Обновить

Все потоки

Сначала показывать
Порог рейтинга
Уровень сложности

«Протестировать ML? Чё-то слишком широко берём»: как я собрала QA framework для готовых моделей

Время на прочтение9 мин
Охват и читатели6.6K

Если вы меня читаете, то знаете, что где-то полгода назад я проектировала, обучала и, в общем, создавала своего агента для проверки ТЗ. А сейчас у меня появилась новая идея по захвату мира: протестировать ML. И да, я не Data Scientist, но когда это меня останавливало?

В итоге вместо пары экспериментов получился отдельный QA framework, который берёт готовую ML-модель, собирает её контракт и сам решает, какие проверки можно запустить и почему результат должен считаться PASS, FAIL, WARN или SKIP.

Читать далее

Прорыв GPT-6 Astra, Claude взрослеет до версии 5.5, скандал вокруг задачи Навье-Стокса: главные события в ИИ за сентябрь

Время на прочтение24 мин
Охват и читатели7.4K

Как и ожидалось, после августовского затишья ИИ-лаборатории устроили нам целый хит-парад релизов. Глаза разбегаются от обилия версий, цифр и апдейтов, которыми компании пытаются перебить инфоповоды друг друга. От OpenAI мы получили разрывающую бенчмарки GPT-6 Astra, Sol аж в двух версиях и целую пачку обновлений с прошедшего DevDay. Anthropic выставили в ответ тяжелую артиллерию в лице Claude Fable 5.1 и семейства Claude 5.5 в неполном составе. Google же продолжают штамповать Flash-версии Gemini и, видимо, копят ульту под какой-то мощный будущий релиз.

За пределами релизов развернулись сюжеты не менее интересные. OpenAI торжественно объявили о решении задачи Навье-Стокса силами своих агентов, но вместо оваций получили обвинения в краже данных и гнев научного сообщества. Лидер Anthropic тоже получил свою долю хейта, только уже от политиков, за призывы замедлить ИИ-гонку. Дженсен Хуанг тем временем продолжает укреплять свою монополию, на этот раз через покупку Hugging Face.

В конце выпуска вас ждет наша традиционная сводка полезных инструментов и выжимка свежих научных исследований. Присоединяйтесь, впереди много интересного!

Читать далее

PostgreSQL 19: Коммитфест 2026-03 Часть 5.2 (DBA1, DBA2)

Уровень сложностиСредний
Время на прочтение11 мин
Охват и читатели6K

Продолжаем обзор мартовского коммитфеста 19-й версии. Во второй статье серии рассмотрим изменения, относящиеся к материалам курсов DBA1 и DBA2.

Напоминаю план статей о последнем коммитфесте 19-й версии:

Часть 5.1 (QPT)

Часть 5.2 (DBA1, DBA2) – мы здесь 🙂

Часть 5.3 (DBA3, DBS)

Часть 5.4 (SQL, DEV1, DEV2)

Об изменениях в предыдущих коммитфестах рассказано здесь: 2025-07, 2025-09, 2025-11, 2026-01.

Читать далее

Доклад о внедрении ИИ, похожий на правду

Уровень сложностиПростой
Время на прочтение2 мин
Охват и читатели6.6K

Массачусетский Технологический Институт (MIT) выпустил тут доклад об использовании ИИ в их практике, описывающий текущее состояние и некоторые планы на будущее. Это единственный известный мне взвешенный документ на тему внедрения ИИ, который не впадает ни в чрезвычайный оптимизм, ни в фатализм.

Хотя MIT не является IT-компанией, это довольно крупная (~13.000 человек) технологическая организация. Полагаю, большинство читателей Хабра работают примерно в таких же. Так что многие изложенные принципы применимы ко многим из нас.

Читать далее

Что реально дает Wi-Fi 7 дома

Время на прочтение8 мин
Охват и читатели64K

Роутеры с Wi-Fi 7 за последний год подешевели настолько, что вопрос, брать или нет, перестал быть праздным. Если раньше это были в основном коммерческие приборы за 40 тысяч с антеннами как клешни у камчатского краба, то сейчас они представляют собой вполне себе одомашненные устройства за 10к рублей. То есть берут их уже просто потому, что пришло время менять старый роутер. Однако дальше происходит вот что. На коробке написано 46 Гбит/с, в описании – про одновременную работу в трех диапазонах, в обзорах – про революцию в задержках. Человек приносит роутер домой, подключается и видит ровно то же самое, что было на Wi-Fi 6. И знаете, что самое интересное? Так и должно быть.

Читать далее

FAIRouter. Мы научили ИИ выбирать лучшую LLM модель для каждой задачи

Уровень сложностиСредний
Время на прочтение12 мин
Охват и читатели6.4K

Привет, Хабр! Мы выложили в открытый доступ библиотеку FAIRouter, которая выбирает LLM-исполнителя под задачу, а после ответа принимает у него работу.

В мире, где количество больших языковых моделей (LLM) растет в геометрической прогрессии, а их возможности и стоимость сильно варьируются, встает вопрос: как выбрать именно ту модель, которая идеально подойдет для конкретной задачи, обеспечит наилучшее качество и при этом будет экономически эффективной? Для решение вышеописанной проблемы мы разработали обучаемую систему автоматической маршрутизации запросов FAIRouter.

Читать далее

Repka Pi 5, обзор и сравнение c Raspberry Pi 5 — сразу впечатляющие результаты

Уровень сложностиПростой
Время на прочтение20 мин
Охват и читатели7.3K

Около полугода назад проект Репка выпустил и вывел на рынок пятую версию — Repka Pi 5, сравним производительности Raspberry Pi 5 и Repka Pi 5.
Насколько Repka Pi оказалась быстрая? Если совсем кратко, то вот так:
— производительность процессора в 1,5 раза выше;
— скорость работы с ОЗУ выше более чем в 2 раза;
— производительность графической подсистемы выше в 1,9 раз.

Читать далее

Docs-as-code для медицинских систем: как перевести 1160 страниц из MS Word в Asciidoctor и автоматизировать сборку

Время на прочтение10 мин
Охват и читатели5.2K

Вам в наследство досталось руководство пользователя МИС на 1160 страниц в формате .docx, тысячи повторяющихся скриншотов, процесс обновления вызывает глубокую грусть. Что с этим «добром» делать?

В этой статье я расскажу о своём проекте по переводу такой документации на рельсы docs-as-code: переосмысление структуры, укрощение размера скриншотов, борьба с кириллицей в Asciidoctor, настройка автоматической сборки HTML и PDF через GitLab CI/CD.

Читать далее

Enterprise-защита задешево: что облако сделало с WAF

Уровень сложностиПростой
Время на прочтение6 мин
Охват и читатели6.2K

Привет, Хабр! На связи Егор Сапун, руководитель направления сертификации инфраструктуры Рег.облака.

Кибератаки касаются не только крупного бизнеса. За последний год с киберинцидентами столкнулись 82% российских компаний малого и среднего бизнеса. По данным Positive Technologies, в 2025 году 75% успешных атак на веб-приложения российских организаций приводили к нарушению их деятельности.

От части атак на сайты, веб-приложения и API защищает WAF. Но для многих компаний это все еще enterprise-решение: классический WAF необходимо развернуть в своей или арендованной инфраструктуре, встроить в путь трафика. Для этого нужны вычислительные ресурсы а также компетенции по настройке и сопровождению. У небольших компаний таких ресурсов может и не быть.

Один из способов снизить порог входа и упростить эксплуатацию — использовать облачный WAF, инфраструктурой которого занимается провайдер. 

Рассказываю, нужен ли для облачного WAF отдельный специалист, можно ли настроить защиту один раз и больше к ней не возвращаться и как выглядит весь путь подключения. А еще покажу, как бесплатно протестировать облачный WAF и объясню, почему это не панацея.

Читать далее

Релятивистские поправки в GPS

Уровень сложностиСредний
Время на прочтение4 мин
Охват и читатели7.3K

В этой статье разберем, как релятивистские поправки могут влиять на точность геолокации по GPS-спутникам. Для наших тестов будем использовать симулятор сигнала спутников gps-sdr-sim и утилиту gnss-sdr для геолокации.

Устанавливаем утилиту gnss-sdr:

Читать далее

Русификация Omarchy Linux одним скриптом

Уровень сложностиПростой
Время на прочтение7 мин
Охват и читатели5.5K

Решил попробовать нашумевший дистрибутив Omarchy Linux и понять — за что же его все так хвалят.

И сразу столкнулся с тем, что поддержки русского языка в полной мере нет в интерфейсе. Да, локаль можно перевести и доустановить нужное, но сами меню, плагины — не имеют переключения интерфейса на русский язык.

Поэтому сначала я начал доустанавливать всё руками, а потом собрал всё в скрипты.

Читать далее

Зачем Авито нужна своя Inference-платформа для ML/LLM-сервисов: PaaS vs отдельное решение

Уровень сложностиСредний
Время на прочтение10 мин
Охват и читатели5.9K

Привет, Хабр! Меня зовут Антон Алексеев, я ML Ops-инженер в Авито.

В этой статье я разберу, почему существующий PaaS — отличный инструмент для веб-сервисов, но плохо подходит для ML/LLM-Inference, и с какими похожими проблемами сталкиваются крупные компании, у которых те же задачи.

Также расскажу, почему было принято решение не дорабатывать PaaS под Inference, а строить отдельную Inference-платформу на базе готового open-source ядра, и почему этот путь оказался предпочтительнее.

Читать далее

ИИ-ревью, или как я себя чуть не уволил

Уровень сложностиСредний
Время на прочтение16 мин
Охват и читатели6.2K

AI-ревьюер для GitLab, который проверяет не отдельный merge request, а всю задачу сразу, во всех сервисах, которые она задела. И почему для этого понадобился агент, а не анализ diff через API.

Читать далее

Ближайшие события

Я обучил нейросеть играть в «Точки» — теперь она меня обыгрывает

Уровень сложностиПростой
Время на прочтение7 мин
Охват и читатели8.2K

Знаете ли вы игру в «Точки»? Это игра на тетрадном листе в клетку. Двое игроков ставят точки разных цветов на пересечениях клеток и стараются окружить точки соперника. В школе я сыграл в неё немало партий, часто выигрывал и радовался, когда попадался сильный противник.

После универа я начал работать разработчиком и хотел запрограммировать алгоритм для игры в «Точки», но у меня не получилось. Тогда стал смотреть в сторону обучения нейросети, но не знал, с чего начать. Я понимал, что для обучения нейросети нужно огромное количество сыгранных партий, и не понимал, где мне их взять.

Потом я узнал про нейросети для игры в Го, которые генерируют данные для обучения, играя множество партий сами с собой. Решил попробовать такой же подход для «Точек». Обучил нейросеть и сделал небольшое приложение, в котором с ней можно сыграть. Теперь на поле 20×20 она меня обыгрывает.

Когда понял, что нейросеть уже неплохо играет, подумал: почему бы не выложить игру в Steam? И выложил — Just Dots. Я ещё не сделал всё запланированное, но уже можно скачать демо (бесплатно), поиграть и попробовать победить ИИ.

Здесь расскажу, как я учил ИИ-соперника, как после одного из улучшений бот стал играть сильнее, а нейросеть на его партиях — учиться хуже, и почему сделать простого соперника оказалось не так-то просто.

Читать далее

Я хотел одного гуля, а ИИ‑агенты собрали конвейер 3D‑персонажей для Unreal Engine 5

Уровень сложностиСредний
Время на прочтение8 мин
Охват и читатели13K

Я делаю Dungeon Cult — игру про строительство и управление подземельем. Механически она растёт из Dungeon Keeper, а визуально уходит в Лавкрафта: культисты, глубоководные, щупальца, живая архитектура и всё такое. Начинался проект как игра на веб‑странице, а затем переехал в Unreal Engine 5. Расскажу, как попытка сделать одного рабочего гуля превратилась в конвейер 3D‑персонажей с ИИ‑агентами.

Читать далее

Как мы сделали мультиплатформенный механизм для сброса пароля в IDM

Уровень сложностиПростой
Время на прочтение7 мин
Охват и читатели5.8K

Привет, Хабр!

Меня зовут Илья, я работаю в Группе Rubytech в департаменте информационной безопасности, и в этой статье расскажу, как мы сильно упростили себе жизнь, сделав сброс пароля мультиплатформенным. Если вы вдруг в вашей компании планируете что-то подобное — вам пригодится. А если просто интересно, как все это устроено — добро пожаловать под кат.

Читать далее

Моя история с Elementor: 9 вещей, которые я понял после одного сломанного сайта

Уровень сложностиПростой
Время на прочтение6 мин
Охват и читатели4.8K

Год назад мы с другом делали интернет‑магазин для его девушки. Она модель, и у неё была совместная линейка одежды с одним брендом. Нужны были каталог, лукбук, страница о ней и промо‑баннеры под каждую новую коллекцию. Каталог сделали на WooCommerce, а главную, лукбук и баннеры я сверстал в Elementor. Чтобы было быстрее, вставил вёрстку в HTML‑виджеты, подогнал стили, и всё выглядело ровно так, как задумывали. Передал доступы и забыл.

Через пару недель она пишет: «кажется, я сломала сайт». Выходила новая коллекция, она хотела поменять текст на баннере, открыла виджет, увидела там кучу div‑ов и аккуратно поправила пару строк. Заодно случайно стёрла один закрывающий тег. Половина главной съехала, подвал оказался посреди лукбука.

Винить её не за что. Elementor мы и выбрали для того, чтобы она меняла баннеры и тексты сама, мышкой, без нас. А я отдал ей конструктор, внутри которого лежит обычный HTML. Формально это Elementor, а по сути та же ручная вёрстка.

Читать далее

DBML Diagram для IntelliJ IDEA с офлайн превью и открытым исходным кодом

Уровень сложностиПростой
Время на прочтение7 мин
Охват и читатели5.5K

Привет! На связи Boost for Java. Развиваем DBML Diagram — open source плагин для IntelliJ IDEA и других совместимых IDE на платформе IntelliJ. Он строит ER-диаграмму рядом с открытым .dbml-файлом: меняете описание таблиц и связей — превью обновляется прямо в редакторе. Построение диаграммы работает локально, без отправки схемы во внешний сервис.

В этой статье покажем возможности версии 0.1.0, пользу работы со схемами прямо в IntelliJ IDEA и устройство плагина. Отдельно расскажем о планах интеграции с dbdiagram.io для публикации локальных изменений в общую схему.

Проект открыт: будем рады предложениям, примерам проблемных схем и участию в разработке.

Плагин в JetBrains Marketplace · Исходный код на GitHub

Читать далее

Каков предел у оптоволокна? Эпизод I: Скрытая математика

Уровень сложностиСредний
Время на прочтение10 мин
Охват и читатели6.1K

Многие слышали об оптоволокне и знают, что оно представляет собой магистральные каналы передачи данных (если хотите разобраться, как работает оптоволокно, вот отличный ликбез). По отповолокнам, проложенным по дну океанов, ежедневно прокачиваются Зетабайты гифок с котиками и AI слопа, а вероятность передать бит с ошибкой держиться на уровне 10^-10, т.е. один ошибочный бит (даже не байт) на 1 Гб данных. Естественно потребность в высокой скорости соединения неулонно растёт и для оптоволокна повился свой аналог закона Мура, гласящий, что скорость передачи удесеряется каждые 4 года. В этом цикле статей мы поговорим о том, есть ли предел скорости передачи данных для оптоволокна, попробуем его оценить и можно ли этот предел достигнуть на практике.

Читать далее

ИИ-агенты становятся коллегами: как это меняет работу команды

Время на прочтение5 мин
Охват и читатели4.6K

ИИ-агент может получить имя, роль и доступ к рабочим каналам. Но чем больше он похож на коллегу, тем легче забыть, что его результат нужно проверять. Разбираемся, как компании встраивают агентов в работу и где возникают риски.

Имя в Slack, собственная роль в команде и задачи, которые агент выполняет без постоянных напоминаний. ИИ-системы постепенно переходят из режима помощника в роль цифрового сотрудника. Это меняет не только способ делегировать задачи, но и то, как люди проверяют результат и распределяют ответственность.

Читать далее