Все потоки

«Не отупею ли я от нейросетей, если перестану думать и буду всё спрашивать у Claude?» Наверное, каждый здесь хоть раз задавал себе этот вопрос. Есть такой червячок сомнения, правда?

Нейросети — очень мощная штука. Кто-то утверждает, что беседа с нейросетью — лучше психологов и лучше приема антидепрессантов. Но вот посудите сами, стал бы ты пить таблетку аспирина, будучи первым человеком на планете, который ее попробовал? О нет. Только если еще 200 человек попробуют таблетку и не бросят кони.

С нейросетями нет никаких медицинских испытаний. Действительно ли ты хочешь испытывать всё это на себе?

Гораздо лучше испытывать всё на студентах. На студентах — точно можно. Студенты — это другое. Примерно так подумали в компании Anthropic и собрали одно из самых масштабных исследований о влиянии нейросетей на человека и на процесс его обучения.

Чтобы студенты быстрее согласились на бесчеловечные эксперименты, им создали все условия — открыли бесплатный доступ к Claude (той самой, что стоит 2000 рублей в месяц), заставили профессоров мириться с использованием нейронок в процессе обучения и так далее.

Под катом — результаты этого исследования. Обратите внимание на то, какую часть своей ментальной деятельности студенты переложили на искусственный интеллект, и задумайтесь — как изменится мир, когда так будут делать вообще все.

Конвейер данных (Data Pipeline) - это последовательность шагов для обработки данных. Если данные еще не присутствуют в платформе данных, они поступают в начале конвейера. Затем конвейер обрабатывает данные через ряд этапов, где выход каждого этапа становится входом следующего. Этот процесс продолжается до тех пор, пока конвейер не будет завершен. В некоторых случаях независимые этапы могут выполняться одновременно.

На связи Сергей Скирдин, технический директор ИТ-интегратора «Белый код». Недавно в сообществе, посвященном российским ESB, начали обсуждать проблему прозрачности всевозможных рейтингов. Пришли к тому, что вендорам стоит собраться и обсудить, что можно сделать своими силами. Я выступил как организатор и независимая сторона. В результате встречи решили, что будет правильно задать единые стандарты в отрасли.

Много лет мы обсуждали, как разбить монолит на микросервисы. Микросервисная архитектура стала стандартом для создания сложных систем. Однако что делать, если растущее число сервисов начинает тормозить разработку, усложнять сопровождение и порождать избыточность? Забавно, что спустя столько времени я пишу статью о том, как вернуться к монолиту. Это история о том, как микросервисная архитектура сыграла с нами злую шутку, а монолит оказался спасением. Данный подход, хотя и кажется шагом назад, открыл нам возможность упростить код, снизить эксплуатационные затраты и навести порядок в хаосе микросервисов. В этой статье я поделюсь тем, как я переосмыслила процессы и нашла баланс между гибкостью микросервисов и преимуществами модульного подхода.

Рубрика «Кем работать в IT» — интервью с представителями IT-профессий, в которых специалисты рассказывают о тонкостях своей работы: плюсах, минусах, подводных камнях и заработной плате. Мы надеемся, что джунам и стажёрам она поможет больше узнать о том, что их ожидает на карьерном пути, а профессионалам — посмотреть на свою специальность через чужой опыт и, может быть, открыть для себя что-то новое.

Сегодня о своём опыте работы нам расскажет Салим Муртазалиев, PHP-разработчик в компании DatsTeam.

Ремонт блока SRS от Mitsubishi, главной особенностью является его предыстория, о том что с ним случилось до попадания в нашу лабораторию. Кажется, что после такого его уже не восстановить, однако все возможно.

Сегодня поговорим об извечном споре любых IT специалистов — «Что лучше: T‑Shape или I‑Shape». Существует стандартное правило Парето, или правило 80/20 — 20% усилий приносят 80% результата. Давайте применим его к изначальному вопросу.

В данной статье расскажем про ключевые процессы обслуживания клиентов, и смежные процессы управления — контроль качества и аналитику. Основной акцент сделаем на искусственном интеллекте. Рассмотрим также речевые технологии, вскользь коснемся классических подходов к построению автоматических сервисов.

Мы успели привыкнуть к тому, что сегодня для нужд фундаментальной науки возводятся циклопические высокотехнологичные сооружения, такие как Hyper-Kamiokande, LHC, LIGO или IceCube. Нас даже не смущает судьба долгостроев вроде ITER, который позиционируется как полноценный термоядерный промышленный объект, но до сих пор остаётся полигоном для проверки научно-инженерных гипотез. Однако в Рунете (если не считать этой талантливой и красивой публикации в журнале «Мел») почти не рассмотрен феномен Ураниборга — первого и единственного средневекового замка, спроектированного не как фортификационное сооружение, а как лаборатория и обсерватория. Об этом замке я хочу вам подробно рассказать.

Выпущенные 5 апреля Llama Scout (17 миллиардов активных параметров, 16 экспертов, 109 миллиардов параметров суммарно) и Llama Maverick (17 миллиардов активных параметров, 128 экспертов, 400 миллиардов параметров суммарно) выглядят крайне разочаровывающе. Они разочаровывают настолько, что пользователи даже предполагают причиной неправильную конфигурацию; они задаются вопросами и спорят о том, насколько сильно манипулировали бенчмарками.

Это был самая негативная реакция на выпуск модели, совершенно противоположная реакции на Gemini 2.5 Pro. Я уже видел столь же глубоко разочаровывающие и запутывающие релизы, но они не были американскими и выпускались лабораториями, бенчмарки и заявления которых, как мы уже поняли, не стоит брать в расчёт при оценке возможностей моделей.

После этого релиза я помещаю Meta* в эту категорию ИИ-лабораторий, заявлениям которых не следует доверять, которые не соответствуют нормам отрасли и которые точно не находятся на переднем рубеже исследований. Пока не доказано обратное, я исключу её из категории, в которой находятся OpenAI, Anthropic, Google, xAI и DeepSeek.

Привет, Хабр! Когда-то я проверяла завещания и готовила доверенности, а теперь проверяю витрины данных, ищу дубли и считаю доходность по инвестиционным инструментам. Меня зовут Арина Шахтарина, и я — Data Quality-инженер в Сбере. Это история о том, как любовь к данным и таблицам превратилась в новую профессию, и почему SQL — лучший универсальный язык после русского. Тут будет про карьерные повороты, боли с форматами данных, проверки данных и немного про мечты, которые сбываются (даже если ты не в отпуске).

Вы наверняка это видели: заходишь в проект, открываешь код — и сразу понятно, что тут поработали разные команды, каждая со своими привычками. Где-то копипастное болото, где-то хаос, документация — если повезёт, в устной форме от сеньора.

А теперь представьте другую картину: модули — по местам, код — читается, как хорошая книга, документация — в порядке, новичок — в процессе, а не в шоке. Это не фантазия, а Open vAIR.

Начинали как просто продукт, но по ходу обкатали архитектурные подходы, которые теперь используем как стандарт. И да — выложили всё в open source. Зачем? Сейчас расскажем. А заодно — что с этим делать вам.

RxJS — штука мощная, но одновременно и коварная. Многие новички, освоив такие базовые операторы, как map, filter и, возможно, даже take, начинают чувствовать себя уверенно. Но в какой-то момент они сталкиваются с задачами, где нужно сочетать несколько потоков одновременно… и всё! Паника. Что выбирать: combineLatest, forkJoin, merge, zip? А что делать, если данные приходят с разной скоростью? Этот материал для тех, кто запутался на этом этапе. Давайте попробуем спокойно и пошагово разобраться.

В этой статье вы узнаете, как PAM-платформа СКДПУ НТ может использоваться для митигации техник злоумышленников, описанных в матрице MITRE ATT&CK.

Показываем, какие конкретные механизмы защиты можно применить на практике.

Будет интересно:

Специалистам по ИБ, которые хотят глубже разобраться в технологиях защиты.

Архитекторам безопасности, ищущим способы закрыть ключевые векторы атак.

Техническим руководителям, оценивающим инструменты для противодействия сложным угрозам.

Мы в Сколтехе вместе с Harbin Institute of Technology, Институтом AIRI и Альфа-Банком запустили отбор на летнюю школу по машинному обучению, и приглашаем студентов, аспирантов и молодых исследователей, которые хотят погрузиться в самые горячие темы AI и поработать бок о бок с экспертами из России, Китая и других стран. Конечно, на английском языке. 

Рассказываем, как попасть на SMILES-2025, что вас там ждёт, и почему это одно из самых интересных летних приключений в ML, которое может с вами случиться.

BI-системы перестали быть инструментом только для аналитиков. Сегодня они охватывают всю организацию: от топ-менеджеров до рядовых сотрудников, а иногда данные доступны даже внешним пользователям. Например, ритейлеры делятся аналитикой с поставщиками, а государственные учреждения публикуют статистику для граждан. Однако чем шире доступ, тем острее встают вопросы информационной безопасности.

Раньше эту проблему решали радикально: создавали отдельные BI-контуры или дублировали данные с разными уровнями доступа. Такой подход работал, но усложнял архитектуру и увеличивал затраты на поддержку инфраструктуры. Сегодня достаточно внедрить ролевую модель или RLS — технологию, которая гибко разграничивает доступ в рамках единой системы без дублирования данных.

В этой статье разберём, как работает ролевая модель и как она реализована в Modus BI.

Почему одни продукты становятся культовыми, как iPhone, а другие исчезают с рынка? Секрет не только в выпуске продукта в правильное время, но и в грамотном продуктовом маркетинге. Продуктовый маркетинг — это не только участие в создании продуктов, но и искусство делать так, чтобы ими пользовались, любили, понимали их ценность и рекомендовали другим.

Я, Надежда Меркурьева, продуктовый маркетолог ИТ‑компании Innostage, в этой статье буду рассказывать — секундная интрига — про свою профессию.

Продуктовый маркетолог — это тот, кто переводит язык разработчиков и менеджеров с технического в понятные месседжи для пользователей, но делает это так, чтобы эти месседжи не просто информировали, а продавали. Он отвечает не за сам продукт, а за его восприятие. Он не изобретает фичи, а упаковывает их в истории, ценностные предложения и успешные кейсы, которые помогают пользователю понять: «О! Это решит мои проблемы».

Если говорить проще, продуктовый маркетолог берет крутой продукт, помогает клиенту увидеть его ценности (а не перечисляет возможности), и помогает продукту захватить рынок. Его зона ответственности — разработка позиционирования, создание стратегий выхода на рынок и работа с командами продаж.

Привет! Я — Таня Рашидова, QA тимлид в KODE. Я думала, что все тестировщики уже давно внедрили AI в свою повседневную работу. Но недавно выяснила, что многие либо не пробовали, либо попробовали, запутались, не получили вау-результата и забросили. Раз уж я уже объяснила, как использую AI в работе нескольким коллегам, решила оформить опыт в статью. Может, кому-то из вас она сэкономит время и силы.

Китай, контролирующий значительную долю рынка редкоземельных металлов, ужесточает глобальные цепочки поставок. Правительство страны ограничило экспорт ключевых для электронной отрасли элементов — скандия, диспрозия, гадолиния и других. Это ответный шаг на увеличение экспортных пошлин со стороны США. Вероятно, такие меры приведут к росту стоимости производства гаджетов и комплектующих, а значит, вырастет и цена конечного продукта для потребителя. Давайте попробуем разобраться, что происходит и чего ждать в ближайшем будущем.