Все потоки

Был у меня знакомый стажёр. Толковый, исполнительный, делал всё, что скажешь, и ровно так, как скажешь. Проблема была одна: если в задании написали глупость, он делал глупость. Не потому что дурак — потому что доверял написанному больше, чем себе.

Так вот, ИИ-браузер — это тот самый стажёр. Только теперь у него ваша почта, ваш банк и корпоративный портал, а вы ушли пить кофе.

Меня зовут Сергей Куриленко, я ML-разработчик, соавтор курса «Нейросети для работы» и ревьюер на курсе «Нейросети для бизнеса» в Яндекс Практикуме. В этом тексте я расскажу, какие риски несёт использование ИИ-браузеров, какие кейсы уже случились и какие правила стоит соблюдать, чтобы сохранить данные и деньги на счету.

Интернет дал человеку доступ к практически неограниченному объему информации. До его появления знания приходилось добывать буквально вручную: искать книги, выписывать цитаты и сопоставлять источники. Интернет радикально упростил этот процесс, но оставил человеку важную работу — поиск, фильтрацию и интерпретацию информации. Если ответов на вопрос миллион, все равно приходится самостоятельно решать, каким из них доверять и как собрать из разрозненных фрагментов цельную картину.

Генеративный ИИ сделал следующий шаг. Теперь он не просто помогает найти информацию, а сразу выдает готовый результат: объяснение, конспект, аргументацию, решение задачи или даже целую статью. По запросу «объясни мне преобразования Фурье» можно за несколько секунд получить ответ, на который раньше ушли бы часы работы с учебниками и поисковиками. 

С технической точки зрения это огромный прорыв. Но, как говорится, есть нюанс. Если раньше мы были вынуждены активно участвовать в процессе получения знания, то теперь появился соблазн передать часть этой работы ИИ, доверившись готовому ответу: не проверить данные, не разбирать выводы по шагам, не строить собственное понимание, а просто принять как данность. Глобально мы к этому не были готовы.

Один мой товарищ любит повторять, что образование — это форма насилия. И я с ним согласна. Задачи решают не потому, что хочется, а потому, что только через повторяющееся когнитивное усилие формируется и тренируется нейронная «мышца». И чем проще становится обход этого усилия, тем выше требования к намерению самого человека учиться. Здесь-то и начинаются сложности. 

Предлагаю обсудить, как генеративный ИИ постепенно усиливает кризис доверия в системе образования…

Если игры перестали вас радовать или вы думали, что проекты в жанре выживания уже ничем не способны удивить, Project Zomboid довольно быстро объяснит, насколько сильно вы ошибались. На первый взгляд PZ выглядит как неприметная инди-песочница, но стоит дать ей шанс — и вы сами не заметите, как оставите в ней десятки, сотни, а то и тысячи часов!

Когда сравниваешь такие игры с дорогими AAA-релизами, особенно хорошо понимаешь, в чём их настоящая ценность, ведь они берут не графикой, не бюджетом и не дорогими рекламными трейлерами, а устройством мира, проработкой механик и количеством возможностей, предоставленных игроку. За 13 лет раннего доступа Project Zomboid превратилась в один из самых цельных симуляторов выживания, где можно тонко настроить под себя почти каждый аспект игры. Хотите лютый хардкор, где любая ошибка фатальна? Пожалуйста. Хотите лайтовую песочницу в духе The Sims, где вы отстраиваете дом, контролируете нужды героя, разводите кур и следите за огородом, попивая пивко на фоне умирающего мира? Без проблем! Это не история про героя, который спасает мир, это история про обычного человека, который просто пытается дожить до завтра, именно этим она столь притягательна!

Так что, если вы давно хотели попробовать что-то необычное, глубокое и по-настоящему цепляющее, сегодня я расскажу, почему Project Zomboid заслуживает вашего внимания. А заодно поделюсь сборкой с последним на данный момент обновлением, чтобы вы смогли лично проверить, насколько опасно бывает «просто зайти в игру на часок» =)

Шесть лет назад, в начале 2020 года, группа разработчиков оглянулась на Firebase и подумала: «А давайте сделаем то же самое, но открытым кодом и на SQL!» Так родился Supabase: проект с искренней целью дать разработчикам контроль над данными и избавить от проприетарных заморочек.

А с распространением Vibe Coding, когда нейросети удобнее работать с API, а не писать логику для СУБД, взлёт Supabase пошел по экспоненте.

Алерты кричат о 100% загрузке CPU, API лежит, но сетевой трафик на нуле? Знакомьтесь, это ReDoS — атака, при которой безобидная строка из 30 символов и одна неоптимальная регулярка заставляют сервер уйти в вычисления на десятилетия.

В этой статье разбираем «катастрофического возврата» (backtracking) под капотом Python, пишем эксплойт для зависания собственного процессора и разбираем правила, которые спасут ваш бэкенд.

Скопировали пароль от прода и синхронизировали его между ноутбуком и телефоном. Где он теперь лежит и кто может его прочитать? Я сделал сервис, где честный ответ — «нигде в открытом виде и никто, включая меня». И сейчас покажу строку из живой базы, чтобы это доказать.

Это первая статья про Copy Sync — приватный кроссплатформенный обмен буфером обмена. Я не собираюсь его вам продавать. Я хочу разобрать одну инженерную задачу: как построить сервер, которому физически нечего у вас украсть, даже если им завладеет кто-то злой — включая меня самого. Весь крипто-код открыт, и проверить меня можно по ~70 строкам, а не по обещаниям.

В этой статье подробно описан практический опыт оптимизации телевизора Xiaomi Mi TV с 1.4 ГБ оперативной памяти.

В публикации детально разбираются следующие темы:

Избавление от конфликта лаунчеров: почему стандартный Android TV Home и фирменный Xiaomi PatchWall постоянно соперничали за память и как решить эту проблему. Безопасное отключение PatchWall и другого системного мусора (Google Play Фильмы, игровые сервисы, служба обновлений Xiaomi) через ADB с помощью команды pm disable-user, которая, в отличие от pm uninstall, не приводит к bootloop при сбросе настроек. Очистка кэша лаунчера для полного удаления пустых серых рекламных плашек с домашнего экрана. Сетевые неполадки: почему после перезагрузки ломался YouTube в связке с ByeDPI и как правила маршрутизации в Android конфликтовали с Fake-IP DNS от sing-box на роутере. Анализ пропускной способности сети: почему гигабитное обновление локальной сети не принесло прироста скорости интернета на ТВ. Борьба с аномальной нагрузкой на процессор (Load Average > 76) и memory thrashing (kswapd0), вызванными скрытой фоновой работой приложения Zona, и переход на более легкую связку Lampa + TorrServe. Материал содержит готовые консольные команды для ADB и наглядные замеры ресурсов «до» и «после» чистки. В итоге телевизор освободил около 100 МБ чистой оперативной памяти, перестал зависать при работе с пультом и начал плавно воспроизводить 4K-видео.

В процессе изучения возможностей использования геометрической алгебры в физике нашёл интересный изоморфизм между алгеброй четырёхмерного евклидова пространства и алгеброй времени-пространства.
Переписал уравнения Максвелла в “плоском” виде. Получилась любопытная картина - каждому закону соответствует свой грейд алгебры: (0) скалярный уровень - закон Гаусса для электрического поля, (1) векторы - закон Ампера-Максвелла, (2) бивекторы - закон Фарадея, (3) тривекторы - отсутствие магнитных зарядов.

Когда речь заходит о продуктивности, то лет 10 назад широко ходил миф про многозадачность. Да чего греха таить, я сам оборудовал рабочее место 4-мя мониторами и еще дополнительно ставил ноут, поддерживая «иллюзию значимости дел». Но это не многозадачность. Новое исследование посвящено способности человеческого мозга к истинной многозадачности. Мозг физически перестраивает свою архитектуру на основе длительного опыта, благодаря чему распараллеливает усвоенные задачи.

varchar(255) выглядит как аккуратное ограничение и часто воспринимается как способ сэкономить место.
Но в PostgreSQL это не так: база хранит фактическую строку, а не заранее выделяет память под весь лимит.

Разбираемся, что на самом деле делает VARCHAR(N), чем он отличается от text, когда ограничение полезно, а когда просто превращается в число, которое притворяется архитектурой.

Стоит ли покупать курс, если уже знаешь 70% материала? Я купил и делюсь своим мнением о прохождении курса

В наших проектах локальное SEO часто появляется как побочный эффект роста: компания расширяет зону доставки, открывает филиал, начинает выезжать за пределы города, получает заявки из соседних районов и в какой-то момент понимает, что сайт плохо объясняет географию работы.

Дальше почти всегда возникает соблазн быстро закрыть спрос страницами под города и районы. Технически это легко. Особенно на конструкторе: копия страницы, новый заголовок, другой топоним, пара правок в тексте, публикация.

На короткой дистанции такой подход выглядит продуктивно: страниц стало больше, семантика закрыта, в отчёте есть движение.

Проблема в том, что поисковая система и пользователь смотрят на страницу не как на строку в плане работ. Им важно другое: есть ли на этой странице самостоятельная ценность. Объясняет ли она условия работы в конкретной зоне. Помогает ли принять решение. Снимает ли вопросы по срокам, доставке, выезду, цене, адресу, маршруту, ограничениям.

Блокировки это одно. Их обходят: VLESS, Reality, прокси, про это уже написано много, в том числе у нас. Но есть сценарий жёстче. Интернета нет вообще. Не «YouTube не открывается», а мобильную сеть увели в ноль, Wi-Fi бесполезен, потому что аплинк перекрыт. Такое включают точечно: митинг, площадь, район, иногда целая страна на несколько часов.

Вопрос простой: могут ли два телефона в этой ситуации всё равно обменяться сообщением. Без вышек, без интернета, без сервера. Ответ: да, но честный ответ длиннее, и в нём много «но». Мы (команда из трёх человек, делаем мессенджер RCQ) собрали для этого режим, который называется Radio. Ниже что он реально умеет, чего не умеет, и какие грабли мы собрали по дороге.

Корпоративные споры в арбитражном суде — категория дел, где процессуальные ошибки на ранних стадиях определяют исход дела независимо от того, насколько обоснована позиция стороны по существу. Разбираем механику процесса, типологию споров и ценообразование на рынке юридических услуг в 2026 году.

Читатели хабра, категорически вас приветствую! Я прошел путь от стажера до разработчика Java с опытом в 5+ лет. За это время было принято не мало хороших решений, но плохие тоже не отставали, о последних и возможном способе их решения я хочу рассказать, и возможно кому то это поможет не наступить на те же грабли что и я, или же менее болезненно “отодрать” их от своих ног, если вы уже попали на них.

В самом начале я думал: «Вряд ли есть что-то настолько же важное как сам код», а как оказалось вокруг есть еще очень много важных аспектов, о которых было бы здорово услышать заранее. Материал будет разбит на две части, в этой: люди, задачи и код: онбординг, работа с задачами, код-ревью, тесты и чистые код и архитектура.

Ученые из Колумбийского университета отредактировали ДНК на ранних стадиях развития человеческих эмбрионов с беспрецедентной точностью; это достижение может открыть путь к рождению детей с заданными характеристиками.

Эта перспектива уже много лет вызывает споры. С одной стороны, эта технология может однажды позволить родителям безопасно исправлять мутации, вызывающие заболевания, прямо у эмбрионов. Но её также можно будет использовать для отбора желаемых черт — практика, которую некоторые специалисты по этике считают ничем иным, как евгеникой.

Дитер Эгли, генетик из Колумбийского университета, возглавлявший исследование, призвал к общественному обсуждению плюсов и минусов изменения ДНК эмбрионов. «Как ученый, вы можете предоставить данные для обсуждения, но на этом, по сути, ваша роль заканчивается, и дальше дело за другими», — сказал он.

Расскажу забавную и местами поучительную историю одного компьютерного апгрейда, который закончился ремонтом и странными, драматичными отношениями с ремонтными организациями.

Я сам программист, с компьютерами знаком не по наслышке, но даже на старуху бывает проруха.

В наше время многие думают больше об ИИ, при этом в секторе обслуживания персональных компьютеров прогрессом и не пахнет. Текст будет длинный…

Ранее в этом блоге я уже обращался к личности сэра Роджера Пенроуза (род. 1931), великого математика и космолога, также прославившегося исследованием апериодических мозаик и сознания. В 2020 году Пенроуз стал одним из самых возрастных лауреатов Нобелевской премии (по физике) с формулировкой «За открытие того, что образование чёрных дыр с необходимостью следует из общей теории относительности». Именно теоретическое изучение чёрных дыр (наряду с написанием очень хороших научно-популярных книг) является тем аспектом деятельности Пенроуза, который почти не затронут на Хабре — и именно на нём я остановлюсь.

Согласно модели Роя Керра, все чёрные дыры должны вращаться. Вращение — это источник энергии, и, согласно принципу, заложенному в основу механизма Пенроуза, данная энергия теоретически извлекаема из ближайших окрестностей горизонта событий, именуемых эргосферой.

У хамелеона два глаза работают порознь. Каждый управляется независимо, и ящерица ухитряется одновременно высматривать добычу одним глазом и следить за окрестностями другим. В природе эта способность встречается, хотя и редко, у некоторых рыб, раков, морских коньков. Но никто, кроме хамелеона, не умеет на лету переключаться между независимым режимом и бинокулярным зрением, когда нужно точно оценить расстояние до будущего обеда. Дальше эволюция не пошла, для выживания в природе большего не требовалось. А творения человека нуждами выживания не связаны. И в полупустыне Аризоны, недалеко от города Туксон, люди собрали зрячую машину, у которой таких независимых глаз не два, а пять тысяч.

Каждые двадцать минут под куполом обсерватории разыгрывается представление. Пять тысяч глаз, крохотных роботов, начинают двигаться в сложном танце, слаженно, не задевая друг друга, и каждый нацеливается на свою галактику. Танец длится 90 секунд, а потом всё затихает на двадцать минут. Каждый глаз пристально вглядывается в свою цель. Потом всё снова приходит в движение. И так всю ночь. Для чего?

В этой статье я шаг за шагом расскажу, как дообучить LLM под свою задачу. В качестве примера возьму open-source модель Qwen2.5-0.5B и дообучу её извлекать информацию из текста в формате JSON по заданной схеме. Сначала дам короткую вводную по этапам обучения языковых моделей, а затем перейдём к практике: подготовим данные, настроим LoRA, обучим модель в Colab и сравним метрики до и после — заодно проверим, насколько сильно модель забывает прежние знания. Рассказ будет сопровождаться кодом на Python.