Представьте: вы стоите по горло в море текста — полезного и не очень, от души разбавленного водой, может быть написанного сложным языком, — а времени у вас в обрез. Да даже и представлять не надо — знакомая ведь ситуация? Кто из нас ни разу не тонул в этом текстовом океане, ну? Но вместо того, чтобы тонуть, можно научиться ходить по воде — а надёжными проводниками станут нейросети‑суммаризаторы.

Стили и задачи текста бывают разные, и их соотнесением с наиболее сильными сторонами нейросетей мы и займёмся.

Разработка чат-приложения с нуля может показаться довольно сложной задачей. Но при наличии правильных инструментов все становится намного проще, чем вы думаете.

В этой серии из трех частей мы подробно рассмотрим процесс создания клона веб-версии Telegram с использованием Next.js, TailwindCSS и Stream SDK. В первой части мы настроим все необходимые инструменты для нашего проекта, добавим аутентификацию и создадим макет приложения с помощью TailwindCSS.

Всем привет! Подводим итоги ушедшего месяца дайджестом самых интересных ИБ-новостей. В мае прогремела история со взломом мессенджера, стоявшего на устройствах топовых чиновников США. Взломали также и инфраструктуру LockBit, добавив минусов в репутацию группировки.

Кроме того, в мае масштабная операция Endgame по перехвату киберпреступной инфраструктуры принесла неплохие результаты и всё ещё продолжается. Общедоступная ИИ-модель впервые нашла критический нулевой день. WhatsApp выиграла беспрецедентное дело против разработчика спайвари Pegasus. А исследователь публично раскрыл старую сетку сайтов для связи ЦРУ с агентурой, среди которых порталы про Star Wars и онлайн-игры в России нулевых. Об этом и других ключевых новостях последнего весеннего месяца читайте под катом!

Идёт ли речь о глобальной торговле, новых технологиях или научных исследованиях, кажется, что наше окружение становится сложнее с течением времени. В прошлом существовали эрудиты, хорошо разбиравшиеся в нескольких дисциплинах и вносивших важный вклад в каждую из них. Но сегодня человеку гораздо сложнее преуспеть в нескольких областях, отчасти из-за большей специализации.

Это не разглагольствования на тему «раньше всё было лучше». Это просто трезвое наблюдение: раньше мир был проще. И это верно даже с математической точки зрения. Физик и философ Людвиг Больцман понял это ещё в 1872 году.

Больцман изучал, в частности, поведение газов и жидкостей. За несколько десятилетий до этого было выдвинуто предположение, что всё в мире состоит из крошечных строительных блоков — а именно, атомов и молекул.

Привет, Хабр! Меня зовут Саприн Семён. Я занимаюсь анализом данных и машинным обучением в компании ПГК Диджитал. Сегодня мы продолжаем серию статей, в которой я рассказываю о том, как мы с командой разрабатывали ИИ-помощника. В прошлой статье мы обсудили, почему стандартные подходы к работе с документами не всегда работают, и какие шаги помогли нам повысить качество поиска без существенных затрат памяти на GPU.

Сегодня речь пойдёт о следующем этапе: дообучении (fine-tuning) модели эмбеддингов для улучшения качества поиска в RAG-системе. Это позволило нам получить более точные представления документов и пользовательских запросов, что напрямую сказалось на релевантности финальных ответов. Давайте перейдём к деталям.

В мире разработки принятие правильных решений требует взвешенного подхода и понимания — где можно идти на компромиссы, а где необходимо проявить максимальную осторожность. Как управлять проектами, когда данные неполные, приоритеты изменяются, а время ограничено? В этой статье мы рассмотрим шесть тактик, которые помогают сохранять фокус в условиях неопределенности и принимать обоснованные решения, не теряя контроля над процессом. Эти подходы могут стать важным инструментом для каждого технического лидера, который сталкивается с необходимостью принимать ключевые решения в масштабных проектах.

Начиная с бюджета в 0 руб., все эти усовершенствования могут изменить вашу езду на велосипеде в наилучшую сторону.

Существует множество товаров для велоспорта, которые стоят целое состояние, обещают все, а по факту просто не оправдывают ожиданий. Чтобы помочь вам (и нам) разобраться, какие товары действительно оправдывают свои обещания, делая вас более эффективными и добавляют комфорт, мы связались с профессиональным байкфитером, чтобы узнать, какие товары для велоспорта дают результаты чаще всего, а также узнать о других товарах или брендах, которые настоятельно рекомендуются.

Пока внимание приковано к нейросетям, их реальная революция происходит в серверных — в стойках, в кабелях, в градирнях и блоках питания. Потому что без новых ЦОД не будет и нового ИИ.

Недавно совместно с коллегами из «ИКС» мы подготовили стратегический обзор: «Что такое ИИ-ЦОД?». В этой статье постараемся подсветить ключевые моменты, но, конечно, детальная информация доступна только в обзоре. 

ИИ как новая нагрузка на дата-центры

Искусственный интеллект уже сегодня влияет на привычную модель ИТ-инфраструктуры. Но в отличие от традиционных бизнес-приложений, ИИ-модели требуют не просто большего числа серверов — они меняют саму природу нагрузки.

По данным наших бывших коллег – Schneider Electric, в 2023 году ИИ-нагрузки потребляли 4,3 ГВт, что составило 8% от всей ИТ-мощности ЦОД. К 2028 году эта цифра может вырасти до 20 ГВт, или 20% от общего энергопотребления дата-центров.

Это означает не просто рост потребления, а необходимость перестроить всю инженерную базу: от систем электропитания до охлаждения и серверных шкафов.

Три вызова, которые ИИ ставит перед инфраструктурой

1. Электропитание: стойки как отдельные подстанции

Ранее типовая стойка потребляла 5–10 кВт. Сегодня стойки с 72 GPU могут потреблять до 130 кВт, а в перспективе — до 300+ кВт. Это накладывает серьёзные требования:

QapDSL — декларативное описание AST и парсеров для C++

QapDSL — это специализированный язык (DSL), который позволяет описывать абстрактные синтаксические деревья (AST) и правила их разбора для языков программирования, прежде всего C++. Такая формализация помогает автоматизировать построение парсеров, генерацию кода, анализ исходников и даже рефакторинг.

Зачем нужен QapDSL?

• Компактно и наглядно описывать структуру и грамматику языка.
• Автоматически генерировать C++-структуры, парсеры, сериализаторы и визиторы.
• Ускорять эксперименты с языками, создавая прототипы компиляторов и анализаторов.
• Упрощать анализ и рефакторинг сложных языков, в т.ч. C++.

Пример QapDSL-описания

Рассмотрим, как описывается объявление класса C++ на QapDSL:

t_class{
  string keyword;
  t_sep sep0;
  string name;
  t_sep sep1;
  TAutoPtr<t_parents> parents;
  t_sep sep2;
  TAutoPtr<t_class_body> body;
  t_sep sep3;
  {
    M+=go_any_str_from_vec(keyword,split("struct,class,union",","));
    O+=go_auto(sep0);
    M+=go_str<t_name>(name);
    O+=go_auto(sep1);
    O+=go_auto(parents);
    O+=go_auto(sep2);
    O+=go_auto(body);
    O+=go_auto(sep3);
    M+=go_const(";");
  }
}

Привет всем, кто заботится о сохранности данных виртуальных машин (ВМ) и не хочет их потерять. Сегодня мы рассмотрим тему бэкапа ВМ на платформе виртуализации oVirt и oVirt-подобных: ROSA; zVirt, РЕД Виртуализация и HOSTVM. Далее в статье, когда будет идти речь о oVirt, подразумевается, что речь будет идти обо всех этих платформах.

Для этого будем использовать систему резервного копирования (СРК) RuBackup.

«Писал код, участвовал в дейликах, устранял баги, потом снова писал код. День пролетел. Устал. Вроде был продуктивным. Но один вопрос не дает покоя: а что конкретно я сегодня сделал полезного?»

Если подобные мысли возникали хотя бы раз, значит, вы столкнулись с классической ловушкой: занятость не равна ценности. 

Меня зовут Влад Лукашенко, и я больше 10 лет занимаюсь аналитикой, SEO, платным трафиком и управлением командами в digital-маркетинге. В этой статье расскажу, что такое ценный конечный продукт и почему каждому айтишнику полезно определить его для себя.

Младший аналитик — этакая низшая каста в масштабной иерархии ИТ-проектов, человек, на которого зачастую сваливают большое количество монотонной механической работы с документацией и практически не допускают к общению с заказчиком. Как не утонуть в рутинных обязанностях, найти возможности для саморазвития и обучения, не растерять амбиции на пути к заветному повышению грейда и собственных скиллов?

Большинство серьезных сбоев в системах хранения данных происходят не из-за глобальных катастроф, а из-за незаметных повторяющихся отказов, на которые никто не рассчитывал: перегруженный контроллер, зависание диска, сбой питания в неподходящий момент. Такие ошибки не поймать быстрыми и однократными тестами. В целом, надежность системы хранения данных невозможно проверить абстрактно — только вживую, на реальном железе, часами, с полным погружением в нагрузку и нестабильность.

Я Наталья Грязнова, ведущий инженер по разработке ПО в YADRO. Моя задача — не просто проверить, что СХД работает, а воспроизвести реальные риски отказа системы и проверить ее на устойчивость: высокая нагрузка, внезапные отказы компонентов системы, нестабильные внешние условия, например перебои в сети. В этом тексте расскажу, как мы тестируем отказоустойчивость СХД TATLIN.UNIFIED: какие сбои моделируем, как устроены автотесты и почему короткие прогоны не справляются с поиском критичных багов.

В предыдущих сериях ( 1 • 2 • 3 • 4 • 5 • 6 • 7 • Ы ) рассмотрели, как написать на Java собственный интерпретатор объектно-ориентированного диалекта SQL, заточенный на задачи подготовки и трансформации наборов данных, и работающий как тонкая прослойка поверх Spark RDD API.

Штука получилась довольно продвинутая, с поддержкой императивщины типа циклов/ветвлений/переменных, и даже с поддержкой пользовательских процедур. И в плане этой самой императивщины расширяемая: может импортировать функции из Java classpath, равно как и операторы выражений. То есть, если необходимо, можно написать функцию на Java, или определить новый оператор, и использовать потом в любом выражении на SQL.

Круто? Ещё как круто. Но как-то однобоко. Если в языке у нас поддерживаются функции, то почему бы не дать нашим пользователям определять их самостоятельно? Вот прямо через CREATE FUNCTION? Тем более, что вся необходимая для этого инфраструктура уже вовсю присутствует. Да и процедуры на уровне интерпретатора у нас уже поддерживаются ведь…

Функция для затравки.

На связи Владимир Макеев, СЕО Surf. Я активно слежу за развитием ИИ и сам тестирую разные решения для ускорения разработки. И вот, что заметил: вокруг сотни государственных инициатив и прорывных кейсов внедрения ИИ. Есть даже национальная стратегия, которая подразумевает, что уже через 5 лет компании в 95% отраслей должны внедрить ИИ.

Компании думают, что затеряются в веках, если срочно не прикрутят нейросети. А после внедрения ИИ-решений презентуют невероятные бизнес-результаты. Рассказываю, почему всё работает не так, как нам хотелось бы.

В середине ХХ века экономика росла вместе с людьми. Бэби-бумеры и поколение X начинали карьеру в момент дешевых энергоресурсов, массовой индустриализации и расширения потребительского рынка. Условия позволяли накапливать, покупать, строить планы.

Миллениалы и зуммеры сталкиваются с другой реальностью. Стоимость жизни выросла. Конкуренция выше — рабочих мест не хватает, искусственный интеллект начинает заменять людей. При том же уровне усилий новое поколение в среднем беднее предыдущего.

Что будет дальше? Куда инвестировать, чтобы сохранить свой капитал?

Check Point — это крупная IT-компания из Израиля, которая занимается кибербезопасностью. Почти все корпорации из рейтинга Forbes 500 пользуются их решениями, а процент обнаружения угроз у ряда продуктов достигает 100%. Check Point имеет центры разработки и офисы в Израиле, США и Швеции, а ее штат насчитывает более 6000 сотрудников. Из них более 3,5 тысяч — это эксперты по безопасности. Check Point работает с 1993 года и ее ценные бумаги торгуются на NASDAQ. Об истории, продуктах и интеллектуальной собственности этой компании мы сегодня и поговорим.