Идея этого лутбокса родилась в рамках творческого задания от нашего сообщества — создать серию сундуков в стиле постапокалипсиса. По задумке, это не просто сундук, а настоящий набор для выживания в мире, где цивилизация рухнула, а каждый день — это борьба за жизнь. Внутри может быть всё, что даст шанс дожить до следующего рассвета: от консервов и медикаментов до редких патронов или золота.
Саму концепцию я придумал лично — в виде прочного деревянного сундука с канистрой, туристическим ковриком и топором как символами автономного выживания. Чтобы придать образу законченный вид, я дополнительно визуализировал идею при помощи ChatGPT.
Эта статья — подробный разбор того, как мы смоделировали современный стандарт профессиональной цифровой радиосвязи Digital Mobile Radio (DMR) на отечественной инженерной платформе Engee.
Digital Mobile Radio (DMR) — это не просто «цифровая рация». Это международный открытый стандарт, который за счёт использования двухслотового TDMA позволяет удвоить ёмкость канала по сравнению с аналоговыми системами, сохраняя ту же полосу частот (12.5 кГц). DMR поддерживает не только голос, но и передачу данных, текстовых сообщений, GPS и обеспечивает надёжную, энергоэффективную связь для промышленности, служб быстрого реагирования и бизнеса.
Если вы хотите заглянуть «под капот» цифровой радиосвязи и понять, как отечественный инструмент позволяет решать сложные задачи верификации протоколов, добро пожаловать!
Представлен открытый репозиторий «The Little Book of Linear Algebra», где опубликовано введение в основные понятия линейной алгебры, причём кратко и понятно для начинающих.
Ученые из МФТИ с коллегами исследовали сплошные пленки гетероструктур пермаллой-платина и пермаллой-вольфрам методом ферромагнитного резонанса. Были обнаружены новые возможности управления параметром затухания спинового тока. Работа опубликована в Physics of Metals and Metallography.
В работе российского коллектива ученых был проведен эксперимент по спиновой накачке в широком температурном диапазоне (5—300 К) для образцов гетероструктур пермаллоя(20 нм)/вольфрама(5 нм) и пермаллоя(20 нм)/платины(5 нм).
• языки программирования: С++, С#, Rust, Haskell, Java, Go, JS, Swift, Python. • архитектура и дизайн кода, паттерны проектирования, документирование, функциональное программирование, контроль версий, тестирование, UX/UI — базу для создания качественного, мощного и стабильного ПО. • популярные фреймворки: Spring, Vue, Node, React, Xamarin. • полезные инструменты и приёмы для разработки программ: регулярные выражения в разных языках программирования, Docker, ZeroMQ и Dotfiles. • дополнительно позволяет изучить ML, компьютерное зрение, многопоточность, обработку естественного языка и SQL.
Недавно открыл для себя новый DI-фреймворк — RefleX, который, как оказалось, уже давно набирает популярность. Он является аналогом известных многим Zenject/Extenject и VContainer и открыто себя им противопоставляет. Стоит ли этот фреймворк внимания, что лучше выбрать, какие есть альтернативы — об этом расскажу далее, опираясь на свой опыт.
1% самых богатых людей в США сейчас владеет состоянием более 54 триллионов долларов. Это в 468 раз больше, чем у 50% самых бедных. Например, Илон Маск — богаче, чем 99% населения планеты.
Состоялся выпуск безопасного открытого решения HopToDesk 1.44.4 (код решения на GitLab) для удалённого рабочего стола для всех основных типов устройств, включая ПК с Windows, Mac, Linux, Android, ChromeBooks, iOS и даже устройства Raspberry Pi.
Состоялся выпуск проекта «LLM Tokenizer with Pricing Calculator in Zig», который представляет собой токенизатор Byte‑Pair Encoding (BPE), написанный на языке программирования Zig (Zig 0.15, без зависимостей вне std). Решение токенизирует текст и рассчитывает стоимость для различных поставщиков LLM.
«В Сан-Франциско самые аутичные рекламные щиты», — написал Габриэль Питерссон, работающий в OpenAI инженер программного обеспечения и исследователь ИИ. К твиту он приложил фотографию билборда, который удостоился такой характеристики.
Что тут происходит, догадаться легко. Знакомый с заменой текста токенами глаз сразу поймёт, что здесь перечислены номера токенов какой-то языковой модели. Но какой? Опытным путём удаётся установить, что это токенизатор GPT-4o, на данный момент самой популярной модели OpenAI. Номеру 64659 соответствует слово listen, 123310 — .ai, 75584 — /p и так далее. (Вернее сказать, что словам соответствуют токены. Обычно онлайн-инструменты предлагают оценить число токенов для кодирования текста, и найти инструмент для обратного преобразования — та ещё морока).
В результате получается полный УРЛ. По ссылке https://listenlabs.ai/puzzle стоит редирект на berghain.challenges.listenlabs.ai. На этой странице перечисляются правила игры Berghain Challenge: предлагают разработать алгоритм фейс-контроля, где с минимальным числом отказов нужно набрать зал из 1000 человек при множестве долевых ограничений («не менее 40 % берлинцев», «не менее 80% в чёрном» и так далее). Посетители приходят по одному, решение нужно принимать сразу, поток с известными частотами и корреляциями. Сценариев игры три. Людей придёт 20 тысяч, и если зал не набран — проигрыш.
Кроме условий и формы для регистрации для участия в челлендже на странице ведётся таблица со счётом. Как видно, уже больше тысячи человек попытались решить задачу. В таблице также указан результат модели ChatGPT-5 Pro, и лишь двое человек превзошли решение этой языковой модели.
Челлендж работает до 6 утра 15 сентября по часовому поясу Лос-Анджелеса. Победителя на самолёте отправят в Berghain, где подвергнут собеседованию в стартап Listen Labs. Формулировка непонятная — это будет билет в одноимённый берлинский ночной клуб, известный своим строжайшим фейс-контролем, или просто указание на пропуск нескольких раундов собесов? Впрочем, как поясняет сооснователь Listen Labs, это действительно будет вылет в Берлин.
Кстати, тема игры соответствует деятельности стартапа: в нём разрабатывают ИИ-модератора для качественных исследований, то есть бота, который сам проводит интервью с пользователями и суммирует инсайты.
На самом деле искать инженеров для найма таким способом — идея не новая. В комментариях к твиту вспомнили похожий билборд Google, доменное имя которого состояло из первого простого числа из 10 цифр, встречающихся в бесконечной последовательности после запятой у числа . Это было давно, в 2004 году, когда компания была куда меньше. Другой микроблогер замечает, что эти соревнования не только работают как критерий отбора, но и отлично привлекают соискателей особого склада ума.
🔥 Серия: Чем болен средний бизнес? Статья 5. Нейро-символический ИИ: прорыв в управлении или очередной хайп?
❓ ИИ обещает революцию в бизнесе. Но готовы ли мы к ней на самом деле? И не окажется ли «умная» система еще одной дорогой игрушкой, которая только усложнит жизнь?
😩 Вы слышите про ИИ из каждого утюга. Вам обещают, что нейросети сами напишут стратегию, найдут клиентов и победят всех конкурентов. Но ваш внутренний опыт подсказывает: где-то здесь подвох.vc
⚠️ Проблема не в том, что ИИ не работает. Проблема в том, что мы пытаемся заставить его делать то, для чего он не предназначен. Мы ждем от него чуда, а получаем лишь новые проблемы.
📉 В этой статье мы без хайпа и эйфории разберем, как на самом деле выглядит внедрение интеллектуальных систем, и почему большинство таких проектов обречены на провал:
🚫 Ловушка «черного ящика»: Почему нельзя слепо доверять выводам LLM, даже если они выглядят убедительно. 💸 Цена «интеллекта»: Разберем реальную стоимость проекта — от подготовки данных до обучения команды и борьбы с «галлюцинациями» ИИ. 🧠 Архитектура трезвости: Покажем, как нейро-символический подход, где ИИ работает в связке с формальной логикой, позволяет взять технологию под контроль.
🚀 Но главное — мы поговорим о реалистичном пути. В статье вы найдете дорожную карту внедрения, которая учитывает риски, ограничения и суровую правду российского бизнеса. Узнайте, как связка ИИ и языка ДРАКОН позволяет построить систему, где машина делает черновую работу, а человек — принимает умные решения.
В последнее время к нам в студию часто поступают запросы на разработку систем бронирования с возможностью управлять записями и справочниками. Особенно это актуально для B2C-сервисов вроде студий красоты и клиник, где нужно быстро и недорого собрать админ-панель, которая сразу включится в работу, без остановки процессов и долгого онбординга.
Многие из существующих систем-агрегаторов работают по линейному принципу. Это значит, что один мастер может за 1 единицу времени оказывать одну конкретную услугу. Из-за чего возникает проблема с групповыми записями, где один и тот же специалист может гибко участвовать в разных частях процедуры.
В самих бронированиях также часто происходит изменения – отмены, переносы, замена одних услуг другими – которые часто влияют на график мастеров и требуют мгновенного обновления интерфейса.
Поэтому компании все чаще обращаются за кастомными решениями. Но у самих разработчиков могут возникнуть вопросы:
Привет Хабр! Это Анастасия Товмасян, я руковожу проектами Центра экспертизы проектной деятельности «МосТрансПроекта». Жизнь любого беспилотного автомобиля начинается с проектирования, создания опытного образца и испытания на полигоне. Последний этап один из самых важных: он предшествует выезду автомобиля на дороги общего пользования. В мире существует несколько сотен полигонов, в этой статье расскажу о самых интересных.
Согласно экспертным оценкам, к 2035 году доля продаж автомобилей с высоким уровнем автономности может составить от 15% до 50% на мировом рынке. И хотя точное количество выпущенных беспилотных автомобилей неизвестно, некоторые компании уже владеют парком подключенных авто, насчитывающим сотни единиц. Прежде чем выйти на дороги и стать участниками движения, каждое транспортное средство (или отдельная технология, необходимая для автономного вождения) тестируется на полигонах.
Как IBM не смогла превратить технологию Watson в медицинский продукт и потеряла миллиарды.
(От автора: Все факты в этом материале взяты из открытых источников: The Wall Street Journal, STAT News, IEEE Spectrum и других. Имена и события реальны. Наша цель — извлечь уроки из чужих ошибок, а не бросить камень в гиганта. Великие провалы учат лучше скромных успехов.)
Привет, Хабр! У каждого разработчика в серьезном проекте наступает момент, когда хочется отвлечься и написать что-то для души. Что-то простое, классическое, но в то же время увлекательное. Часто такие "внутренние пет-проекты" становятся «пасхальными яйцами» — секретами для самых любопытных пользователей.
Сегодня мы расскажем, как и зачем мы спрятали в нашем приложении для стеганографии «ChameleonLab» классический «Тетрис». Это не просто история о «пасхалке», а пошаговый гайд с подробным разбором кода на Python и PyQt6, который покажет, что, несмотря на кажущуюся простоту, создание «Тетриса» — это интересная задача с множеством подводных камней.
Один из нарративов, который часто транслируется в различных формах — что ИИ закрывает вход в профессию программиста: компании якобы перестали нанимать джунов, потому что задачи начального уровня теперь дешевле отдать большим языковым моделям. На Хабре как раз вышла статья, где объясняется отчёт за авторством Stanford Digital Economy Lab.
Автор статьи пересказывает суть отчёта: на рынке происходят сдвиги в найме молодых специалистов после 2023 года, и прежде всего в ролях с высокой долей рутинных, воспроизводимых процедур. В качестве объяснения предлагается различие между «явными» знаниями, которые БЯМ воспроизводят хорошо, и «неявными» компетенциями, присущими более опытным сотрудникам. Утверждается, что поэтому компании реже берут джунов, не сокращая мидлов и сеньоров, что деформирует привычную карьерную лестницу.
При всём уважении к личности автора хочется вынести собственный комментарий из пространства под этой статьёй в отдельную публикацию для раздела «Посты». Сразу предупреждаю, что отчёт американский, поэтому обсуждать будем заокеанские биопроблемы.
Большинство подобных прогнозов удобным для себя образом умалчивают: кончился период вливания денег в экономику во время глобальной пандемии коронавируса. Три года назад денег было навалом, на работу брали любого человека с пульсом, сейчас лафа кончилась. Изобретать всемогущий ИИ для объяснения не приходится, если есть фискальная политика Федрезерва США.
Дополнительно это умножается на эффект того, что образовательные институты наконец-то нарожали достаточно молодых специалистов с корочками computer science, как это годами и умоляли сделать в индустрии. И вот тут они как раз невовремя — девать вагоны этих джунов теперь некуда.
И упаси вас господь наглядно показать, что по сей момент число работников в крупных технологических компаниях раза в полтора выше, чем до пандемии. Посмотрите, в «Гугле» образца 2024 года работает в полтора раза больше человек, чем было в 2019.
Число сотрудников Google. Коррекция произошла, но эффектов массовой автоматизации не наблюдается. Ну или она как минимум не такая массовая, как нам обещали. Statista
И кстати, что же случилось в 2013 году? (Реструктуризация Motorola и масштабные чистки в Motorola Mobility). Неужто никакой ИИ не нужен для массовых увольнений, а сокращения штата могут быть продиктованы экономикой и банальными интересами бизнеса?
Нарратив «это я, а этого автоматизируем» уже не удовлетворяет ситуации. Дарио Амодей заявил, что через 6 месяцев 90 % кода будет писать ИИ. Сделал он в марте этого года. Вот уже сентябрь — и языковые модели разве что щупают потолок своих возможностей, но не пробивают его.
Одна из последних надежд США обойти Китай экономически — это надежда на всемогущий ИИ. Отказываться от вливаний в ИИ нельзя ни под каким соусом. Поэтому новый подсознательный нарратив гласит, что пострадают в первую очередь джуны, а потом и вам достанется.
Это ведь научная деятельность так выглядит: мы изобретаем красивые сказки, и чья звучит лучше, в ту и верим. Если непонятно, то говорю прямым текстом: меня эти выводы из чьих-то отчётов про незанятых джунов не устраивают абсолютно. В очередной раз попытка придумать красивое объяснение и истолковать статистику объяснениями про ИИ, а не общими экономическими условиями. Эффект от больших языковых моделей может и есть, но почему все аккуратно молчат про макроэкономическую ситуацию в целом?
Есть объяснение куда лучше: общее уменьшение всех экономических показателей везде и непредсказуемая деятельность человека на посту президента США. Выбранный нами на Госуслугах Трамп то вводит какие-то новые огромные таможенные сборы, то убирает; то заявляет об их исключительно экономической природе, то внезапно начинает тарифами играть в геополитику; то чуть ли не бросается в пляс, то прямо сейчас не появляется на публике.
Политическая непредсказуемость — поцелуй смерти для любой стабильной экономической деятельности. Ненайм джунов — прямое следствие нестабильности в экономической политике США. Нет абсолютно ничего удивительного в том, что в такой штормоопасной ситуации американские технологические компании не спешат нанимать молодых разработчиков. Это не ИИ, а экономика.
Если вы используете код десктопа, курсор или другие инструменты, то знаете: ИИ уже не просто генерирует код — он читает файлы, делает коммиты, отправляет письма. Эта интеграция работает через протокол MCP, который позволяет подключать серверы буквально в пару кликов. Увидели интересный GitHub-сервер, установили — и готово.
Но у MCP есть обратная сторона: каждый сервер требует широкие права. Gmail-сервер просит полный доступ к почте, GitHub-сервер — ко всем репозиториям, файловый сервер — к домашней папке. Microsoft уже фиксирует рост «теневых MCP-серверов», которые сотрудники ставят без ведома IT-отдела. Palo Alto предупреждает: злоумышленники маскируют вредоносные серверы под полезные.
Мы провели собственное исследование MCP, изучили отчёты Microsoft, Invariant Labs, Trail of Bits и протестировали разные атаки. В этой статье — разбор протокола и ключевых рисков безопасности.
Команда учёных из Пекинского университета разработала резиноподобный материал, который преобразует тепло тела в электричество. Это достижение может позволить следующему поколению носимой электроники непрерывно генерировать собственную энергию без необходимости использования громоздких батарей или постоянной подзарядки.
Целая область математики посвящена изучению математических узлов, которые можно получить из любого традиционного узла, склеив его свободные концы. Математики долгое время считали, что если соединить обрезанные концы двух разных узлов, сложность нового узла будет не меньше, чем сумма сложности отдельных узлов. Но недавно исследователям удалось найти узел, который оказался проще, чем сумма его частей.
. Это было давно, в 2004 году, когда компания была куда меньше. Другой микроблогер 
