Все потоки

В интернете есть книги и множество статей, таких как эта, в которых авторы приводят аргументы в пользу использования Postgres для всего. Я решил рассмотреть один из вариантов использования — применение Postgres вместо Redis для кэширования. Я довольно часто работаю с API, поэтому я создал очень простой HTTP-сервер, который отвечает данными из этого кэша. Я начал с Redis, так как часто сталкиваюсь с этим на работе, а затем переключился на Postgres с использованием нежурналируемых таблиц и посмотрел, есть ли разница.

Арктур — ярчайшая звезда созвездия Волопас, является одновременно и ярчайшей звездой северного небесного полушария, а также четвертой по яркости звездой всего неба, уступая лишь Сириусу, Канопусу и Альфе Центавра.

Арктур конкурирует с лучезарной Вегой за звание ярчайшей звезды северных небес. И в XX веке более яркой считалась Вега. Но в начале третьего тысячелетия астрономы пересмотрели методику подсчета интегральной яркости, в которой большее значение было отдано более теплым тонам, и на первом месте оказался Арктур, ведь он оранжевый, а Вега голубая. Но разница в блеске между этими светилами по прежнему небольшая — сотые доли звездной величины. Интересно при этом отметить, что Арктур имеет отрицательную звёздную величину: −0,05m (на всем небе лишь четыре звезды могут таким похвастаться), а Вега — положительную: +0,03m.

Международная команда ученых совершила прорыв в области распределенного машинного обучения, разработав новые алгоритмы, значительно повышающие эффективность обучения моделей в федеративных сетях. Исследование, проведенное учеными из Университета имени Короля Абдуллы ( Саудовская Аравия), Московского физико-технического института (МФТИ), Университета Мила и Монреальского университета (Mila, Канада), Университета имени Мухаммеда бен Зайда по искусственному интеллекту (MBZUAI, ОАЭ) и Принстонского университета (США), представляет собой значительный шаг вперед в решении проблемы высокой вычислительной сложности обучения больших моделей в распределенных системах. Результаты опубликованы в материалах конференции NeurIPS 2024.

В эпоху тотальной слежки и централизованных платформ один проект предложил радикально иную модель интернета — локальную, анонимную, свободную. PirateBox, названный в честь легендарного Pirate Bay, создавал вокруг себя автономную Wi-Fi сеть без доступа к глобальному интернету. Несмотря на закрытие проекта в 2019 году, его идеи остаются актуальными и могут найти применение в современных реалиях.

Джон Эдмунд Керрич известен, как человек, подкинувший монетку 10 000 раз, чтобы проверить закон больших чисел на практике. Достоверно неизвестно, сколько времени у него занял подобный утомительный эксперимент, но обстоятельства ему так или иначе помогли: он был в немецком плену, и — как иронично или издевательски это не прозвучит — у него было много свободного времени. К тому же у Джона был помощник Эрик Кристенсен, который, вероятно, удвоил скорость проведения эксперимента.

Эта история заставила меня задуматься о том, какой тяжелой ценой и какими временными затратами в докомпьютерную эпоху ученым давались некоторые эксперименты. Этой статьей я хочу отдать дань уважения таким упорным мужам, как Керрич, и показать, насколько далеко мы продвинулись в прогрессе. И как это можно круто замесить с C++, оптимизацией, многопоточностью и щепоткой ненормального программирования.

Когда в 1984 году игра Duck Hunt появилась в гостиных и детских, она принесла с собой одно из самых знаковых периферийных устройств в истории игр — пистолет NES Zapper. Но магия, стоящая за наведением пластикового пистолета на экран и попаданием в 8-битную утку, была чем-то большим, чем простым развлечением для тинейджеров. Это был продукт передовой технологии — подобные инновации привели к целому потоку патентов для каждого нового поколения игрового оборудования. Мы решили их вспомнить.

Каждый раз, когда речь заходит о новом проекте, начинается вечный спор: какой фреймворк выбрать? Go или Rust для производительности? Python для скорости разработки? А может, стоит попробовать что-то на Elixir? Муки выбора знакомы многим. Вместо того чтобы в очередной раз теоретизировать, я решил пойти другим путем: взять и протестировать их все.

Так родилась идея проекта Framework DevBox — универсальной песочницы, где десять популярных фреймворков на разных языках упакованы в Docker-контейнеры и готовы к запуску одной командой.

Это видео создано из фотографии Клода Шеннона с помощью нейросети Алиса, основанной на Yandex GPT.
На него наложен звук, скрэмблированный с помощью программы, написанной нейросетью Claude от Antropic, названной так в честь Шеннона, практиковавшего машинное обучение ещё 70 лет назад.

В мире микросервисов десятки, а то и сотни сервисов живут своей жизнью. Каждый со своим адресом, своими правилами, своей аутентификацией. Для внешнего клиента это выглядит как город без улиц и указателей. API Gateway — это попытка навести порядок. Он становится единым фасадом, центральным КПП для всего вашего бэкенда.

Но эта простота обманчива. Внедрение шлюза порождает свой собственный набор сложных архитектурных проблем. Решить их неправильно — значит построить себе очень дорогую и хрупкую тюрьму.

Лежу я тут недавно, в 5 утра, а сам понимаю, что вставать-то мне в 9. А сплю я ну очень крепко. И в целом мне сложно проснуться. 

И я осознаю, что нужна тяжёлая артиллерия! Что-то из давно себя зарекомендовавшего. А единственное, что меня стабильно хорошо будило - это AIMP на ноуте, который запускал мой плейлист на полную катушку в заданное время. А теперь у меня Macbook, а вместо скачанного архива музыки - Яндекс Музыка. 

Решение, казалось бы, найдено. Открой приложение, да настрой запуск по таймеру, да? А вот как бы не так! В ЯМузыке такой фичи нет, крутитесь как хотите. 

Настроить что-то такое через Календарь и другие штатные приложения мне не удалось. 

Потраченные в пустую пол часа моего драгоценного сна! Чёрт! Надо решать как это сделать, это уже дело принципа!

^{-Что же, что мы умеем?}

^{-Мы умеем писать автотесты на Java!}

^{-Как нам это тут может помочь?}

^{-Ну хз...} 

Ага! Фреймворк Robot. Вроде штатная Java либа. Давайте раскручивать с чем умеем работать. Вооружаемся гуглом и Perplexity. Ещё пол часика умствований и у нас уже запускается приложение Яндекс Музыка.

Теперь остался вопрос, а как заставить его запускаться в нужное время и включать воспроизведение музыки?

Ну с запуском по времени не сложно Calendar и Timer. А вот как запустить воспроизведение вообще не тривиально. Клик на пробел - не работает, на enter - не работает. После прокликивания всех кнопок вычисляем, что запускается по клику на "K". Ну всё, теперь-то вообще нет проблем, да? Робот кликнет на любую кнопку - только скажи, что тыкнуть. Дописываем, компилим, запускаем - хрен там плавал а вот вы и не угадали, не работает! Клик по кнопке происходит не в последнем открытом окне, а на рабочем столе.

Да всё нормально в целом, всё по-старому. Вопросики только у тех, кто раньше проводил эфиры в Телеграмме. Мы ругали качество, отсутствие чата, но продолжали делать эфиры в телеге из-за бесшовности. Само напомнит, само уведомит, подключит в один клик.

Я давно и регулярно веду вебинары по субботам, и как только стримы в телеграмме перестали работать, я пошла искать замену. Казалось, много что есть на рынке и мы ничего не потеряли.

Тот самый момент, когда я поняла, как был хорош телеграм.

Всем привет! Меня зовут Ирина, я NLP-инженер в red_mad_robot, занимаюсь научными исследованиями интерпретируемости LLM и анализом механизмов внутренних вычислений моделей, чтобы применять полученные результаты на практике. Например, сегодня хочу рассказать, как мы подошли к решению задачи детекции галлюцинаций LLM в RAG системах со стороны исследования графов размышлений модели — с помощью интересного фреймворка от Anthropic.

В статье поговорим, как использовать cross-layer transcoders и атрибуционные графы для детекции галлюцинаций в RAG системах. Рассмотрим пример реализации детектора на графах для анализа модели Qwen2.5-7B и практические примеры использования. Спойлер: на простой реализации получили точность детекции 85% на тестовом датасете.

Как вы думаете, может ли нейросеть не просто писать код, а придумать игру с нуля — чтобы герои прыгали, анимации радовали, а всё это реально хотелось попробовать самому? Оказалось, для ИИ с этим не всё так просто. Одно дело — решить алгоритмическую задачку. Совсем другое — создать что-то, что приятно выглядит и не разбивается при первом запуске. Недавно исследователи придумали способ честно сравнивать, какой ИИ справляется с этой задачей лучше: они собрали целый полигон игровых примеров, где важна не только работа кода, но и то, что появляется на экране. Получилось не просто сравнение — а взгляд на настоящее и будущее генерации игр силами нейросетей.

Я всегда хотел собрать свой процессор. Не просто написать эмулятор или покопаться в чужих репозиториях, а пройти путь «от нуля»: описать RTL, прогнать через симуляцию, а потом оживить всё это на FPGA. В этой статье расскажу, как я к этому подошёл, какие инструменты использовал и на какие грабли наступил. Будет и Verilog-код, и опыт работы с симуляторами, и пара советов тем, кто захочет повторить эксперимент.

Честно говоря, идея «собрать свой процессор» долго казалась мне чем-то академическим. Мол, есть же готовые ядра: Rocket, BOOM, PicoRV32… Зачем плодить сущности? Но однажды я поймал себя на мысли: я могу запустить свой код на куске кремния, который я сам описал строчка за строчкой. Разве это не круто?

И вот я открыл текстовый редактор, выбрал Verilog, и начал писать. Да, граблей было предостаточно, да, дебаг занимал больше времени, чем разработка, но зато в конце на FPGA-плате мигнул светодиод, управляемый моим процессором. И ради этого стоило.

Стоит ли бизнесу так дорого платить за искусственный интеллект?

По данным отчета McKinsey, 78% компаний внедрили хотя бы пилотные AI-решения. Но есть нюанс: реальную ценность получают далеко не все.

На первый взгляд — это революция. Но массовое внедрение далеко не всегда про эффективность. И для многих компаний ИИ остается скорее витриной для инвесторов и партнеров, чем реальным источником прибыли и оптимизации процессов.

Почему так происходит? Ответ станет очевиднее, если посмотреть на последствия первой волны энтузиазма.

VSCode начал зависать: курсор не двигается, GitLens тормозит, Copilot не подсказывает.
Я решила подойти системно: измерения, анализ, инструменты диагностики VSCode.
И вот что получилось...

А вы тоже недоумеваете от момента, что, кажется, все забыли, что в середине 2010-х у нас зародилась целая новая ниша игровой индустрии, в которой вышло несколько устройств, а потом ее очень быстро закопали и забыли?

Какая ниша? В смысле, что несет автор текста? Правда не помните? Тогда давайте вместе вспоминать далекий 2016 год с его прорывными идеями.

Годами доступ к файловым шарам извне означал VPN или костыли вроде RDP-копипаста. Но в 2025-м всё изменилось. SMB over QUIC стал штатной фичей в Windows Server 2025, а с выходом Samba 4.23 технология стала по-настоящему кросс-платформенной.

Внутри — подробный туториал по настройке безопасного доступа к файлам через порт 443/UDP. Без VPN, с TLS 1.3, контролем доступа по сертификатам и готовыми командами для PowerShell и smb.conf. Разбираем, как это работает, где сэкономит нервы и когда старый-добрый TCP/445 всё ещё нужен.

На проходящей в эти дни конференции Микроэлектроника 2025 анонсировано новое процессорное ядро компании CloudBear – BI-672. Согласно представленным материалам, данное ядро преодолело рубеж микроархитектурной скорости 1 на GHz на SpecInt2017, что является значимым достижением и делает его самым производительным из когда-либо разработанных в России. Давайте вкратце пробежимся по деталям, доступным на данный момент.

На одном из первых слайдов можно видеть, какой прогресс был совершён по сравнению с предыдущей версией BI-671 с OoO исполнением:

Мы привыкли воспринимать сон как что-то пассивное: лёг, заснул, проснулся. Но на самом деле — это среда, в которой можно что-то делать. Более того, есть техники, позволяющие буквально «программировать» свои сны. В этой статье я попробую объяснить, как осознанность во сне можно рассматривать через призму алгоритмов, чем это похоже на инженерные задачи и какие инструменты можно «позаимствовать» из мира IT.