Все потоки

Всем привет! Продолжаю тему локальных LLM. В предыдущей статье мы сравнивали железо для инференса — Nvidia DGX Spark, Mac Studio M3 Ultra и Strix Halo. И как можно было догадаться, я остановился именно на последнем.

Теперь, когда железка есть, встает вопрос: а как из неё извлечь практическую пользу?

Claude code с оригинальными LLM - это, конечно, замечательно. Но это стоят денег, да и свой код в чужие дата-центры не всегда правильно лить. Плюс за всякое неосторожное движение можно попасть в бан, рискуя потерять все свои наработки.

Одно из решений: Claude Code во free mode с локальными моделями. Anthropic позволяет заменить свои модели на любые с совместимым API. То есть, на что угодно — даже на модель, крутящуюся прямо у вас на компьютере.

В этой статье я расскажу, как всё это настроить на Strix Halo — от загрузки моделей до первого запроса к Claude Code.

Привет, Хабр! Меня зовут Алена Метенева, я руководитель направления по тестированию в Росгосстрахе. А это третья статья цикла про внедрение ИИ в тестирование.

В первой статье я рассказывала, зачем мы вообще пошли в пилот и почему начали с ручного режима в Cursor. Во второй разбирала подготовку контекста: от простого кейса до больших ТЗ с PDF, диаграммами и макетами.

Теперь двигаемся дальше: контекст уже собран и актуализирован, значит пора переходить к следующему этапу — тестированию требований с помощью ИИ.

Формирование реестров документов для указанных папках с нужными параметрами (такими как  название статьи, краткое описание и т.п.) с использованием API Gemini.

В статье показывается, как с помощью цепочки архитектурных хитростей удалось создать полностью автономный инструмент, который рекурсивно обходит гигабайты файлов во вложенных папках. Бесплатно распознает текст из файлов PDF, DOC, DOCX через встроенный скрытый движок OCR от Google. Анализирует, например, научные статьи с помощью бесплатной модели Gemini 3.1 Flash Lite. Обходит ограничения квот.

Заголовок:
Helix — российский самообучающийся AI-агент с поддержкой MCP: полное руководство по развертыванию и использованию в 2026 году

Разбираем концепцию правил визуального вкуса (taste rules) и как вайбкодить фронтенд со вкусом. Настраиваем физику анимаций, цветоую палитру и правильный стек шрифтов для вашего вайбкодинг ИИ агента одной командой.

Привет, Хабр! Меня зовут Павел, я ведущий разработчик. В этой статье расскажу про Kafka, consumer groups, lag, offset commit и встроенное сжатие сообщений. Не в формате “что такое Kafka за 15 минут”, а через обычную продовую историю, где кластер начал есть диск быстрее, чем политики очистки успевали его освобождать.

Снаружи проблема выглядела банально: Kafka живет, producer’ы пишут, consumer’ы читают, retention настроен. Внутри было веселее: в пиковую нагрузку место на брокерах улетало так бодро, будто у него был отдельный KPI на исчезновение. Retention вроде бы должен был чистить старые данные, но он не маг. Если входящий поток крупных сообщений быстрее, чем Kafka успевает освобождать сегменты, диск все равно закончится. А когда диск заканчивается у Kafka, настроение портится не только у Kafka.

В итоге мы пришли к встроенному сжатию Kafka на producer’ах. Без ручного zip payload, без “давайте завернем JSON в архив и пусть каждый consumer теперь разбирается сам”. Просто включили compression на уровне Kafka-клиента. В нашем случае объем сообщений на хранении уменьшился примерно в 5 раз. Это не отменило необходимость следить за retention, lag и consumer groups, но дало кластеру перестать жить в режиме “еще один пик, и пишем посмертную”.

В экосистеме современного C++ прочно укоренилось мнение: классический динамический полиморфизм через виртуальные функции (vtable) — это устаревший, медленный и недружелюбный к кэшу процессора механизм. В качестве «серебряной пули» модно предлагать связку std::variant и std::visit. По интернету кочуют статьи, утверждающие, что std::visit выполняет диспетчеризацию за фиксированное время O(1) и полностью уничтожает старый добрый ООП-подход.

Но в таких сравнениях авторы часто совершают методологическую ошибку: они противопоставляют вектор указателей std::vector<Base*> вектору сырых объектов std::vector<std::variant>. Разумеется, std::variant побеждает, но не из-за механики вызова, а благодаря стопроцентной локальности данных в кэше процессора.

Давайте снимем розовые очки, уравняем условия и изолируем саму механику вызовов. Представьте реальный сценарий: объекты тяжелые, создаются динамически в разное время и разбросаны по куче (Heap), а мы оперируем массивами их адресов.

Мы столкнем лоб в лоб std::vector<Base*> и std::vector<std::variant<TypeA, TypeB, TypeC>*> в условиях раздельной компиляции (когда оптимизатор -O2 не видит тела функций и не может применить тотальный инлайнинг).

Как быстро можно найти работу в 2026, если за плечами – серьёзный опыт fullstack-разработки?

На фоне блокировки Telegram у фаундеров проекта над которым я трудился упали доходы на ±60%, и они не смогли поддерживать дальнейшую разработку. Я обнаружил, что рынок РФ фриланса можно сказать что умер, а выход на собес через ИТ-вакансии практически...

Здравствуй, брат по (надеюсь) уму‑разуму!

Начитался и насмотрелся я в интернете всяких сайтов и сервисов, и были там статьи про один очень страшный вирус в игре «Смешарики. Компьютер Ёжика». И решил я затеять одно дельце: пересказать эту легенду максимально подробно. И затеял…

Короче, я публикую полную версию пересказа легенды об игре «Смешарики. Компьютер Ёжика». В эту версию входят сразу 2 части легенды — про 1-й и про 2-й вирус…

Одна из моих IP камер перестала сохранять настройки для FTP сервера и перестала в него писать. В остальном она работает, поток RTSP смотреть можно. Камера писала в формате DAV, а роутер будет писать как получится.

Роутер тот самый, что пишет онлайн радио в себя и делает другие безобразия. Надо бы ему, наверно, уже имя дать.

А получится так: rtsp из камеры, в бесплатное облако, из облака m4s куски в роутер и потом ffmpeg склеит их в mp4 на компе.

Если вы пользовались моим LxBox или десктопным лаунчером, то могли натыкаться на оранжевый баннер: «с этим узлом, скорее всего, не соединится». Так клиент честно сознаётся, что наткнулся на узел с транспортом XHTTP, а ядро sing-box, на котором всё крутится, его не умеет. В этот момент лаунчер тихо даунгрейдит конфиг до HTTPUpgrade.

А еще сразу как я выпустил приложение пришли запросы с AWG/AWG2 и такие: сделай! а я сюда

В какой-то момент я устал ждать и собрал свой форк ядра — sing-box-lx. Сегодня расскажу, зачем он понадобился, что внутри, и почему главное в нём — не сами фичи, а то, как он сделан.

Claude Fable 5 рвет конкурентов в кодинге и текстах. Полный обзор, как пользоваться новой нейросетью, зачем ей 1 млн токенов и как получить доступ из России.

«9 июня Anthropic выпустила Claude Fable 5 — первую публично доступную модель класса Mythos, той самой, которую в апреле сочли слишком мощной для публики. Релиз впечатляет по бенчмаркам, но чем дольше я его читал, тем сильнее крепло ощущение: модель дороже вдвое, медленнее, тратит лимиты по двойной ставке, а на части запросов сама себя понижает до Opus. Разбираю релиз по фактам и рассуждаю, почему удешевление и ускорение, возможно, важнее, чем очередные проценты на графике способностей.» Одно замечание: тон статьи — умеренно критический к индустрии в целом, не к Anthropic конкретно. Если хочешь сместить акцент (сделать жёстче или, наоборот, нейтральнее) — скажу как поправить. И поскольку это мнение под твоим именем, финальное слово за тобой — перечитай, согласен ли ты с формулировками, прежде чем публиковать.

Статья призвана познакомить читателя с тем, как биологические механизмы могут применяться при разработке искусственных нейронных сетей для создания сильного искусственного интеллекта (AGI).

Привет, Хабр! Не то чтобы сильно планировал, но обстоятельства вынудили в очередной раз вернуться к теме сравнения российских хостингов — решил, что вам мои крупицы информации могут оказаться полезными. 

На рынке сейчас великое множество предложений VPS/VDS, но все они продают примерно одно и то же. Схожие конфигурации, обилие доступных образов ОС, возможность выбора ЦОДа — всё это есть у большинства современных хостингов. А вот стоимость за одинаковые услуги может значительно отличаться.

Под катом я постарался выяснить, насколько разница в цене оправдана на практике. Для этого я протестировал несколько серверов у популярных хостингов (Timeweb, RUVDS, CLO, AEZA, VDSina и Selectel) в средней ценовой категории, с максимально схожими конфигурациями (CPU 2, RAM 4 и SSD / NVMe).

В третьей статье пойдет речь уже о готовом аллокаторе который вполне пригоден для распределения памяти

Ранее уже выкладывал способ, Как починить блокировку легальных сайтов РКН ТСПУ одной строчкой в Chrome - он работает, но не для всех.

Теперь же мы разберем ситуацию, как починить Ваш сайт если Вы Владелец / Администратор, расскажу как к этому пришёл и почему это работает.

Подробная инструкция: как войти в свой аккаунт MAX, если нет доступа к СМС, QR и паролю. Справится даже твоя бабушка.

В стандарте C++20 было представлено множество нововведений, и одним из наиболее крупных и долгожданных в их числе являлись модули. Теперь, когда с тех пор минуло около шести лет, то воодушевление сменилось здоровым цинизмом. Так, авторы сайта Are We Modules Yet прогнозируют, что поддержка модулей во всех библиотеках будет обеспечена к 1 мая 2167 года, а на Reddit не проходит и двух недель, как возникает очередной тред на тему: «Ну что, ими уже можно пользоваться»? (спойлер: нет).

Моя собственная одиссея по работе с модулями началась с того, как я в очередной раз взялся переписывать мою воксельную игру. Насколько же слабо я представлял, во что ввязываюсь.

Сегодня будет минутка саморефлексии. Решил глянуть топ чуваков кто разбирается в нейронках, и там сплошь бывшие SEO. Честно сказать, я не удивился и вот почему. Пока все от мала до велика кричат “нас заменит нейронка”, SEO-специалисты молча парсят выдачу и генерируют тысячи страниц через API языковых моделей. Возникает резонный вопрос: почему именно SEO так накинулись на нейросети и разбираются в них лучше многих других профессий?

Ответ скрыт в самой специфике работы с поисковыми системами. Мы годами учились понимать машинную логику. Алгоритмы стали нашими постоянными спутниками задолго до публичного релиза ChatGPT.