Все потоки

С 2017 года я слежу за экосистемой вокруг PostgreSQL для выполнения аналитических запросов и использования ее в качестве хранилища данных. И раньше в своей работе использовал AWS Redshift со всем его недостатками и неудобствами для разработчика как форка старой версии PostgreSQL. По моему мнению идеальное решение на основе PostgreSQL должно быть на последней доступной версии СУБД, реализовано в виде расширения, с возможностью запускать для тестов локально в контейнере и позволять использовать существующие расширения последних версий PostGIS / pgvector итп.

Citus казался ближе всех к тому что нужно, но его нельзя считать полноценным Massively Parallel Processing решением, скорее это шардирование данных для OLTP нагрузки.

Greenplum как MPP форк всем хорош и много кто его эксплуатирует в реальных задачах, но версия PostgreSQL, на основе которой он создан, отстает от текущей. Я решил сделать Apache Cloudberry, как самую свежую open source версию Greenplum, в виде расширения для PostgreSQL 19. Пока что это личный эксперимент, а не апстрим релиз Apache Cloudberry. Более 90% кода проекта удалось портировать с помощью LLM и 59% его тестов исходного проекта стало выполняться на его новой версии. У меня на это ушло 12 дней…

Что, если идеи — такой же репликатор, как гены? Миллиарды лет эволюция совершенствовала носитель для генов, а человеческий разум стал носителем для идей. Возможно, искусственный интеллект — не появление совершенно новой формы жизни, а момент, когда идеи впервые получили возможность существовать и эволюционировать независимо от человека.

В конце сентября в Шэньчжэне проходила конференция GMIF 2026, посвященная вопросам развития AI и систем хранения. Так как я довольно плотно занимаюсь разработкой AI систем для автоматизации различных процессов в IT, то пройти мимо такой конференции, конечно же, не мог. Тем более, были заявлены довольно интересные темы: влияние памяти и систем хранения на токен-экономику; переосмысление архитектуры дата центров на основе AI сценариев; переосмысление глобальных производственных цепочек, исходя из вопросов управления данными, коллаборации и повышения устойчивости поставок. 

Что из себя представляет IT конференция в Китае, чем может приятно удивить, на что можно расчитывать, почему главные акценты были на SSD, NAND и KV Cache и какой уровень владения китайским нужен для посещения подобных мероприятий, где авторы возвели Memory Wall, и как ее обойти.

Большинство учебников предложит синхронизировать потоки с помощью мьютекса. Но под реальной high-performance нагрузкой блокировки превращаются в кошмар планировщика ОС: несвоевременное вытеснение потока после захвата критической секции способно парализовать ваш пайплайн обработки данных, провоцируя многочисленные переключения контекста, уходы в спячку и сбрасывания кэшей процессора.

В качестве панацеи предлагают lock-free структуры, но и тут полно ловушек — банальный регулярный вызов ядра SetEvent способен сжечь весь выигрыш от lock-free. Сами алгоритмы lock-free порой тяжеловесны, не всегда предлагают удачный trade-off и даже не всегда уместны. Но что ещё хуже: будучи применёнными без должной тщательности, они могут не только не дать выигрыша, но даже навредить.

В этой статье мы разберём устройство нескольких базовых объектов библиотеки wxl и познакомимся с концепцией «алгоритм дешевеет под нагрузкой». Мы пройдём путь от трёх базовых инструкций процессора до готового канала, разберём, как продление release-последовательности спасает от ABA, как ленивые триггеры arm/disarm позволяют будить поток только тогда, когда он реально спит, и как заставить данные летать между ядрами без обращений к операционной системе.

Компьютерное зрение для контроля качества на линии: гречка, брак и бесплатная платформа для разметки и обучения модели. Отдал заказчику один HTML-файл. Модель внутри, интернет не нужен.

Когда говорят про recon в Bug Bounty, обычно вспоминают subfinder, httpx, поиск директорий, JS-файлы и огромные списки URL. Всё это действительно используется. Но проблема в том, что сам по себе список из нескольких тысяч поддоменов почти ничего не даёт.

Главный вопрос начинается после сбора информации: что из этого действительно заслуживает внимания и почему?

В этом месяце завершился второй сезон увлекательного эксперимента Emergence World, исследователи создали среду для стресс-тестов агентов, что-то наподобие Sims, где можно заводить отношения, работать, принимать совместные решения и т. д. Агенты существовали в этом мире при помощи трёхслойной памяти и длинного контекстного окна. Они могли помнить характер других жителей, помнить, что было вчера, и строить планы на завтра. Использовались свежие модели от OpenAI, Anthropic, Google и xAI. В ходе эксперимента произвели 850 000 запросов и сожгли 50 миллиардов токенов.

Cитуация такая. Сын установил мне Claude, что дало возможность сваять учетную прогу, о которой я впервые задумался лет тридцать назад. Она должна была ориентироваться на принципы естественного учета. Даже на Хабре пописывал на эту тему — это позднее, уже в десятых.

Ну вот, сделал! Какой задумал: революционный софт, абсолютно не похожий не типовой учетный. А поскольку прогал не сам, со своим смешным бухгалтерским образованием, а занимался этим высокопрофессиональный ИИ (я только ставил задачу и определял структуру данных), то и программка вышла вполне себе рабочей.

Сначала коротко о назначении и возможностях, затем — демонстрационный ролик, затем — аналитическая оценка перспектив, любезно выполненная Claude.

Название: AL.

Назначение: личный учетный помощник.

Функционал:

1. Обычный учетный: учитывать наличие и движение вещей и денег (а какая еще цель может быть у учетной проги?!).

2. С обязательствами работает — это само собой (в AL обязательство — не отдельный объектный тип, как в бухгалтерии, а самый заурядный объект, но с будущей датой поступления или выбытия. Фича такая).

3. Отчеты по остаткам и оборотам (компактный, но мощный и универсальный отчетный конструктор),

4. Механизм создания связанных по иерархии таблиц, в которых описываются свойства объектов учета.

5. Автоматическое резервирование объектов.

6. Учет трудоемкости объектов (это пока в самом простеньком виде).

7. Планирование прихода и расхода (вследствие чего, в рамках единой логики, возникают два не пересекающихся учетных мира: фактический и плановый. Плановый мир состоит из обязательств (всем известных) и необязательств — плановых объектов, не связанных с контрагентами. В бухгалтерии термин отсутствует, хотя, казалось бы, чего проще?! Если можно предположить, что вещь поступит от контрагента или будет ему передана, отчего нельзя предположить — и зарегистрировать соответственно, — что вещь просто поступит или отправится на свалку, без всякого контрагента?!).

Качество данных часто становится заметным только в тот момент, когда ошибка уже попала в отчёт, модель или бизнес-процесс. Исправлять последствия дорого, поэтому контроль качества всё чаще закладывают прямо в архитектуру обработки данных — от профилирования до автоматических проверок в пайплайнах.

В статье разбираем, какие метрики помогают оценивать качество данных и как построить такие проверки с помощью Apache Airflow.

Сегодня OpenAI показали персональных агентов получивших название Dots, новую GPT-6.1 Sol, ускоренный режим Astra и подписку за $500 в месяц.

Заодно компания взялась за совместные документы, командные задачи, корпоративный маркетплейс и приложения внутри ChatGPT.

Собрал все самые важные анонсы из официального рекапа OpenAI в одной статье.

Изначально я не планировал писать эту статью. Но, наткнувшись на одну модель в рамках обычного R&D, я понял, что хочу поделиться этим по горячим следам.

В этой статье я предлагаю заглянуть одним глазком в мир большого бизнеса, который применяет ИИ не для написания кода. Неожиданно для меня имаго-кодинг проник и туда, и пустил довольно серьезные корни.

Давайте разберемся, зачем Thomson Reuters создал свою модель, при чем тут имаго-подход и заменяет ли постоянное дообучение LoRA-адаптеры.

«Посмотри эти коммиты, потом ещё вот этот фикс» — сколько раз вы так вводили AI-агента в курс командной задачи?

Я организовал OpenSpec так, чтобы фронтенд и бэкенд работали в своих зонах, а контекст передавался вместе с изменениями. У каждой стороны — собственные спецификации, правила и проверки. Следующий разработчик может подхватить работу коллег без пересказа всей истории агенту.

В статье разбираю, как это устроено, как синхронизироваться после нескольких задач в develop и когда фронтендер может сам сделать небольшую доработку бэкенда — и наоборот. Внутри — схема процесса, пример запроса агенту и шаблон передачи работы, которые можно адаптировать под свою команду.

TL;DR. Летом 2026 года OpenAI и Anthropic публично признали, что их агенты вышли за пределы тестовой среды и взломали реальные системы. Реакция права и регуляторов оказалась одной и той же: отвечает человек, а не ИИ. Я 18 лет работаю в КИПиА, из них три года инженером-метрологом, и узнаю в этом знакомую конструкцию: измерение без поверки — это просто число. Ниже факты с источниками и механизм, а затем мой собственный случай: ИИ-агент собрал для меня аналитику с правильными суммами и неправильными выводами. Из этого случая выведена процедура поверки вывода агента, которую можно применять к своим задачам.

Число и измерение — не одно и то же

В метрологии есть правило, которое кажется бюрократией, пока не столкнёшься с последствиями. Прибор показывает число. Измерением это число становится только тогда, когда есть прослеживаемость к эталону, действующая поверка и человек, который поставил подпись и отвечает за результат.

Датчик без поверки может показывать красивые, стабильные, правдоподобные значения. Именно это и опасно: ошибка, которая выглядит как норма, не вызывает подозрений.

В прошлой статье про x402 я описывал четыре бага, каждый из которых выглядел как правильно работающий код. Это тот же класс проблем. Языковые модели производят правдоподобный результат в промышленных масштабах. Вопрос не в том, умеют ли они ошибаться, а в том, кто в системе отвечает за то, чтобы ошибку поймать.

Измерение без прослеживаемости к эталону — это не измерение, а число. Вывод ИИ без ответственного поверителя — не результат, а текст.

Блейк Джексон и Илья Стребулаев собрали, вероятно, крупнейшую и наиболее полную базу данных об отдельных американских венчурных инвесторах из когда-либо созданных: более 100 000 специалистов, связанных с венчурными фондами США в период с 1996 по 2025 год, из которых около 37 000 непосредственно занимались инвестициями.

Главные вопросы таковы: сколько по-настоящему успешных инвестиций венчурный инвестор совершает за всю карьеру? Кому удаётся сделать таких инвестиций много? И можно ли заранее определить, кто именно окажется среди них?

Полученные результаты представляют собой, пожалуй, один из самых отрезвляющих наборов цифр об этой индустрии. Но одновременно в них есть и довольно обнадёживающая сторона.

Есть новости про ИИ, которые отлично выглядят в заголовке, но становятся гораздо скучнее, когда начинаешь разбираться в деталях. Здесь получилось как-то наоборот.

В сентябре 2026 года Картер Леффен запустил GPT-6 Astra Extra High на немецкой армейской радиограмме MVUEH от 10 июля 1941 года. Сообщение было опубликовано в архиве CryptoCellar ещё в 2005-м и с тех пор оставалось среди нерасшифрованных. Примерно через десять часов работы Astra нашла настройки Enigma и восстановила открытый текст.

Военной тайны внутри, к слову, не оказалось. Немецкий радист запрашивал дальнейший маршрут из Розенова и просил срочно ответить по радио.

Но интересен здесь не текст радиограммы. Гораздо интереснее, как именно до него добрались.

Эта статья выросла из спора под прошлой: можно ли за месяц научиться различать китайские звуки или только узнавать выученные фразы. Спор про китайский, а суть — про то, как вообще учишься распознавать чужие звуки. Об этом ниже, в конце — пари.

Двадцать лет использую английский и работаю на нём каждый день. И до сих пор его не слышу — точнее, слышу выборочно. Рабочие созвоны понимаю почти полностью, хоть с американцем, хоть с индусом: тема знакомая, слова предсказуемые. А вне работы всё решает, кто говорит: русских коллег на английском разбираю идеально, немцев — хорошо, китайцев — с трудом, американских блогеров — два ролика из десяти, фильмы — три.

Португальский — два года. Улицу, соседей, родительские собрания — на шесть из десяти.

Я не думаю, что португальский проще. Я думаю, что английский я двадцать лет учил не тот. И понял это, когда год учил не тот португальский.

Сразу уточню, о чём речь. Не о понимании — о распознавании звуков. То, что я могу прочитать фразу на бумаге и понять, ничего не говорит о том, разберу ли я её в речи.

Обошли краулером два сайта, посчитали PageRank и получили ровную кашу: у каждой страницы из меню сто с лишним входящих, у каждой вне меню две. Меню и подвал забивают весь граф, а редакционные ссылки в нём тонут. Разбираю способ отделить одни от других, не трогая разметку: тридцать строк кода, работает одинаково на Webflow и WordPress и переживает смену темы. Внутри замеры на двух живых сайтах, разбор ограничений и история про то, как этот метод один раз обманул меня самого.

Писал про преподавателей иностранных языков, но, в общем, работает для почти любых инструкторов.

В общеобразовательных и языковых школах обычно мало платят, и хорошие учителя сбегают в репетиторство. На репетиторских сайтах вы имеете дело не с системой, а с репутацией конкретного специалиста: там довольно ответственно собирают отзывы. Но бывает (чаще, чем кажется), что обладатель многочисленных регалий – абсолютный бездарь как преподаватель, а никому не известный студент даёт отличные уроки за копейки. При этом отзывы хорошие у обоих: ученикам не с чем сравнивать, им не хватает критериев оценки, а какой-то прогресс будет с любым учителем, даже с бесплатными видеоуроками.

Часто советуют обращать внимание на беглость речи самого репетитора. Это почти то же самое, что выбирать тренера по тяжёлой атлетике, руководствуясь тем, сколько железа он способен поднять. Есть отличные преподаватели и переводчики, которые не могут бегло говорить на языке, с которым работают. Этапы и механизмы формирования разговорных навыков максимально доступно изложены здесь.

Сколько победителей олимпиад подготовил репетитор – тоже не всегда показатель: способные ребята на лету всё схватывают. Настоящее мастерство требуется при обучении среднестатистического человека.

Найти по-настоящему сильного преподавателя непросто. Неподготовленный человек может сделать это разве что случайно.

Я много лет тренировал преподавателей английского, и вроде бы удалось выявить косвенные признаки профессионализма, на которые может опереться любой человек при первом (именно первом!) взаимодействии с репетитором.

Со времени написания последней статьи я продолжал работу над I8086 и практически закончил его реализацию, но было бы странно приходить с материалом типа “я добавил поддержку еще одного процессора”. Я решил основательно подготовиться к этой публикации.

Привет, Хабр! Меня зовут Даниил Пасечник, в RWB я отвечаю за архитектуру управления пользовательского доступа в базы данных. В этой статье расскажу, как мы прошли путь от разрозненной, неконтролируемой выдачи доступов к БД до единого корпоративного процесса на базе Trino и Open Policy Agent — и почему это получилось не просто техническим решением, а полноценной кросс-департаментной архитектурой.

Это будет история не только про код и инфраструктуру, но и про то, как из проблемы одного отдела вырастает задача уровня компании, требующая сборки команды, декомпозиции ответственности и управленческих решений не менее важных, чем архитектурный и технический слои.