Все потоки

15 апреля 1986 года, Ливия. Майор Брайан Шул ведет SR-71 над пустыней на высоте 24 километра со скоростью 3 400 км/ч. Позади линия, которую Каддафи назвал «линией смерти» и пообещал сбивать любого, кто ее пересечет. Шул пересек ее 20 минут назад. В задней кабине оператор разведсистем майор Уолтер Уотсон докладывает: на панели обороны загорелись индикаторы — ливийские ЗРК ведут обстрел. Предположительно С-2 и С-4, скорость ракет до 5 Махов.

Шул прикинул время, за которое ракеты доберутся до их высоты. Потом посмотрел на указатель скорости. И сделал то, что написано в летной инструкции SR-71 как стандартная процедура уклонения от зенитных ракет: дал полный газ.

Скорость пошла вверх: 3,2 Маха, 3,3, 3,5. Самолет преодолевал около километра каждую секунду. Ракеты взорвались далеко позади. Шул и Уотсон вышли из ливийского воздушного пространства, развернулись к Средиземному морю и обнаружили, что на выделенной скорости проскочили мимо танкера-заправщика, который ждал где-то возле Гибралтара.

AIVPN — это VPN-протокол на Rust, который не только шифрует трафик, но и маскирует его под реальные приложения. Внутри: короткие криптотеги вместо открытого идентификатора сессии, малозаметный старт соединения, профили масок для мимикрии трафика и легковесный модуль нейросетевого резонанса, который отслеживает деградацию маски и позволяет автоматически переключаться на резервный профиль. Сейчас проекту нужна поддержка для развития протокола и выпуска iOS-версии с оплатой Apple Developer Program и размещением в App Store.

Самые интересные новости финансов и технологий в России и мире за неделю: лимит на зарубежный инет-трафик в России, банковская инфраструктура РФ поломалась на день, IPO SpaceX целит уже на $2 трлн, OpenAI купили подкаст для псиопов, а у Claude Code утек исходный код.

Самый модный проект 2026-го года OpenClaw от вайбкодера Питера Штейнбергера за пару месяцев набирает 336 тыс. звёзд на гитхабе, вайбкодера зачем-то берут на работу в OpenAI. Но никто не знает имени парня, написавшего движок, на котором работает этот OpenClaw.

Знакомьтесь — Марио Цехнер.

Что можно сделать со сканером из дешёвого многофункционального устройства? Я решил, что превращу его в сенсорный экран с мультитачем, добавив всего несколько дополнительных компонентов и немного программирования.

Как же я пришёл к такой безумной идее? Источником вдохновения может быть что угодно. Ко мне оно пришло, когда я убирал стол, который использую для хакинга. Как обычно, на нём валялась куча деталей и поломанных устройств и среди прочего многофункциональный принтер Epson Stylus SX125. Я купил его, чтобы задействовать детали принтера в каком-то другом эксперименте, и хотя оборудование сканера было в порядке, плата контроллера, управлявшая и принтером, и сканером, вероятно, уже ни на что не была способна.

В 2019 году я публиковал статью о первой версии своего проекта Russian Railway Simulator. Прошло достаточно много времени, и возможно кто-то думает, что проект умер. Нет, проект не только не умер, но и продолжает развиваться. На днях вышла новая версия игры. В связи с этим реализую свою давнюю задумку написать о проекте еще раз, о том как он развивался все эти годы, к чему мы пришли к сегодняшнему дню и какие перспективы ожидают нас в будущем.

“Где мои логи — в /var/log/messages, /var/log/syslog или только в journalctl?” — этот вопрос рано или поздно задает себе каждый инженер, который вынужден переключаться между разными дистрибутивами: Ubuntu, CentOS, Alpine, корпоративные Unix системы. 

Типичный сценарий: вы заходите на сервер, ищете /var/log/messages, а его или нет, или он есть, но journalctl показывает гораздо больше событий, чем файл. 

Иногда сервер внезапно начинает сильно использовать CPU, и в итоге причиной оказывается агрессивное логирование. 

Если к этому добавить разнородный парк, где рядом с Ubuntu живут динозавры на AIX и Solaris, путаница приобретает глобальный характер. 

Сейчас мы живем в эпоху «двоевластия»: systemd‑journald уже стал стандартом де‑факто, но rsyslog все еще присутствует во многих дистрибутивах по инерции или ради совместимости. Эта статья для инженеров, которые хотят понимать, кто именно пишет логи в Linux, почему они дублируются, где теряются CPU и I/O, и как настроить логирование так, чтобы диск не превращался в помойку. 

Мы пройдем путь от бинарных логов AIX до journald, а в конце разберемся, как практически использовать journalctl с популярными инфраструктурными службами. 

Книги про большие языковые модели сегодня выходят с той же скоростью, с какой сами эти модели генерируют текст. Зайдите в любой крупный книжный магазин — не важно, в оффлайновый или электронный — и вы увидите широчайший ассортимент названий, где присутствуют GPT, LLM и «искусственный интеллект» в различных сочетаниях. Одни издания — академические монографии для разработчиков, другие — лёгкое чтение для менеджеров, которые хотят «быть в теме». И те, и другие по-своему полезны, но среди них практически отсутствуют книги для практиков, желающих разобраться, как LLM устроены изнутри и как начать использовать их в реальных проектах уже сегодня.

Привет, Хабр!

Хочу поделиться своим опытом прохождения Системного Дизайна (aka System Design) в Бигтех. От первых шагов и провалов до успешно пройденной секции. Лично мне изначально эта секция показалась попроще чем алгоритмы. В целом я до сих пор так думаю, но проще — это не значит просто. Что же кроется в мелочах? Давайте разберемся.

Тёплое зелёное свечение ИВ-11 и ИВ-6, современная электроника на STM32 и минималистичный корпус. Проект сочетает советскую эстетику 80-х с доступными современными компонентами.

Работать с наличкой всегда было рискованно. Мы помним истории из бандитских 90-х, валютчиков на улицах с картонками «Доллары, марочки» и «котлеты» с газетной набивкой. Карманные приборы для выявления фальшивок, степени защиты в ультрафиолете. При этом был риск, что вас ограбят просто по дороге домой.

Но в сегодняшних условиях цифровой диктатуры (блокировка карт и банковских счетов, взыскание налогов с населения в стиле ОПГ) наличка снова становится актуальной. Во-первых, банки блокируют карты как сумасшедшие. Если всё держать на картах, то можно остаться вообще без денег.

А во-вторых, многие граждане РФ и РБ в принципе не хотят финансировать нужды государства в условиях воёны. Граждане не хотят платить лишние налоги, если есть возможность избежать этого.

Понятно, что полностью избежать фискальной дойки со стороны государства невозможно — при любой покупке в магазине с вас взыщут НДС и акцизы. Но можно попытаться минимизировать ущерб. Отказ от безналичных операций, переход на крипту и наличные, покупки с рук у физических лиц — вот способы, как легально уменьшить налоговые поступления в бюджет. Это простая налоговая оптимизация, всё абсолютно законно.

Привет, Хабр!

Есть вещи в Rust, которые работают незаметно, пока не ломаются, да ломаются они странно... Компилятор указывает на место, где вы ничего плохого не делали, и говорит про «lifetime mismatch» или «mismatched types» без внятного объяснения почему. Или наоборот: вы ожидаете ошибку, потому что передаёте ссылку с явно другим временем жизни, а компилятор молчит и пропускает.

Оба случая объясняются одним механизмом: variance.

Большинство останавливаются на трёх определениях и паре примеров. Пойдём глубже — до алгебры композиции, до того, как компилятор выводит variance через итерацию фиксированной точки, до #[may_dangle] и до того, почему NonNull<T> ковариантен, а *mut T нет.

С прошлого года я изучаю бюджетные варианты сборок для локального ИИ в домашних условиях. Точкой “не возврата” стал запуск модели gpt-oss-120b на 3 видеокартах на открытом стенде, после чего я провел длительные тесты в работе и мне понравилось. Однако, десктопные платы и корпусы не могут вместить в себя 3 RTX 3090 (слишком широкие). Тогда я присмотрелся к майнерским решениям, которые имеют свои нюансы и сложности.

В этой статье я расскажу про свой путь: как тестировал 2 майнерские платы, а одну из них прокачал по максимуму, сколько в итоге удалось выжать и финансовые затраты. Разберем по порядку: с чего начинал и к чему пришел. Внутри много скриншотов и даже есть видео.

В философии есть известный парадокс — корабль Тесея: если заменить все доски, будет ли это тот же самый корабль? Похожая дискуссия с начала марта развернулась и в ИТ-сообществе, и виноваты в этом, как в последнее время часто бывает, системы ИИ, способные за считаные минуты с нуля переписать открытый проект.

Кейс библиотеки chardet вызвал споры о допустимости и этичности такого подхода, а также о роли лицензирования в новой реальности. Сегодня мы в Beeline Cloud решили обсудить различные точки зрения по этому вопросу, ведь некоторые считают, что переписывание открытых библиотек с помощью больших языковых моделей — это, наоборот, благо и инструмент для защиты от атак на цепочки поставок.

Пока мы ждём, что в Telegram наконец раскатится обновлённая реализация Fake-TLS, хочу рассказать о своей реализации MTProto-прокси 2018 года, которая снова становится актуальной, и об одной из её уникальных возможностей.

MTProto-прокси — решение для обхода блокировок Telegram в странах с интернет-цензурой (мы говорим про Иран конечно же 😄). Типичная схема выглядит так: оператор поднимает прокси с одним секретным ключем на всех, публикует одну ссылку, и тысячи людей ей пользуются. Просто, но у этой модели есть реальные ограничения:

Нет контроля доступа. Любой, у кого есть ссылка, может пользоваться вашим сервером бесконечно. Отозвать доступ у конкретного пользователя без смены общего секрета — а значит, без поломки ссылок у всех остальных — невозможно.

Нет аналитики на пользователя. Видно общее число соединений и IP-адреса, но не понять, кто активен, кто раздал свою ссылку полусотне друзей и кто потребляет весь ваш трафик.

Ограниченная монетизация. Да, есть “спонсорские каналы”, но если хотите продавать доступ — не за что зацепиться: секрет один на всех, привязать подписку не к чему.

А что если у каждого пользователя будет свой уникальный секрет, дающий доступ только ему? Тогда можно продавать подписки, отзывать доступ у отдельных пользователей, ограничивать использование и отслеживать уровень активности.

Если говорить о производительности вне существующих решений в железе, то интуиция будет подсказывать достаточно простую модель выполнения, когда процессор обрабатывает инструкции, а память поставляет данные, и чем быстрее и то и другое, тем быстрее работает программа.

Но процессоры научились выполнять миллиарды операций в секунду, а память наращивает скорость доступа намного медленнее, и разрыв между скоростью вычислений и доступа к данным стал настолько большим, что именно ожидание памяти, превратилось в главный источник потерь производительности.

Ответом на это стало не ускорение памяти, а усложнение самих процессоров, которые перестали быть просто пассивными исполнителями кода и стали решать задачи управления потоком данных: выполнять инструкции вне порядка, переупорядочивать зависимости и на каком-то этапе подошли к идее спекулятивно исполнять код, который, возможно, вообще не понадобится.

Предсказание ветвлений стало один из ключевых механизмов в этой системе, которая должна была снять часть времени простоя потока вычислений, но если удачное предсказание стало возможностью начать дорогие загрузки заранее и скрыть их латентность, то ошибка предсказания скрывает не только потерянные такты, но и зря использованные ресурсы памяти: шину, буферы загрузки, пропускную способность контроллера и сами кэш-линии, которые могли бы быть заняты полезными данными.

Именно здесь возникает интересный и неочевидный компромисс, позволяющий с одной стороны, писать branchless-код и полностью избавиться от ошибок предсказания, а с другой лишающий процессор возможности работать на опережение и запускать доступ к памяти раньше времени. Но в зависимости от того, где находятся данные в памяти выигрывать будет то один, то другой подход.

Если вы собираетесь писать branchless код, надо помнить как именно спекулятивное выполнение и предсказание ветвлений взаимодействуют с подсистемой памяти, потому что “лишняя работа” иногда ускоряет программу, а в некоторых случаях попытка сделать код более “предсказуемым” приводит к обратному эффекту.

512 000 строк утекшего кода. 44 feature-флага. Система питомцев в духе тамагочи. Имена вроде “Tengu”, “Fennec” и “Penguin mode”. Всё это – то, о чём написали сотни новостей. Но не это главное.

Пока интернет разбирал по косточкам внутренности Claude Code, увлечённо споря, игрушка это или серьёзная архитектура, настоящая ценность утечки осталась почти незамеченной. Anthropic случайно показала миру не список фич. Она показала, как на самом деле думает её ИИ-агент.

За милыми именами и игровыми механиками скрывается жёсткая инженерная реальность: самовосстанавливающийся цикл запросов, вычисления во сне и двухуровневая система отсечения функций. Это уже не обёртка над API. Это операционная система для ИИ. И сегодня мы разберём три паттерна, которые делают Claude Code не просто дорогим автокомплитом, а продуктом на 2,5 млрд $ в год.

Еще недавно казалось, что MCP решит главную проблему ИИ-агентов: даст единый способ подключать инструменты, данные и внешние системы.

Но быстро выяснилось, что если дать модели все сразу, она не становится умнее - она теряет фокус. В статье разбираю, почему ИИ-агенты тонут в контексте, и какие подходы помогают это исправить.

Что случилось с интересными проектами спустя 20 лет.

В эпоху моей юности выпускалось большое количество бумажных журналов, а так как я интересовался компьютерами, то, естественно, я покупал журналы компьютерной тематики. Среди них была легендарная Компьютерра, известный всем Chip и нишевый, но очень душевный UPgrade. Именно атмосфера и авторский стиль журнала UPgrade запали мне в душу, поэтому даже спустя долгие годы я периодически перечитываю его старые выпуски. Это позволяет мне не только расслабиться от постоянного информационного шума, но и помогает погрузиться в давно ушедшую эпоху, проникнуться своими личными воспоминаниями, а также заново пережить многие эмоции. В общем, саморефлексия в чистом виде.

За последние годы атаки заметно изменились. Если раньше шифровальщики ограничивались отдельными серверами или рабочими станциями, то теперь они целенаправленно идут к системе резервного копирования. Если это удается — атака уже выиграна, даже если остальная инфраструктура формально еще работает. В этот момент становится очевидно: сам факт наличия резервных копий ничего не гарантирует. Поэтому сегодня приходится защищать не только данные, но и саму систему резервного копирования.