Все потоки

Насколько я успел понять, написание программ с помощью нейросетей сейчас "в тренде", причем как со стороны профессионалов, так и со стороны дилетантов. Первые используют нейросети для освобождения от рутины, а вторые - потому что сами писать не могут, а хочется показать результат.

Данная статья написана "по мотивам" этой публикации и обсуждений в комментариях к ней. Я никак не планирую использовать нейросети в своей деятельности, но мне стало интересно, насколько удобоваримый результат можно получить с помощью бесплатной нейросети.

Хочу отметить, что мой эксперимент был интересен именно мне, но я не стал публиковать эту статью на своем сайте, ибо там нет возможности обсуждения, да и назначение моего "компьютерного" сайта несколько иное. Ну и, как отметил выше, эта статья есть некий "ответ" на статью другого автора тут на Хабре.

Что же я хотел? Я хотел сравнить свои программы и программы, написанные ИИ. Но эксперимент должен быть серьезным, поэтому статья ожидается достаточно большой, особенно с учетом публикации кодов...

Когда бизнес готовится запускать рекламу, чаще всего смотрят на очевидные вещи: есть ли сайт, открывается ли он с телефона, работают ли формы, установлен ли счетчик, можно ли куда-то вести трафик. И если все вроде бы на месте, появляется соблазн сказать: «Ну все, запускаемся».

По условиям кейса организация Meridian, вымышленный крупный B2B-маркетплейс услуг для среднего бизнеса с клиентской базой более 4 млн компаний и оборотом 180 млрд рублей в год, столкнулась с падением выручки и ростом оттока клиентов, а руководству не хватало скорости принятия решений.

Команда победителей хакатона разработала AI-платформу для бизнес-аналитики, объединяющую возможности BI-систем и мультиагентного ИИ.

Как они подошли к решению кейса, почему начали с бизнес-анализа, а не технологий, какие выводы сделали на этапе исследования данных и как это повлияло на архитектуру всей системы?

Продолжаем хроники занятий со школьниками на Verilog Meetup в Hacker Dojo. Цель занятий - собрать за месяц несколько демонстраций, которые показать на городском мероприятии Technology Showcase в Mountain View. Для тех кто не в курсе, Маунтин-Вью - это такой город, в котором я однажды увидел на улице Сергея Брина, выходящего из-за угла с озабоченным лицом.

Как я уже писал, на первое занятие, на которое я ожидал придет человека три - пришло двадцать, и их не было никакой возможности обслужить. На второе занятие пришло десять: трое русских мальчиков с предыдущего занятия, трое новых русских мальчиков и девочка, китайский мальчик и их родители. Также зашел соратник Виктор и один товарищ на пять минут посмотреть. Под конец зашел американец, который советуется со мной по поводу FPGA. Он раньше работал в NASA JPL в Пасадене и похвастался мне что снимки его трансляций с Марса до сих лежат на сайте Института космических исследований Российской академии наук.

В процессе дискуссии возникли три возможных проекта:

Декодерный эмбеддер 7–8B дает качество, но платит за него памятью, latency и деньгами.

Разбираем все оси сжатия - int8, int4, binary + rescoring, PQ, MRL-усечение - на реальных замерах recall@10: где деградация мягкая, а где обрыв. С воспроизводимым кодом и Colab-ноутбуком под Qwen3

В последний год сложилось несколько трендов, которые делают 2026 год самым удачным моментом для запуска новых карьерных порталов и сервисов. И судя по всему, это понимаю не только я, поскольку только за последний год запустилось столько новых карьерных сайтов, сколько не запускалось в предшествующие лет пять.

После того как HH консолидировал все региональные карьерные сайты и начал потихоньку съедать рынок, а Сбер купил Rabota.ru, не было никаких значимых и заметных для соискателей запусков новых карьерных сайтов, да и сами соискатели, как минимум в ИТ, были избалованы объемом предложений. Однако с прошлого года, как грибы после дождя, запускаются один за другим новые сервисы для поиска работы. Расскажу про типичных представителей таких новых карьерных сервисов, а потом изложу свои соображения о причинах их появления.

В этой статье мы проведем технический анализ эволюции стратегий декодирования, рассмотрим их внутреннюю механику и предложим критерии выбора оптимального подхода для различных задач.

Привет, Хабр! В этой статье хочу показать, что управление процессом создания контента, его публикации и отчётности может быть не коробочным решением или тем, что часто видно в обычной таблице, а гибкой системой, собранной на базе платформ-конструкторов типа Notion и Buildin.ai.

Начну с того, что если бы контент-мейкеры и пиарщики были техногиками и владели этими инструментами, то вопроса о том, как им управлять контентом, даже не стояло бы. Потратив от пары часов до пары дней, они бы собирали себе системы своей мечты со всеми нюансами их бизнес-процесса, форматами данных, числом площадок, подходами к чистоте данных, отчётности и прочему. Но техническая сторона чаще всего далека от творчества и умения ярко и осмысленно выражать свои идеи, особенно в формате профессиональной деятельности, на которую оказывают влияние бизнес-требования и начальство.

Именно поэтому стандартный подход к управлению контент-планом и системой управления производством лежит где-то между простой таблицей в Excel или коробочным решением со стандартным набором CMS-инструментов.

Но это неминуемо приводит к жёстким фрустрациям:

Когда на графиках мониторинга появляется аномальный всплеск трафика, ваш первый порыв — сразу врубить фильтры и блокировать всё подозрительное, но на практике именно подобное чаще всего приводит к ошибкам.

На самом деле DDoS-защита начинается не с выбора сервиса и не с настройки правил — она начинается с диагностики. В этой статье мы разберём полный цикл: от момента появления алерта до выбора между Always-On и On-Demand моделями защиты.

Раньше построение KNN-индекса было самым медленным этапом при сохранении и слиянии чанков в таблицах с векторными атрибутами. Начиная с v27.1.5 , Manticore может задействовать несколько ядер CPU при сохранении чанков, слияниях через OPTIMIZE, авто-оптимизации и ALTER TABLE ... REBUILD KNN. На 16-ядерном Ryzen 9 5950X построение KNN-индекса для 1 миллиона 1536-мерных векторов сократилось с 8 минут до 39 секунд.

Меня зовут Алексей Ильичев, я программный инженер по образованию. Во время обучения работал на фрилансе в зоне фронтенда. И получил предложение заняться бэкендом в части разработки плагинов для САПР (систем автоматического проектирования) AVEVA для нефтяных платформ. Мне в моменте стало интересно, и все, за уши не оттянешь. 

Сейчас я работаю в управлении инженерными данными в Цифровом СИБУРе. Когда строят крупный завод, все его системы сначала проектируют в 3D-модели: трубопроводы, оборудование, арматура (задвижки, клапаны, вентили, все, чем можно перекрыть поток), кабельные трассы, эстакады. Каждый объект в модели должен быть проименован, то есть назначен идентификатор в виде тега. 

Тег — это уникальное имя, сформированное по специальным правилам, по которому объект потом найдут на реальном заводе, включат в реестр обслуживания, загрузят в систему управления инженерными данными – наша внутренняя разработка. Без тегов 3D-модель просто геометрическая болванка, которую можно использовать только в качестве опорной модели, от которой на стройке нет толку.

Всем привет!

Заждались? Снова врываюсь сюда после долгого перерыва.

Как говорится – по многочисленным просьбам, которых на самом деле не было, я расскажу про очередной случай «комплексного подхода» в стоматологии. Прошлая статья зашла, отсюда делаю вывод, что вам в бОльшей степени заходят клинические случаи «от и до», а не кровавая баня с каруселью «мясных» фотографий. Как кто-то однажды выразился.

Привет, Хабр! Это Аня, руководитель Flutter-команды Friflex, и Катя, Flutter-разработчица Friflex.

В этой статье разберем, что такое состояние во Flutter. Катя расскажет, как отличать локальное состояние от состояния приложения и в каких случаях достаточно setState(). Аня покажет, как передавать данные по дереву виджетов с помощью InheritedWidget, и разберет, как устроен Provider.

Фонд Национальной технологической инициативы реализует проект технологических конкурсов Up Great — открытых соревнований для инженерных команд. Здесь преодолевают технологические барьеры России и мира, чтобы решать задачи, с которыми ещё никто не справлялся.

Один из текущих конкурсов — «Экспедиция. Data Science» с технологическим партнёром Phystech.Genesis, который предоставляет платформу и маркетинг события. В конкурсе участники работают над системами ИИ по распознаванию археологических объектов на поверхности земли и глубине до 5 метров. Пока такую работу археологи делают вручную, что требует много времени и специалистов. Конкурс призван ускорить процесс и исключить человеческие ошибки, чтобы дать исторической науке новые возможности, а учёным — время на экспедиции и раскопки.

В рамках «Экспедиция. Data Science» — 3 конкурса отдельных заданий (КОЗ), а также финальный конкурс. С каждым следующим этапом команды берутся за более сложные задачи и пробуют новые подходы. Недавно организаторы объявили победителей второго из них — «Сканирование». На этом этапе команды создавали нейросети, чтобы искать археологические объекты в рельефе и под поверхностью земли.

В этой статье мы собрали заключения технических экспертов, комментарии профессионального археолога, а также поговорили с тройкой лидеров и одним из ведущих российских учёных по Data Science. Мы хотим рассказать вам, как технология и наука вместе развивают знание людей о мире в нашей стране.

Разработчики используют GitHub Copilot, Claude Code, Cursor, Codeium, Tabnine, локальные LLM и внутренние AI-агенты не только для генерации тестов или рефакторинга, но и для написания бизнес-логики, инфраструктурного кода, CI/CD-конфигураций, миграций БД и API-контрактов.

Vibe coding действительно ускоряет разработку, но с точки зрения информационной безопасности он меняет саму модель контроля. Организация начинает терять прозрачность в двух критичных точках: какие данные уходят в ИИ-модель, а также откуда взялся сгенерированный код, насколько он безопасен и кто фактически принял инженерное решение.

В этой статье разберём: что ломается в привычной модели DevSecOps при переходе к vibe coding; какие новые риски появляются у AI-сгенерированного кода; почему контролировать нужно не только код, но и все взаимодействия разработчиков и AI-агентов с LLM.

Это статья-продолжение про фреймворк Meta-Spider, который был описан здесь.

В этом выпуске мы рассмотрим, насколько мета-внимание бьет (и бьет ли вообще) простой текстовый промт, который приказываем модели изменить поведение, а так же рассмотрим работу новых компонентов, таких как ручка неуверенности, сторож и фабрика обвязок. А так же начнем разбирать новый модификатор поведения, который защищает от дрейфа цели.

Здравствуй, читатель! Меня зовут Алексей Морозов, и в этой статье мы разберём полный путь по созданию автономного манипулятора, от выбора компонентов до интеграции с компьютерным зрением и моделями YOLO! Приступим к работе.

1 июля 2026 года компания Anthropic вернула в строй свою самую мощную языковую модель — Claude Fable 5. До этого флагман линейки Mythos находился под 18-дневной блокировкой Министерства торговли США из-за найденного исследователями джейлбрейка (обхода фильтров безопасности). После межведомственных проверок экспортная директива была отозвана, и чистая, неоткорректированная версия Fable 5 снова доступна для коммерческого использования.

Прямой доступ к claude.ai из РФ заблокирован: сервис банит за российские IP-адреса, не доставляет SMS на номера +7 и отклоняет локальные банковские карты. Попытки использовать обходные пути с VPN часто приводят к веерным удалениям аккаунтов вместе с историей запросов.

В этой статье я хочу поделиться своим подходом к решению задачи виртуализации списка элементов неизвестной высоты. Популярные библиотеки решают эту задачу с помощью приблизительных оценочных размеров с последующими замерами и корректировкой. Я хочу описать метод, основанный на привязке индексов к положению скроллбара, который позволяет достаточно точно позиционировать видимый диапазон элементов, при этом, не зная даже приблизительных размеров всех предыдущих элементов, используя только простую математику и родные механизмы позиционирования и разметки браузера.

С примерами работы на TypeScript, React, Vue и Angular можно ознакомиться на домашней странице проекта Layout Virtual.

Репозиторий с проектом тут.

Казалось бы: за первые три десятилетия эпохи массовой компьютеризации были созданы буквально сотни разных домашних компьютеров и игровых консолей, от массовых до крайне обскурных. Настоящее раздолье для любителей ретро от мира электроники: ностальгируй — не хочу, изучай, осваивай, разрабатывай сколько влезет.

Но кому-то этого оказалось мало. Так появились эмуляторы вымышленных платформ, никогда не существовавших в реальности — явление, известное под названием «Fantasy Console» или «Fantasy Platform». Сегодня углубимся в эту тему: что это за платформы, откуда взялись, кому нужны, и что с ними делают. А по пути разберёмся с интересной терминологической запутанностью.