. Инвесторы пока имеют деньги и терпение, чтобы вкладываться в ИИ-компании Anthropic, OpenAI и другие, а те, в свою очередь, демпингуют рынок и уже смотрят на IPO. На микроуровне (отдельный ИИ-агент) мы видим неэффективность и потери, а на рынке мы видим огромные долги, которые не подкреплены реальной производительностью. А между молотом и наковальней — люди, пытающиеся увеличить продуктивность, получая лишь «2x», а не обещанные «10x».

Но ИИ кардинально поменял нашу жизнь, и многие из нас пользуются им каждый день, повышая свою продуктивность или уменьшая свою когнитивную нагрузку.

Так лопнет ли пузырь? Или он уже лопнул, а мы и не заметили?

В этой статье мы разберем потери из-за ИИ, перегрев долгового рынка и правда ли, что продуктивность увеличивается в 10 раз, если купить подписку на Claude или ChatGPT?

Превращаем иерархические структуры в набор плоских строк готовых для импорта в БД

flat-adapter преобразует нетипизированные вложенные mapping в детерминированный список плоских строк. Библиотека умеет приводить scalar-типы, обрабатывать optional-поля, извлекать значения по путям, разворачивать вложенные FlatAdapter-ы и строить декартово произведение списков.

Физики открыли геометрический объект, похожий на драгоценный камень, который значительно упрощает расчёты взаимодействий частиц и ставит под сомнение представление о том, что пространство и время являются фундаментальными составляющими реальности. 

«Это совершенно новое открытие, и оно намного проще всего того, что делалось ранее», — сказал Эндрю Ходжес, физик‑математик из Оксфордского университета, следивший за этой работой. 

Открытие того, что взаимодействия частиц — самые базовые явления в природе — могут быть следствием геометрии, значительно продвигает многолетние усилия по переформулировке квантовой теории поля — свода законов, описывающих элементарные частицы и их взаимодействия. Взаимодействия, которые ранее рассчитывались с помощью математических формул, состоящих из тысяч слагаемых, теперь можно описать путём вычисления объёма соответствующего «амплитуэдра», похожего на драгоценный камень, что даёт эквивалентное выражение, состоящее из одного слагаемого. 

«Степень эффективности модели просто ошеломляет», — сказал Джейкоб Бурджайли, физик‑теоретик из Гарвардского университета и один из исследователей, разработавших эту новую идею. «Теперь на бумаге можно без труда выполнять вычисления, которые раньше были невозможны даже с помощью компьютера». 

Новая геометрическая версия квантовой теории поля также может облегчить поиск теории квантовой гравитации, которая плавно соединила бы крупномасштабную и мелкомасштабную картины Вселенной. Попытки, предпринятые до сих пор с целью включения гравитации в законы физики на квантовом уровне, наталкивались на абсурдные бесконечности и глубокие парадоксы. Амплитуэдр или подобный ему геометрический объект мог бы помочь, устранив два глубоко укоренившихся принципа физики: локальность и унитарность. 

Когда достаточно одного LLM-агента, когда нужна мультиагентная система, а когда лучше вообще использовать обычный workflow? Разбираем современный стек агентных приложений: ReAct, Agent SDK, графы, durable execution, sandbox, память, протоколы, evals и безопасность — с упором на практический выбор архитектуры для production.

И это не самое странное, что я делал: были ещё RPG в телеге с озвучкой, пиксельная карта России с внутренней экономикой, сервис который генерирует поздравительные треки. Что-то из этого доехало до релиза и заработало, что-то висит на полпути. В этой статье пробегусь по всем проектам и по пути отвечу на вопрос, который сам себе задавал: почему раньше половина проектов не доезжала до конца, а сейчас - доезжает. Если вы тоже что-то пилите с ИИ - думаю, будет знакомо.

В статье кратко мой пусть, и что меня связывало с играми и ИИ, поехали)

Код оказался не вообще не причем, память сожрал сам Линукс. Если когда-нибудь вы писали тонны данных на диск, я думаю вы уже поняли в чем дело. Есть такой «невидимый враг» как страничный кэш (Page Cache). Вот именно он и был корнем этой проблемы.

Как работает страничный кеш и что с ним делать?

Когда ваша функция, которая должна писать данные на диск пишет данные, на самом деле она не пишет их на диск. Она пишет их в ОЗУ. Логика ядра Линукса проста и банальна, и она направленна на ускорение «отзывчивости» системы, всю суть можно объяснить так: «О, только что записали сотню гигабайт данных, наверное, скоро понадобится эти данные прочитать. Оставлю-ка я их в кеше, пользователь будет рад что так быстро смог их прочитать.» И так гигабайт за гигабайтом, пока в сервере не кончится физическая память.

Типичное решение проблемы – пишем скрипт, который раз в час делает echo 3 > /proc/sys/vm/drop_caches. Ну а кто-то просто забивает и позволяет системе убивать случайные процессы через OOM Killer. Но мы же пишем отказоустойчивую штуку. Нам такое не подходит. Задача объяснить ядру ОС, что наши fMP4 сегменты видеоархива — это write-only мусор на небольшое количество времени (т.к если клиент не хочет долго хранить записи, то архив чистится, а если хочет – мы отправляем архив после N времени хранения в S3, а локальную копию тоже чистим). Так что все должно работать по принципу – записал и забыл.

Я айти-юрист и почти каждую неделю вношу чужой софт в реестр российского ПО. Реестр я вижу изнутри: заявления, экспертиза, протоколы, отказы. Но обычно ты смотришь на него глазами одной заявки. А что, если посмотреть на весь реестр сразу?

Я выгрузила его целиком на 7 августа 2026 года. Получилось 32 071 запись. Я проанализировала, как реестр рос, из чего он состоит, кто туда вступает и на каких основаниях компании заявляют права на свой код.

Мы знаем его как "метод на основе Теории Игр", "фреймворк" и издалека чувствуем, что это он, видя красные и синие полоски. Но что сделало этот метод таким популярным? Как он родился и почему, после релиза в 2017 году, разные группы исследователей добавляли в него новые расширения и куда этот инструмент пришел сейчас?

Предлагаю впервые за долгое время потрогать от меня статью без кода — но с картинками. В ней вы узнаете ответы на вопросы и откроете для себя ровно 15 расширений SHAP. А почему причин 17 — тоже увидите из текста.

Греки — один из немногих народов с письменной традицией, чья история отслеживается с бронзового века и продолжается поныне. По древности письменной традиции эллины вполне могут поспорить с китайцами, пусть и заимствовали свою первую письменность у другого народа. С I тысячелетия до нашей эры на греческом языке, с уже знакомой нам письменностью на основе финикийской, начинает развиваться одна из важнейших на планете художественных и научно-философских литературных традиций. Именно носители греческого языка сумели сплавить воедино собственную живую и оригинальную мысль, огромное наследие древних цивилизаций Египта и Месопотамии, религиозные учения иудеев и иранцев, и даже метафизические концепции из далёкой Индии. Из греческой письменности развились сначала римская латиница, а затем и славянская кириллица. Попробуем проследить, как греки прошли путь от суровых северных варваров эпохи бронзы к самому образованному народу античности и как на нём умудрились потерять и забыть свою первую письменность.

Мы привыкли думать, что историю человечества можно прочитать по костям и орудиям. Археологи копают, находят останки, сравнивают их с уже известными образцами и постепенно складывают пазл древа эволюции человека. Но иногда прошлое оставляет следы совсем в другом месте — прямо внутри нас.

Недавняя работа команды специалистов из Калифорнийского университета в Беркли показала, что в геномах живущих сейчас людей спрятаны фрагменты от группы, о которой до сих пор не было никаких материальных свидетельств. Ни костей, ни зубов — ничего. Только генетическая память, которую удалось вытащить на свет новым вычислительным методом.