Сварка, которая не ведет себя прилично: зачем промышленности моделирование
Сварка – это один из тех процессов, которые на первый взгляд выглядят максимально понятными. Есть две детали, шов, специалист. Нажали кнопку. А потом конструкцию повело. Начинается магия: правка, поиск виноватых и вопрос: «А почему на прошлой партии было нормально?».
Разработчик, бегаю меньше года, темп 5:30. Купил китайскую карбоновую марафонку Qiaodan Feiying PB за 9 тысяч рублей — аналог по характеристикам стоит 25–28 тысяч у Nike. Разбираю с инженерной точки зрения: что внутри, как устроена редкая для индустрии технология sheet foaming, что показывают мои данные с Garmin за 100 км, и почему карбон новичку — спорная идея с точки зрения биомеханики.
Представьте ситуацию: у вас есть сервис, который стабильно работает в публичном облаке. Простое масштабирование, оплата по факту потребления — все устраивает. Но в какой-то момент появляются новые требования к изоляции нагрузок. И вот уже привычная модель с обычными виртуальными машинами перестает выглядеть универсальной. А переход на приватный хост публичного облака пусть и решает часть задач, но приносит с собой дополнительные ограничения и затраты.
Вот тут-то и появляется промежуточный вариант — виртуальные машины размером с хост. Разберемся, как они устроены и в каких сценариях могут стать наиболее подходящим решением.
Без пресс-релиза, без технического блога, без корпоративного бренда — текст-в-видео модель под именем HappyHorse-1.0 тихо заняла первое место на Artificial Analysis Video Arena, обогнав Seedance 2.0. Разбираем: кто это сделал, как устроена архитектура и почему этот момент важен для всего опен-сорс видео-AI. Нейросеть Happy Horse уже доступна на Study AI для тестирования и генерации видео. Также в прошлой статей мы сгенерировали видео для наглядного результат по одинаковому промпту в популярных нейросетях HappyHorse 1.0, Veo 3.1, Kling 3.0 и Runway.
Если вы прямо сейчас думаете, внедрять вам ИИ или нет, то сначала ответьте себе: а вы уже посчитали ROI?
Статья для руководителей, которые хотят нанимать сотрудников быстро и не терять новичков на испытательном сроке. Делимся своим опытом, рассказываем, когда есть смысл проводить групповые интервью и как это делать бережно по отношению ко всем участникам.
На связи Сергей Скирдин, технический директор компании «Белый код». Мы занимаемся проектами в сфере управления данными: интеграции, хранилища, BI. В прошлой статье про DevCon я писал, что спрашивал про поддержку «1С:Шины» в БСП, чтобы не делать на каждом проекте отдельный коннектор. Конкретных сроков от вендора не прозвучало, и в конце статьи я оставил приглашение к сотрудничеству для тех, у кого есть готовый коннектор. Откликнулась компания «Денвик». Мы с ними давно дружим — у них хороший, функциональный ETL-инструмент для извлечения данных из 1С. Можно ли его применять в качестве коннектора к «1С:Шине»? Давайте вместе посмотрим 14 мая 2026 года.
В части 8, когда мы говорили о том, что нет универсального инструмента для работы в различных концах географии, я объяснял это тем, что имеются местные особенности, и то, что работает в одном месте, не работает в другом.
— Как быть, если нужно быстро найти инструменты для исследования в различных регионах, которые находятся на противоположных концах географии? Скажу сразу, швейцарского ножа не существует. Это плохая новость.
Хорошая же новость состоит в том, что есть агрегатор инструментов, который помогает определиться в зависимости от региона работы: https://map.wddadk.com — он охватывает 242 территории и содержит ссылки на 1592 ресурса, почти весь мир, без Республики Конго — страна не развита в плане интернета.
Пока мы воспринимаем свои промпты как обычный текст из символов, для LLM они в виде токенов «выглядят» совсем иначе. И если не осознавать этого, порой можно наткнуться на проблемы. Поэтому полезно (и интересно) понимать: что вообще представляют собой токены? По какому алгоритму текст преобразуют в них и обратно? Какие важные нюансы при этом возникают?
Возможно, подробнее и понятнее всех объяснил пару лет назад ИИ-рисерчер Андрей Карпатый, записав двухчасовое видео на английском. А теперь мы решили сделать хабрапост, который и пересказывает на русском главное из этого видео, и делает поправку на прошедшее время, и учитывает другие источники (вроде книги «Build a Large Language Models from Scratch»). Описанное применимо к мейнстримовым LLM вроде GPT, в других моделях возможны отличия.
Зимой клубника в Великобритании долгое время была почти экзотикой. Полки супермаркетов заполнялись импортом из Северной Африки и Ближнего Востока по заоблачным ценам. Для большинства руководителей это просто рыночный факт. Для Джеймса Дайсона — задача, которую можно решить инженерно. Рассказываем, как у производителя пылесосов появился один из самых необычных агропроектов в Европе: ферма, где клубнику выращивают в подвесных конструкциях, собирают с применением роботов и сохраняют в идеальных условиях с помощью собственной энергетики.
Как вы знаете, мы в Humathèq помогаем создавать новые продукты, а каждый наш проект стартует с погружения в ассортиментную матрицу клиента, чтобы найти в ней место для этого продукта.
С каждым погружением мы видим, что практически все исследуемые матрицы похожи на одну из 8 метафор:
У меня был период, когда вообще весь день целиком состоял из текста, таблиц, созвонов и правок. К вечеру я смотрел в экран ещё столько же времени, сколько утром, но думал заметно хуже: дольше формулировал даже простую мысль, перечитывал один абзац по три раза и ловил себя на том, что уже 10 минут зависаю без какого-либо действия.
Всем привет! Меня зовут Илья Григорьев, я старший бэкенд-разработчик в команде Телемоста. В этой статье я разберу наш опыт разработки двух фич последнего года — ИИ-конспект с Алисой Про и облачной записи на Диск. Покажу, как мы проектировали их архитектуру, почему не всё получилось с первого раза, с какими системными и техническими ограничениями столкнулись при работе с медиаданными и как в итоге выстроили пайплайн их обработки и анализа.
За каждым мероприятием стоит не только креативная идея, но и длительная подготовка: брифы, сметы, подрядчики, подписание документов и контроль оплат. В федеральном event-агентстве работу вели в разных программах, поэтому часть времени уходила не на подготовку проектов, а на ручные операции и сверку данных. Рассказываем, как собрали единый цифровой контур для всех подразделений агентства.
Привет, Хабр! Меня зовут Юра Жанов, я занимаюсь автоматизацией тестирования в hh.ru.
Про flaky-тесты написано много, борьбу с ними не прекращаем и мы. Но сегодня немного о другом — хочу поделиться нашим опытом минимизации неприятностей, которые наносят такие тесты. Для этого мы провели ряд экспериментов со стороны тестового фреймворка.
Существуют весьма простые технологические подходы, позволяющие извлекать достаточную мощность из окружающих природных процессов, и получать на базе этого электроэнергию — и они особо интересны тем, что с технической точки зрения, весьма просты, и позволяют, практически каждому, попытать свои силы, в реализации описанного!
В марте 2020 года один сайт показал, что в Ватикане за день умерло 892 045 человек. Население страны на тот момент — около 800. Скриншот моментально стал вирусным, по соцсетям пошли посты «что происходит в Ватикане?!». Ничего не происходило. Просто сайт только что взломали.
Так вот, этим же сайтом в это же время пользовались Белый дом, британское правительство и Johns Hopkins University. Цифры с него показывали на ежедневных правительственных пресс-конференциях, на него ссылались The New York Times и Oxford University Press, его цитируют в 30 000 рецензируемых научных работ. И при всем этом публично неизвестно, кто его делает.
Разбираю историю Worldometer — сайта со счетчиками, который два десятилетия считает мир за нас. Кто его создал, откуда там берутся цифры, как он стал главным источником ковидной статистики для половины планеты и какие совершенно неочевидные вещи о мире на нем можно найти, если зайти не за быстрой справкой.
Мой путь к IT оказался длинным. Первые 15 лет карьеры я провёл на госслужбе, дошёл до руководительской позиции. Лишь в 36 я сделал шаг к профессии мечты.
Сегодня я тимлид в компании MedControl и старший код-ревьюер в Яндекс Практикуме. В этом тексте расскажу, как развивался в разработке, перековал себя из программиста в руководителя и выстроил рутину, чтобы всё успевать. Статья может быть интересна всем, кто думает о смене профессии в зрелом возрасте, и джунам, которые хотят понять, как расти.
Во время WBCE 2026 специалисты Wiren Board выступили с двумя докладами — про софт и про железо. В этой статье разберем аппаратную часть: куда развивается платформа Wiren Board, какие новинки уже вышли и что планируется.
Ранее мы уже выпустили репортаж со стендов выставки — там собрали решения партнеров и кейсы внедрений. Прочитать можно здесь.
Итак, разберем, как устроен контроллер Wiren Board 8.5 и что в нем изменилось, как компания унифицирует железо на базе WB-MGU, а также посмотрим на новинки: лучший на рынке DALI-шлюз, компактный room-контроллер и Modbus-модуль на замену WBIO-DI-HVD.
Часовое видео в 30 fps — это 108 000 кадров. Если каждый кадр стоит 1500 токенов, получаем 162 миллиона токенов на одно видео. Никакая модель столько не возьмёт. Команда browser-use недавно опубликовала проект video-use, который решает эту задачу с другой стороны: LLM не “смотрит” видео, а читает его через транскрипт. Разбираю архитектуру и показываю, чем этот подход полезен далеко за пределами монтажа.