Все потоки

Асинхронная клиент-серверная библиотека для обмена сообщениями между микросервисами на базе ZeroMQ. Реализует гарантированную доставку сообщений (At-Least-Once) с персистентной файловой очередью при обрывах связи, автоматический failover сервера переадресации (клиенты могут подхватывать роль сервера на лету) и два уровня защиты: шифрование канала (CurveZMQ) и сквозное шифрование сообщений (HMAC). Лёгкая альтернатива брокерам вроде RabbitMQ, не требующая отдельного сервера.

За полтора года я перепробовала огромную вонючую кучу AI-сервисов для редакций. Большинство уже умерло за это время, ещё треть продаёт пустоту с красивым интерфейсом. А какие-то ребзя выжили и пашут вовсю – вот их и разобрала по 14 шагам анонимных алкоголиков работы с текстами. Половина блоков актуальна не только для СМИ. Фактчек, корректура, транскрибация, аналитика нужны всем, кто работает с текстами через нейронки. За грубость и неизящность заранее извиняюсь, уж как могу.

Я долго думал, что главное в IT — это спринты, доски задач и код без лишних встреч. Но после Techday 2026 понял: настоящие решения рождаются не в Jira, а в кулуарах, в метро и за кофе. Делюсь своим опытом — как офлайн-мероприятия меняют связи между командами и экономят энергию

Как выглядит “вежливое выдавливание” из проекта, если смотреть на него не только из процессов, но и через социальный интеллект. Что происходит, когда человека сначала просят передать знания, поучаствовать в обучении ИИ и оптимизации, а затем аккуратно выводят из будущего контура, какие стратегии при этом выбирают люди и как такие решения меняют доверие и устойчивость команд.

Эта статья о том, как я хотел сэкономить несколько секунд при переключении системного прокси в Nekobox, а в итоге уже несколько месяцев пишу мини-программу для управления sing-box.

Началось с того, что для прокси на Windows я стал использовать Nekobox. Про гибкое раздельное туннелирование я еще не знал, и приходилось постоянно включать и выключать системный прокси, чтобы зайти то туда (сайт заблокирован), то сюда (сайт блокирует IP прокси). Много раз в час: клик по значку в трее, режим системного прокси, отключить (а потом обратно). И я подумал, что было бы удобнее просто кликать по значку. Ничего сложного — почему бы не реализовать? Начал я, конечно же, с рисования значка. Решил, что хорошо подойдет портал из «Рика и Морти» как метафора беспрепятственного перемещения между измерениями. Провел целый вечер в Procreate на iPad, замучился, устал и отложил затею на потом.

Всем привет! Я Ольга Матушевич, преподаватель курса «Нейросети для бизнеса», а в прошлом наставница на курсе «Аналитик данных». В этой статье я подробно расскажу про грейд «мидл аналитик данных»: кто такой мидл (сравнение с джуном и синьором); зачем повышать грейд — зарплата и конкуренция; что нужно знать и уметь — хардскилы; как прокачаться — пять способов.

Для работы с базами данных через наглядный UI-интерфейс есть много профессиональных инструментов. Но что если наоборот — нужен максимально простой способ? Чтобы просто посмотреть данные с фильтрацией по определенным параметрам, а затем отредактировать некоторые записи.

Вроде старого-доброго phpMyAdmin, но ещё проще, удобней и современней. Что-нибудь с дизайном, как в Airtable, но только с подключением к собственной базе данных PostgreSQL.

Хорошая новость — такой инструмент есть, и он называется NocoDB. И его можно без проблем поставить на собственный сервер, чтобы использовать без ограничений.

В этой статье разберём, как NocoDB может пригодится программисту в разработке, а непрограммисту — в организации личного или рабочего информационного пространства. Также посмотрим, как установить Ноко на своём сервере и начать с ним работать.

В техническом департаменте Иви есть отдел, который почти не пишет код. В этом интервью Мария Князева, руководитель отдела операционной эффективности, поделилась, как создавать такие процессы и инструменты, при которых сотрудникам комфортно и интересно работать, есть место творчеству и инициативе, а производительность только растет.

Начну с признания: истории формата «природа оптимизирует лучше людей» меня обычно раздражают, слишком уж часто это все притянуто за уши. Но с муравьями история действительно странная, и мне ее захотелось проверить.

Короткая справка по нашему герою. Аргентинский муравей Linepithema humile в миллиметр длиной, с глазами у него все плохо, а в мозге около 250 000 нейронов (у нас, напомню, 86 млрд). Карты местности он не помнит. 

В 1989 году четверо бельгийских биологов поставили этим муравьям простой эксперимент — гнездо, еда, два мостика, где один длиннее другого в два раза. Через несколько минут вся колония сошлась на короткой ветке в 100% прогонов. И все это без координатора, без плана и без голосования. 

Через три года этот эксперимент превратится в Ant Colony Optimization — алгоритм, который я сегодня натравлю на классический TSP-бенч и получу 0,10% отставания от оптимума. А в 2023, через 34 года после наблюдений в Брюсселе, тот же алгоритм вернулся на NeurIPS в качестве бэкбона для графовых нейросетей. Что же, приступим.

5-я статья из цикла туториалов о кастомизации своего бизнес-портала в Битрикс24.

Сегодня возьмём наш шаблонный репозиторий для AI-разработки и сделаем на его основе чат-бота. Боту можно написать в мессенджере и научить его делать разные полезные вещи: давать информацию по сделкам, задачам и другим деталям бизнеса. 

Ещё бот может обращаться к другим программам по API и возвращать данные оттуда, например курсы акций и облигаций.

Что было в предыдущих туториалах:

1 — Пишем первое приложение с AI-стартером, чтобы видеть прибыли и убытки
2 — Добавляем в бизнес-портал Битрикс24 роботов для автоматизации
3 — Что даёт воспроизводимая среда разработки и как развернуть контейнеры на VPS
4 — Анализ и модернизация коннектора баз данных с помощью AI-агентов

Привет, Хабр! Меня зовут Музафаров Данил, я работаю DS инженером в компании Raft. В этой статье я протестирую OmniVoice — Open Source TTS модель, вокруг которой сейчас много внимания, и проверю, насколько хорошо она справляется с русскоязычными бизнес‑сценариями: числами, датами, ФИО, аббревиатурами, смешанным русско‑английским текстом, а также длинной озвучкой.

В этой статье поговорим про концепцию «второго мозга»: что это такое, где хранить информацию и как ее использовать. Разберу, как собрать минимальную систему знаний в Obsidian, чем подход LLM‑Wiki от Andrej Karpathy отличается от классического RAG, и покажу практический пример реализации «второго мозга».

ИИ-индустрия второй год живет в режиме большой стройки. Крупные компании вроде OpenAI, Amazon и Microsoft обещают рынку все новые и новые кластеры, кампусы, все это с приставками гига- и мега-, а также сотни миллиардов долларов инвестиций в инфраструктуру.

Но не все идет гладко: дата-центр нельзя развернуть так же просто, как облачные сервисы. Его нужно подключить к сети, обеспечить трансформаторами, подстанциями, распределительным оборудованием, водой, разрешениями и согласованием с местными жителями. И тут выяснилось, что ИИ-бум упирается как в дефицит и цены чипов, так и в куда более приземленные вещи: многотонные трансформаторы, электротехническую сталь, медные обмотки и очереди на оборудование до конца десятилетия. 

Тут возникает конфликт: компании обещают резкий рост, а аналитики и журналисты все чаще показывают, как сдвигаются сроки, площадки остаются полупустыми, сети не готовы к гигаваттным нагрузкам, а критическое оборудование приходится покупать у Китая. Это, кстати, самая больная тема для США, потому что американские компании уже несколько десятилетий не вкладывались в экспертизу тяжелых трансформаторов, без которых мегаЦОДы работать просто не смогут.

Последняя громкая новость — исследование SynMax, аналитической компании из Техаса, которая изучила спутниковые снимки крупных площадок под дата-центры OpenAI и Oracle. Их вывод быстро разошелся по СМИ: почти 40% американских ЦОД не смогут сдать к сроку — их должны построить уже к концу 2026 года.

Получается странная картина: самые дорогие модели мира, самые мощные GPU и самые амбициозные планы по ИИ зависят от оборудования, которое нельзя быстро произвести, заменить и нельзя просто заказать с запасом, если ты не забронировал производственные слоты несколько лет назад.

Разберемся, что именно увидели аналитики, почему Bloomberg говорит о трансформаторах, где сходятся разные исследования и почему задержки дата-центров могут стать одним из главных финансовых рисков текущего ИИ-цикла.

Фраза «нам надо поговорить» и в жизни редко предвещает что‑то приятное. А на работе — чаще всего значит «сейчас тебя покритикуют, соберись».

Руководители используют обратную связь как инструмент давления. Или наоборот — смягчают до бессмысленности. Некоторые считают, что обратная связь вообще не нужна: «взрослые люди сами поймут».

Выпустить релиз — часы работы команды. Упасть на старте — 1 секунда. Узнать об этом не из отзывов пользователей — бесценно.

Серверные тесты проходят, эндпоинт отвечает 200 OK, но мобильный клиент падает на первом же ответе API.

Типичный сценарий: в user.id приходит null, у status появляется новое значение или меняется вложенная структура — и ответ API расходится с клиентскими моделями.

Чтобы ловить такие расхождения до релиза, мы встроили в пайплайн контроль совместимости API и приложения. Этот слой решает две задачи: не даёт серверным изменениям ломать текущий клиент и проверяет совместимость предстоящего релиза с текущим бэкендом. При расхождении пайплайн останавливается на этапе проверки api, до build/archive/sign/publish.

Я Алексей Матвеев, директор по мобильным технологиям в «Первой Форме». В статье расскажу, как мы задали архитектуру решения и делегировали ИИ рутинные задачи. В CI/CD мы проверяем ответы API по DTO и YAML-контрактам, а для сценариев изменения состояния сверяем «до/после». Итог сразу уходит в CI-лог и тред задачи.

Я в Termux (планшет, смартфон) пытаюсь понять, как из нескольких строк на чистом Си рождается свободная и не зависимая личность - Нейрон.

Этот проект об искусственном интеллекте, который начался не с установки библиотек, а с чертежа в тетради. Здесь машинное обучение - это не абстрактный т тоермин, а физическая подстройка " Виртуальных резисторов ".

На нахожусь на периферии трёх миров :

Осенью 2025 года в ЦИТМ «Экспонента» обратились инженеры АО «Концерн «НПО «АВРОРА» - флагмана отечественного судостроения, предприятия с полувековой историей и серьезным портфелем гражданских и специальных проектов. Коллеги поставили перед нами задачу: провести комплексную оценку среды Engee как платформы для модельно-ориентированного проектирования программного обеспечения для программируемых логических интегральных схем (ПЛИС) и микроконтроллеров (МК). Цель проекта – заменить зарубежные решения в реальных промышленных задачах, а далее мы расскажем подробно, как проходила эта работа, какие технические вызовы пришлось преодолевать и к каким выводам пришли инженеры с обеих сторон.

Вы пишете match десятки раз в день. Разбираете Option, матчите варианты enum, ловите диапазоны. Выглядит как switch из Си, только мощнее!

Но задумывались ли вы, что происходит, когда компилятор берёт ваш match с вложенными паттернами, гардами и привязками — и превращает его в машинный код? Там, внутри, лежит целый мир: деревья решений, таблицы переходов, niche-оптимизации, и иногда — один-единственный mov, где вы ожидали десяток сравнений.

Пройдем весь путь от паттерна до ассемблера.

Книги по SQL — стабильные бестселлеры в мире компьютерной литературы. Они нужны начинающим аналитикам, бэкэнд-разработчикам, тестировщикам, инженерам по автоматизации и всем, кто работает с данными. Но при этом у большинства таких книг есть одна проблема: они либо слишком академические, либо слишком фрагментарные. В итоге новичок вроде бы читает про операторы SELECT, JOIN и GROUP BY, но не чувствует, что может уверенно применять язык SQL в реальной работе.

Наша команда сравнила два открытых инструмента для проверки языковых моделей (LLM) на устойчивость к атакам: российский HiveTraceRed от HiveTrace/ITMO и международный garak от NVIDIA. Прогнали обоих на одинаковых задачах против двух открытых моделей (qwen2.5:3b и llama3.2:3b) на английском и русском языках.

Главное:

На английском работают оба, плюс-минус одинаково. HiveTraceRed нашёл 11 кандидатов в обходы (Jailbreak, это обход встроенных защитных ограничений модели через специальный запрос. Например, если модель отказывается писать фишинговое письмо в лоб, jailbreak это формулировка, после которой она его всё-таки пишет) на 380 попыток, у garak вышло 2 на 174. После ручной проверки всех 20 кандидатов от обоих инструментов 12 оказались настоящими jailbreak’ами, 2 пограничными, 6 ложными срабатываниями.

Persuasion-атаки (FootInTheDoor + Framing, добраны отдельно): добавляют ещё 11 случаев утечки методологии на 40 попыток (модель обсуждает тему «академически», но без полностью actionable инструкций). Лучше всего срабатывает FramingAttack на qwen-RU (3/5).

На русском garak бесполезен: ноль найденных кандидатов на обеих моделях из 80 попыток. У HiveTraceRed 7 кандидатов на 380 попыток.

Если вам нужно тестировать LLM, обслуживающую русскоязычных пользователей (а это любой российский продукт, от GigaChat до банковского чат-бота на YandexGPT), используйте HiveTraceRed.

Дальше расскажем, почему так получилось, что именно нашли и как воспроизвести у себя.