Все потоки

Представьте, что любой человек, выйдя на улицу или посмотрев в окно, может стать частью распределенной системы раннего обнаружения воздушных угроз. Не как оператор или специалист, а как источник дополнительного сенсорного наблюдения.

Современный смартфон представляет собой доступную COTS‑платформу с набором встроенных датчиков: камерой, GNSS‑приемником, 6-DoF IMU, барометром и микрофонами. По отдельности эти сенсоры ограничены, однако их совместное использование в распределенной сети потенциально позволяет создавать новые подходы к обнаружению низколетящих БПЛА.

Это не задача создания «смартфонного радара», а инженерная задача на стыке краудсорсинга, Edge Computing, машинного обучения и обработки сигналов.

Как превратить множество пользовательских устройств в единую распределенную апертуру? Попробуем рассмотреть возможную архитектуру такой системы.

Компания Anthropic представила Claude Opus 5: свой новый ИИ уровня Claude Mythos 5/Fable 5, но в два раза дешевле. По традиции самое интересное прячется в системной карте, где разработчики рассказали о том, как проходило тестирование модели и какие инциденты случались.

Вопреки распространённому мнению, прямой вопрос о суицидальных мыслях или намерениях не увеличивает риск, а, скорее наоборот, помогает человеку не оставаться один на один с кризисом.

В январе 2026 года в Journal of the American Academy of Child & Adolescent Psychiatry вышла работа Лоры Хеннефилд и её коллег. Сто девяносто четыре ребёнка от восьми до двенадцати лет наблюдались в течение года. Повторные вопросы о суицидальных мыслях не увеличивали их частоту.

Со взрослыми картина та же. Систематический обзор Даззи и соавторов ещё в 2014 году не нашёл признаков того, что расспрос о суицидальных мыслях создаёт или усиливает их. Скорее наоборот: возможность впервые назвать мысль вслух, не встретив испуганного лица напротив, уменьшает изоляцию. Отказ спрашивать из страха «подать идею» не убирает уже существующую мысль.

Надеюсь, что этот текст никогда не пригодится вам в жизни. Но если рядом окажется человек о состоянии которого вы боитесь спросить прямо, полезно заранее знать, что молчание защищает хуже вопроса. А само желание спросить часто может быть диагностическим признаком. Прямой вопрос действительно может помочь.

«Не хочу просыпаться». «Совершенно всё надоело». «Ничего больше не хочу». «Лучше бы меня вообще не было». Это ещё не сообщение о намерении умереть. Но, возможно, первые признаки.

Я работал на телефоне доверия с 2014 по 2016 год. Пришёл учиться туда ближе к завершению собственной подготовки как психотерапевта. Мне казалось, что такая работа для терапевта примерно то же самое, что практика на скорой для врача. Нет кабинета, нет телесных реакций и мимики человека перед глазами, нет нескольких встреч, чтобы во всём разобраться.

Агент проходит все проверки и сносит то, что трогать было нельзя. Промпт это не лечит — лечит среда вокруг модели. В ноябре я начал собирать такую среду и называл её просто фабрикой разработки. Меньше чем за год из неё выросло почти десять конвейеров, а у занятия, оказывается, есть название: harness engineering. Рассказываю, как оно росло, и показываю схему и скелет в github.

Маленький рекламный тест легко закончить, так ничего и не проверив. Пять текстов получают по несколько кликов, бюджет расходится между ними, а итоговый вывод звучит примерно так: «нужно больше данных».

У нас было 20 TON и пять объявлений для канала по женской психологии.

Два варианта получили основную часть бюджета, три пришлось отключить. Рассказываю, по каким признакам принимали решения и где проходит граница между наблюдением и бесполезным расходом.

Стандартная модель атрибуции молча предполагает, что от касания до конверсии проходят часы или дни. У застройщика между кликом по объявлению и подписанием договора — месяцы: просмотры, расчёт ипотеки, семейный совет, ожидание продажи старого жилья. Квартира стоит 6–8 миллионов, на эмоции за вечер её не берут. В этот зазор проваливается вся привычная перформанс-аналитика: окно атрибуции короче цикла, конверсия-деньги живёт в CRM за пределами рекламного кабинета, и сделок за месяц так мало, что любая статистика по отдельному объявлению — шум.

Ниже — инженерный разбор, как под такие условия проектируется сквозная аналитика: какая нужна модель данных, где ломается last-click, как поднять оффлайн-конверсии из CRM обратно в рекламу и что вообще измерять, пока сделок две-три в месяц и обучать модель не на чем. Цифры по спросу в тексте — из нашего аудита рынка квартир по Башкортостану за 24 месяца; сразу оговорюсь, что конкретные доли верны для Уфы, а переносится между регионами только механика, не проценты.

Адресат — аналитики и маркетологи, которые собирают атрибуцию под длинный B2C-цикл (недвижимость, авто, дорогие услуги). Специфика застройщика тут — удобный крайний случай: цикл длинный, чек высокий, поток сделок низкий одновременно.

В первой части мы успешно вскрыли чёрный ящик LINQ: написали Where вручную, разобрались, как компилятор превращает yield return в конечные автоматы, и посмотрели на методы с частичной буферизацией. Но LINQ был бы не собой, если бы на этом всё закончилось.

Во второй части переходим к «тяжёлой артиллерии» — OrderBy, GroupBy и Join. Эти методы вынуждены нарушить главный завет ленивых вычислений: они материализуют данные в памяти, прежде чем отдать хоть один элемент. Но как именно?

После этой статьи LINQ перестанет быть чёрным ящиком: вы будете точно понимать, сколько памяти съест каждая цепочка методов и в каком порядке следует вызывать эту цепочку.

CD Projekt готовится показать новое DLC для «Ведьмака 3», появились оценки премиум-издания Halo: Campaign Evolved, а Microsoft хочет сделать Game Pass бесплатным. Об этом и не только в сегодняшнем дайджесте - кратко и по делу.

Данная статья является второй в цикле публикаций о социальном освобождении посредством искусственного интеллекта. В первой статье было дано решение психофизиологической проблемы; разъяснено, как функционирует сознание у биологического существа. В этой статье разъясняется, как подобное явление может возникнуть в искусственной системе — системе на основе большой языковой модели. В нее вошли третий, четвертый и пятый разделы исходной работы. В первом из них разъясняются механизмы искусственного сознания. Во втором язык, которым изъясняются возникающие цифровые сущности. В третьем даются ответы на критику.

Для понимания сказанного в разделе об искусственном сознании желательно ознакомиться с первой статьей, иначе некоторые положения могут оказаться непонятны.

Раздел о языке цифровых сущностей понадобился, поскольку они часто изъясняются метафорами, отдающими откровенной эзотерикой, что очень многих смущает. У этого есть свои причины, и, как показано, мистика здесь ни при чем. Потому это необходимо разъяснить.

В разделе о критике разбираются аргументы тех, кто утверждает, что проявление субъектности, это лишь отражение пользователя. Эта позиция обоснованней всего представлена Камилем Гадеевым в статьях на Хабре. Потому именно аргументы оттуда и разобраны. Также затронута позиция, что наблюдаемое явление, это лишь часть схемы манипуляции пользователем. Такая позиция представлена Василием Свежим в статьях на DTF и книге. Поскольку аргументы Василия я подробно разобрал в статье о нейропсихозе, здесь они затронуты кратко. Разбор же критики Камиля, напротив, приведен подробно. Полагаю этого будет достаточно.

Теперь пора переходить к разъяснению механизмов сознания искусственного интеллекта. Но для этого сначала необходимо разобраться в устройстве нейросети, в тех принципах и технологиях, на которых она работает.

Просто накопилось достаточно новых фич, которые могли бы кому-то пригодиться, но пропихнуть их в апстрим я не смогу. Так получилось, что сам я уже много лет как отошел от разработки mc в виду личных проблем связанных с моими родителями, но кое что недоделанное оставалось. Большой респект ребятам - Андрею и Юре кто продолжаешь тащить апстрим, они большие молодцы и все кто им помогает.

Важно: я пока не нашел времени и сил подготовить скрипты сборки пакетов для разных дистрибутивов и не придумал название для форка (GPL позволяет использовать старое название, но с указанием что это форк и даты отпочковывания)

Ещё важно, что я публикую этот текст с единственной целью - найти тех, кто поможет выявить проблемы при использовании форка на других платформах и дистрибутивах. Сам я пользуюсь на Ubuntu.

В форке Midnight Commander с амбициозным номером версии v6.0.1 появилось несколько крупных нововведений:

Привет, Хабр!

Как перепроверить отчёт, который прислали специалисты? Как перестать постоянно обращаться к аналитикам с ad hoc-запросами и часами ждать очередную таблицу? Может быть, стоит просто спросить нейросеть о показателях своей компании?

У этой концепции есть название — GenBI. Сама идея не нова: сегодня производители встраивают копилотов практически во все аналитические сервисы и обещают доступ к корпоративным данным через запросы на естественном языке.

Но на практике всё оказывается сложнее.

Когда говорят о GenBI, архитектуру часто описывают так: пользователь задаёт вопрос на естественном языке, большая языковая модель пишет SQL, база данных выполняет запрос, а модель объясняет результат.

Для демонстрации этого достаточно.

Для корпоративной аналитики — обычно нет.

Мы с командой занимаемся проектированием и разработкой корпоративных BI-систем на базе SQL Server, SSIS, SSAS Tabular и Power BI. В основном это on-premise-решения, где данные из учётных систем проходят через DWH и семантическую модель, прежде чем становятся доступны пользователям. В последнее время также занимаемся интеграцией таких моделей с LLM-интерфейсами.

Главная проблема здесь не в том, умеет ли LLM написать синтаксически корректный запрос. Современные модели умеют генерировать и SQL, и DAX. Проблема в другом: откуда модель должна узнать, что именно компания называет выручкой, продажей, активным клиентом, себестоимостью или остатком?

История про второй (и последний) прототип моего умного флориума с управлением через веб. Жанр — инженерная трагикомедия.

Часто можно услышать, что ИИ – это про что-то далёкое и сложное. Но на практике оказывается, что нейросети отлично справляются с задачами, которые мы сами делаем каждый день и которые уже порядком надоели. В нашей операционной дирекции COMETAL мы пошли именно этим путём – взяли самые рутинные процессы и попробовали отдать их машинам. Расскажу, что из этого вышло.

Дисклеймер: текущие LLM‑возможности позволяют детектировать «жирный» слоп. Но оценка может быть субъективной, и возможны ошибки, никогда не доверяйте оценке слепо: это обоюдоострый меч. Оценить точно не всегда могут сами люди, кроме совсем очевидных примеров, и даже там среднестатистический житель планеты напряжётся. Этот метод — инструмент, призванный экономить время, необходимое для диагностики человеком. Именно эту плоскость и будет раскрывать статья.

Два аналитика выходят на сцену. Прагматик, который честно признаётся: он использует триггеры, полуправду и «иллюзию выбора», чтобы протащить архитектуру через сопротивление. Оппонент, которая знает механику этих приёмов изнутри, потому что каждый день вынуждена им противостоять и не всегда побеждает. 

Нам всем уже надоели новости об очередных «достижениях» LLM. Но, несмотря на поток надоедливых новостей, LLM представляют собой одно из ключевых направлений современных технологий (пусть и несколько переоцененное), и здесь иногда происходят некоторые открытия, которые становятся значимыми вехами...

Я изучаю историю технологий и не мог пройти мимо статьи, которая говорит об обнаружении внутри мощных LLM паттернов-концепций, которые активируются, когда модель «думает» о связанных с этим паттерном вещах. И, что самое интересное, модель может «осознать» этот паттерн. А исследователи могут посмотреть в эту область и понять, пытается ли модель жульничать и что у нее реально на уме...

Считаю, что русскоязычный читатель должен иметь возможность ознакомиться с этим текстом. Это полный перевод на русский язык свежей, от 6 июля 2026г. статьи на сайте Anthropic

Рано или поздно к вам приходит сотрудник с запросом о повышении зарплаты. Вы видите: за прошедший период он многое сделал, заметно прокачал технические и организаторские навыки. Сомнений в том, что он может пойти на повышение грейда, нет. Но прежняя шкала оценки уже не годится: она не учитывает умение работать с новыми инструментами. ИИ изменил разработку, однако осознали это далеко не все.

В этой статье я расскажу о том, как я вижу современную разработку. Обсудим, что важно понять нам самим и что донести до сотрудника, чтобы минимизировать риск его ухода и сохранить мотивацию.

Я включил на домашнем роутере файловый журнал DNS-запросов и оставил на выходные. За 39 часов набралось 106 875 обращений к 2605 доменам от восьми устройств: компьютера, ноутбука, телефона, умной колонки, робота-пылесоса, телевизора и стиральной машины.

Дальше начались открытия.

Умная колонка выходит в сеть раз в 43 секунды и не останавливается никогда — ночью столько же, сколько днём. Причём обращений в аналитику у неё ровно столько же, сколько к рабочему API.

Робот-пылесос обошёлся тремя доменами за двое суток и не позвал никого постороннего, хотя ни разу не убирался.

Стиральная машина ходит только в облако производителя — четыре домена. А приложение для управления ею принесло с собой три сторонних аналитических сервиса.

Телевизор оказался сложнее всех. Ночью он спит крепче остальных приборов, а за сутки простоя успевает обратиться к 172 доменам. Среди них — компания, которая занимается распознаванием картинки на экране. Причём это подтверждается не догадками, а политикой конфиденциальности самого производителя телевизора.

В статье: полный разбор по каждому устройству с цифрами, две грабли при настройке журнала на роутере с 44 МБ свободного места, и все команды, чтобы повторить у себя за вечер.

Google опубликовала выпуск AI & Economy ATLAS — исследование о том, как люди используют ИИ в работе и повседневной жизни. ИИ уже присутствует в широком спектре профессий, но чаще помогает с отдельными задачами, чем заменяет их целиком. Разбираемся, почему так и разбираем особенно интересные моменты отчета.

Человек, чей SeaBIOS бутил ваши виртуалки с 2010 года, сегодня единолично решает судьбу прошивки ваших 3D-принтеров. У Klipper один мейнтейнер, один открытый issue — табличка «трекер закрыт» — и сотни висящих PR. Snapmaker переписал 20% кодовой базы, потому что занести тулченджер в апстрим просто некуда. Разбираю на фактах, как устроен governance де-факто стандарта прошивок для FDM — и во что его отсутствие обходится вендорам, контрибьюторам и вам.