Оптимизировать запрос в вакууме — просто. Но как он поведет себя, когда десятки таких же запросов одновременно борются за ресурсы?
Эксперимент-4 : Временная таблица
TL;DR
Мы собрали рабочего ИИ‑агента‑разработчика, который сам анализирует задачи в Jira, уточняет детали, пишет код, запускает сборку, фиксит ошибки, создаёт MR в GitLab и отправляет его человеку на ревью. Он работает параллельно на нескольких задачах, благодаря чему суммарное время выполнения пачки задач падает почти втрое. Команда избавилась от рутины, а скорость разработки выросла без расширения штата.
Использовали: Ollama + Qwen3 Coder, PostgreSQL, Docker, GitLab/Jira API, систему строгих JSON‑действий.
Столкнулись с контекстом, «галлюцинациями», GPU и самовольными правками кода — всё решаемо архитектурой.
ИИ не заменяет разработчиков, он снимает тупую монотонную работу и экономит деньги.
10 новых российских продуктов для помощи отделу продаж, принятия вебхуков от любых API, превращения экрана компьютера в виртуальную IP-камеру и многого другого. Битва за «Продукт недели» началась!
Product Radar — здесь каждую неделю публикуются лучшие онлайн-сервисы и железки от русскоязычных команд.
Вопрос, который интересует всех
Когда мои знакомые узнают, что я математик, они часто спрашивают меня, как привить математическое мышление их детям. Раньше я рекомендовал купить пять-шесть определенных книг, поставить их на видное место и надеяться на детское любопытство.
Здесь нужно сделать ремарку, что я исследователь, а не педагог, и этот мой совет основывался скорее на личном опыте, чем на какой-либо практике или теории. Одна из моих новых приятельниц – наоборот: давно и успешно практикует частное обучение как детей, так и взрослых. Ученики ее просто обожают. У нее есть сын и дочь старшего школьного возраста и, когда мы познакомились, я дал ей тот же совет. Когда через пару недель мы снова встретились, она мне сказала: «Нет, Сергей, твой метод не работает, я купила книги, но дети быстро потеряли к ним интерес».
Я начал размышлять над ее откровением и осознал серьезный недостаток своего подхода — обучение через книги оказывается чересчур теоретическим, в нем слишком мало возможностей для экспериментов, наблюдений и собственного творчества. Если вы еще не мотивированы, еще не искушены в математике, вряд ли книги вызовут у вас интерес. Наверное, то же самое можно сказать и про стандартное обучение математике в школе.
Привет, Хабр. С вами снова Вадим.
В прошлом посте я рассказывал, как написал AI‑бота Аврора, который ищет вакансии вместо меня.
Статья залетела, и к нам пришли первые 100 тестеров. И тут началось веселье.
Представьте: вы нажимаете кнопку «Найти работу», а бот молчит. 10 секунд, 20 секунд. Вы думаете: «Сломалось» и жмете кнопку еще 5 раз.
А на самом деле бот не сломался. Он просто «ушел на кухню готовить».
В этой статье расскажу, как мы переписали архитектуру с «однорукого повара» на «промышленный конвейер», зачем использовали SQL вместо модного Redis и как наша скорость стала нашей проблемой.
Если вы разработчик — найдете тут код про SKIP LOCKED.
Если вы ищете работу — поймете, почему наш бот теперь быстрее, чем пальцы любого рекрутера.
Когда вы заходите внутрь, сигналы GPS наталкиваются на преграду. Они быстро затухают, делая обычные инструменты позиционирования бесполезными. Для отраслей, зависящих от точности, это не просто проблема; это снижает производительность и повышает риски безопасности. Bluetooth $5.1+$ и Wi-Fi 6 достаточно хороши для общего зонирования, но они не могут обеспечить точность на уровне сантиметра, необходимую для промышленной автоматизации. Именно здесь сверхширокополосная технология (UWB) выступает в качестве практичного решения для промышленных сред.
Модули UWB позволяют системам определения местоположения в реальном времени (RTLS) достигать стандартов сантиметровой точности. Отслеживание UWB дает вам реальную точность, которую можно использовать для повышения эффективности маршрутов вилочных погрузчиков на складе или для обеспечения безопасности работников в опасных зонах, таких как шахты. Давайте рассмотрим технические аспекты этих модулей и увидим, почему они настолько превосходят другие беспроводные технологии.
Все мы знаем эту формулу. 
.
Это, пожалуй, единственное знание из школьной геометрии, которое остается с человеком на всю жизнь, даже если он работает баристой или копирайтером.
Но задавали ли вы себе когда-нибудь вопрос: почему именно квадраты?
Почему не кубы? Почему не просто сумма модулей 
?
Если вы спросите учителя, он нарисует квадратики на сторонах треугольника. Если вы спросите преподавателя вуза, он напишет определение скалярного произведения.
И оба они, по сути, вас обманут. Или, скажем мягче, недоговорят правду.
Сегодня мы разберем этот «черный ящик» и увидим, что теорема Пифагора — это вовсе не про треугольники. И доказывать её нужно совсем не так, как нас учили.
Школьная программа не дает ответа. Более того, история преподавания теоремы Пифагора — это история того, как живую, наглядную геометрию превращали в сухую, мертвую алгебру. Нас уводили всё дальше от понимания сути в сторону абстракции.
Сегодня мы разберем этот путь деградации и покажем доказательство, которое вернет вас к реальности. Спойлер: теорема Пифагора — это не про треугольники. Она про зеркала.
Приготовьтесь к полному разрыву всех шаблонов!
Недавно купил книгу «Кванты. Как волшебники от математики заработали миллиарды и чуть не обрушили фондовый рынок», которую её автор Скотт Паттерсон написал ещё в 2010 году. Книга издана на русском языке в 2014, но я познакомился с ней только недавно и понял что в книге очень хорошо расписана хронология развития алгоритмической торговли и чем она заканчивалась. Спойлер: ничем хорошим в итоге, но в моменте очень выгодно для участников.
Решил сделать статью по мотивам книги — краткую выжимку идей о том, какими алгоритмами и в какое время зарабатывались деньги. Первая часть этой статьи — на основе этой книги, а вторая этой часть — на основе открытых данных ��з интернета.
Причём странная деталь — заказал книгу на обычном маркетплейсе, но книга шла из‑за рубежа и пришла даже без указания тиража — то есть какая‑то условно китайская копия — раньше с такими не сталкивался.
В прошлой статье я описывал свой эксперимент по возможностям маленьких LLM. Эта статья идет как продолжение, в которой я расскажу о проделанной работе по изменению и улучшению функционала голосового агента.
Птичий грипп опасен тем, что ему нипочем режим «повышенной температуры». Естественная реакция нашего организма, которая помогает в большинстве случаев – бесполезна, и даже опасна. В первую очередь – для нас самих.
Цифровая революция, пандемия COVID-19, массовые увольнения и изменение ценностей молодых поколений создали уникальные условия на рынке труда и спровоцировали глобальные изменения в отношении людей к работе, породив принципиально новое явление обратной эксплуатации.
Привет! Меня зовут Анна Заря, уже много лет работаю с людьми в it-сфере и наблюдаю разные тенденции рынка. То, о чем хочу рассказать сегодня, выглядит как начало скрытой смены парадигмы трудовых отношений в целом.
Почему каскадная модель не так «жёстка», как кажется, а Agile — не методология.
На написание статьи сподвигла статья и обсуждения в чате одного сообщества по бережливому производству.
Хочу сразу обратить внимание, что здесь будем обсуждать ложную дихотомию в управлении проектами.
Споры о превосходстве Agile над Waterfall или наоборот давно стали клише в IT-среде. Однако корень этой дискуссии — фундаментальное непонимание сути обеих концепций. Agile часто ошибочно называют методологией, тогда как на деле это набор ценностей, а выбор реальных инструментов управления происходит между каскадной моделью (Waterfall) и итерационными подходами — Scrum, Kanban, XP. Почему этот нюанс так важен? Потому что смешение философии и инструментов ведёт к мифам, которые мешают эффективно управлять проектами.
Позвольте представить: это Федор. Он — настоящий профессионал своего дела, мощный, как Минотавр. Только вот его личный лабиринт — это бесконечное выгорание на работе, а его рога упираются в потолок от постоянных попыток изменить жизнь.
Федор, как и многие из нас, часто решает: «С понедельника бегаю, прохожу курсы, правильно питаюсь!» Но запала хватает лишь на пару недель, а потом — откат. Почему? Все просто: Минотавр Федор пытается втиснуть новое в старый, тесный распорядок, вытесняя то, что и так еле держится.
Чтобы выбраться из этого лабиринта, нужна не сила, а система.
Когда‑то Федор, оправдываясь работой, забивал на семью, друзей, спорт и здоровье. Итог предсказуем: полное выгорание и бунт организма. Это стало его переломным моментом: он понял, что пора перестать быть жертвой обстоятельств и пересмотреть подходы к организации времени и пространства.
В этой статье хочу поделиться системой, которая позволит не откладывать дела, найти свой work‑life balance и достигнуть гармонии.
Уже год тестирую этот подход — работает! Теперь есть время для спорта, семьи, обучения и творчества — без ущерба для его карьеры. Качество жизни выросло, и я чувствует себя живым.
Все чаще слышу схожие стоны из лабиринтов коллег, и решил поделиться своим опытом.
Приглашаю и вас к его костру: давайте поговорим о том, как навести порядок и превратить его в образ жизни, а не во временное, бессмысленное метание по лабиринту!
Всем привет!
Меня зовут Егор Корнеев, я менеджер практики по сопровождению и развитию НСИ в «Норникеле». В этой статье я расскажу, как мы победили дубли справочника МТР НСИ (Материально-технические ресурсы Нормативно-справочной информации) и вместе с тем реализовали непрерывный мониторинг бизнес-качества данных.
Как нейросети помогают ускорить создание плана проекта
Александр Михайлов
Портфельный менеджер Проектного офиса ИТ, «Норникель»
Мы обнаружили фишинговый ресурс крупной логистической компании, на котором пользователям предлагали установить фишинговый файл под видом приложения для отслеживания доставки грузов и изучили вредонос. Расскажем, как он выглядит со стороны пользователя, чем грозит его установка, и как ВПО работает внутри.
В 72 году до н. э. Римская республика уже взяла курс на создание империи. Постоянно растущая средиземноморская держава вовлечена в очередной конфликт, и римский полководец Луций Лициний Лукулл зафрахтовал целый флот, чтобы перевезти домой богатства из недавно разграбленных регионов.
Хотя большинство кораблей в конечном итоге достигают своего пункта назначения в порту Остия, к юго-западу от Рима, один греческий корабль, загруженный драгоценностями, монетами, статуями, стеклянными изделиями и бронзовыми шедеврами, так и не прибывает. Когда судно пересекает Эгейское море, сильная буря бросает его на скалистый берег острова под названием Антикитера. Столкновение разорвало корпус корабля толщиной 13 см, в результате чего он погрузился на глубину более 30 м под воду и в конце концов упокоился на подводном склоне у побережья острова.
Это история — или, по крайней мере, одна из историй — о том, как один из самых загадочных археологических объектов в мире, антикитерский механизм, начал своё 2000-летнее пребывание на дне Эгейского моря. Точное определение происхождения механизма, включая тайну того, как и когда затонул корабль, — это только начало.
Мы продолжаем делать тултипы, которые “следуют” за своим якорем, и на этот раз поработаем с новыми позициями и изучим новые приёмы. Я буду исходить из того, что вы прочитали и поняли первые две части, поэтому не стану заново объяснять уже разобранные вещи. Сразу предупрежу: если вы их пропустили, местами можно ощутимо запутаться.
Использование языковых моделей во вредоносной деятельности является достаточно свежим феноменом, который, впрочем, активно изучается. Так, в этой публикации «Лаборатории Касперского» приведены реальные примеры использования широкодоступных чатботов для генерации фишинговых сообщений и другого контента на вредоносных страницах. Достаточно раннее исследование прошлого года выявляет факты использования ИИ по простым маркерам: когда забывают удалить характерные для чатботов словесные обороты. Со своей стороны, за вредоносной активностью наблюдают разработчики соответствующих сервисов — есть отчеты от Google по ассистенту Gemini, а также от OpenAI. Работа вендоров, соответственно, ограничивает возможности киберпреступников по использованию публичных сервисов, и решением этой «проблемы» часто становится разработка собственных LLM, не имеющих никаких ограничений.
Эта сторона использования LLM во вредоносной деятельности раскрывается в свежей публикации компании Palo Alto Networks. В ней описаны две кастомные модели WormGPT и KawaiiGPT, разработанные специально для использования в криминальных целях. Доступ к LLM продается на киберкриминальных форумах и рекламируется как помощник для генерации фишинговых сообщений, создания вредоносного ПО и автоматизации типовых операций, таких как сбор информации о зараженной системе. Из двух изученных языковых моделей WormGPT — старшая, о ней впервые стало известно в июле 2023 года. Предположительно, она была основана на опенсорсной модели GPT-J 6B.
Дедлайн через два часа. Домашка не сделана. Тема — вообще не понятна . . . Знакомо? Вот и нам знакомо, честно говоря. Сидишь, смотришь на задачу по математике, а она смотрит на тебя. И ничего не происходит.) Или — ещё хуже — задачи по физике, которые ты в принципе не понимаешь как решать. Формулы какие-то, переменные... Студенты и школьники знают это чувство слишком хорошо. Особенно перед контрольной или экзаменом.
Но сейчас есть решение — и это не списать у соседа. Нейросеть Кэмп решает задачи по фото за 30 секунд. Сфотографировал условие задачи из учебника, загрузил — получил пошаговое решение с объяснением каждого действия. Для студентов и школьников это реально меняет правила игры.
