Моя лента

Привет, Хабр! Недавно у меня появилась задача - собрать RAG-систему для интернет-энциклопедии. В поисках решения я вышел на новый подход к гибридному RAG - “DAT: Dynamic Alpha Tuning for Hybrid Retrieval in Retrieval-Augmented Generation” (Динамическая настройка Альфа-параметра для гибридного поиска в RAG). 

Поиск по Хабру и Рунету показал, про подход DAT на русском языке еще не рассказывали, поэтому спешу поделиться находкой с вами и обсудить преимущества и недостатки этого метода. Эта статья - упрощённый пересказ научной работы. Материал будет интересен как продвинутым, так и начинающим разработчикам RAG-систем.

Учёные из Harvard Medical School представили модель искусственного интеллекта popEVE, которая способна предсказывать, какие генетические варианты вызывают редкие наследственные болезни. Модель анализирует любую генетическую мутацию и присваивает ей оценку риска, позволяя врачам быстро выявлять патогенные варианты среди миллионов безвредных. Это особенно важно при редких заболеваниях, где традиционные методы диагностики часто занимают годы, а постановка точного диагноза становится настоящей иголкой в стоге сена.

Сегодня я хочу показать и рассказать вам, как, подключив к ESP32-S3 тепловизионную матрицу MLX90640, можно запустить веб-сервер для стриминга теплового изображения с определением в реальном времени того, какие сущности попали в поле зрения тепловизора.

В моём случае была обучена свёрточная нейронная сеть для классификации трёх сущностей в инфракрасном спектре: кошки, человека или же отсутствие двух предыдущих.

Данная система является полностью автономной, и инференс TensorFlow Lite-модели происходит прямо на борту микроконтроллера.

В работе над продуктом данные — это главный помощник. С их помощью принимают решения на всех этапах — от создания до развития. Вместо того чтобы гадать, как поступит пользователь, смотрят на реальные факты: как люди пользуются продуктом и какие результаты это даёт бизнесу.

А что на счет самих данных, если мы их рассматриваем как продукт? Как будем оценивать их ценность, как будем планировать их развитие?

В статье предлагаю экспериментальный набор UX‑метрик: они помогут увидеть, где ваш продукт реально теряет пользу для пользователя. Методика готова к тестированию — цифр пока нет, но каркас для расчётов уже работает.

Данные с SSD могут быть повреждены или утеряны, если они будут оставаться без питания в течение длительного времени. Об этом напомнили эксперты XDA Developers.​

Накопители на QLC NAND обычно способны удерживать данные в течение около года, TLC‑модели — в течение 2–3 лет хранения в оптимальных условиях. Более надёжные варианты на MLC и SLC NAND теоретически могут сохранять информацию до 5–10 лет, однако такие решения почти не встречаются в массовом потребительском сегменте, отмечают эксперты.​

Иногда впечатление от алгоритмических задач такое, будто вас просят не решать проблему, а угадать «правильный» трюк из головы автора. В этой статье мы посмотрим на те же самые leetcode-подобные задачи глазами человека, который устал изобретать стеки и динамику на собеседовании и попробовал формулировать их как задачу оптимизации для солвера ограничений.

Разбираем, как привычные «найди максимум при таких-то условиях» превращаются в компактные декларативные модели, зачем вообще нужны такие упражнения, что они говорят о собеседованиях и о нашем отношении к алгоритмам — и где у подхода с MiniZinc/constraint solving проходят естественные границы.

Музыкальная компания, представляющая Coldplay и Эда Ширана, ранее обвинила технологическую платформу в массовом нарушении авторских прав.

Warner Music подписала лицензионное соглашение с сервисом генерации музыки на основе искусственного интеллекта Suno после урегулирования судебного иска о нарушении авторских прав, поданного год назад.

Наше исследование внешней части Солнечной системы выявило множество ледяных спутников, многие из которых имеют поверхностные особенности, указывающие на сложную геологию. В некоторых случаях эти особенности, в частности гейзеры Энцелада, указывают на наличие океанов под ледяной поверхностью. Их наличие объясняется гравитационным�� взаимодействиями, которые вызывают деформацию и трение внутри спутника, что создаёт достаточно тепла, чтобы расплавить внутреннюю его часть.

Чуть меньше внимания уделяется тому факту, что некоторые из этих орбитальных взаимодействий являются временными или циклическими. Орбиты любого тела не всегда регулярны и часто имеют долгосрочные циклы. Это также верно для других спутников, которые создают гравитационное напряжение. В результате внутренние океаны могут фактически появляться и исчезать, поскольку внутренние части спутников тают и замерзают заново.

Учёные БФУ им. И. Канта установили связь между дефицитом витамина D и психоэмоциональным состоянием студентов. Оказалось, что риски возникновения депрессии и тревоги напрямую связаны с нехваткой этого витамина в организме.

В исследовании приняли участие 194 студента с первого по пятый курсы БФУ им. И. Канта, которые прошли комплексное обследование, включающее измерение уровня витамина D в крови и оценку психоэмоционального состояния. Результаты исследования демонстрируют следующую динамику. Весной у студентов диагностируется в два раза больше случаев тревоги и депрессии по сравнению с осенним периодом. Концентрация витамина D в крови весной снижается в 1,9 раза. Выраженный дефицит витамина D весной выявляется у 47,9 % студентов (против 5 % осенью). При оптимальном уровне витамина D риск развития тревожно-депрессивных состояний значительно ниже.

Российская ИТ-компания ITFB Group представила систему KODA, которая позволяет оценивать реальную продуктивность команд разработки на основе объективных данных. Платформа уже показала свою эффективность во внутреннем использовании — за первые 3 квартала 2025 года производительность команд выросла на 30%.

KODA собирает и анализирует информацию из всех систем, которые используются разработчиками в работе: репозиториев кода, трекеров задач, систем непрерывной интеграции, баз знаний и инструментов тестирования. Это позволяет руководителям видеть полную картину работы команд без reliance на субъективные отчеты.

«Как разработчики для разработчиков, мы создали систему, которая говорит на языке инженеров, но при этом дает бизнесу то, что ему действительно нужно — прозрачность, измеримость и обоснованность инвестиций в ИТ. Наши ИИ-алгоритмы построены на понимании того, как на самом деле работает разработка, а не на абстрактных теориях», — отмечает Наталья Романова, директор по развитию ITFB Group.

KODA уже демонстрирует устойчивый эффект на продуктивность команд: сокращение time-to-market до 40%, снижение количества дефектов и переделок до 30%, а также заметное сокращение нагрузки на тимлидов за счёт автоматизации мониторинга и аналитики. Платформа предоставляет руководителям единую картину скорости, качества, фокусировки и стабильности команд, позволяя принимать решения не на уровне ощущений, а на уровне данных.

Особенностью платформы стала интеграция искусственного интеллекта. Встроенный ассистент отвечает на вопросы по базе знаний и работе команд, а система автоматического анализа кода помогает выявлять проблемные места. При этом все данные обрабатываются внутри компании — информация не передается сторонним сервисам.

За полгода активного использования Cursor IDE я была поражена тем, насколько этот инструмент изменил мой подход к работе. Разработка превратилась в удовольствие: поэтапное планирование, реализация, умные подсказки – агент выполняет задачи активно, быстро и, что самое главное, практически именно так, как я хочу.

Конечно, всегда есть к чему придраться, но существенных минусов становилось все меньше. Cursor-подобные IDE и LLM постоянно развиваются: с переходом на последние модели и увеличением контекстного окна, мощь инструмента достигла такого уровня, что повседневные задачи решаются за минуты, и я уже практически не задумываюсь о технической рутине.

Казалось бы, недостатков почти нет. Однако, всякий раз, приступая к новой задаче, я начинала новый чат. Мне не хотелось перечитывать свои диалоги недельной давности, искать там контекст. Но настоящая проблема возникает, когда задача переходит ко мне от другого разработчика. У меня нет доступа к его диалогу с чатом. Я не знаю, почему он принял те или иные решения, какие варианты он и AI отбросили. Мне приходится заново вводить Cursor в суть задачи, тратя время на объяснение того, что AI-агент моего коллеги уже знал.

Еще одной проблемой всегда остается отсутствие наглядного понимания хода проекта. Глядя на код, я вижу результат, но не процесс. Я не вижу, как менялась логика принятия решений и куда движется архитектура. Git Log дает мне сухие факты ("изменен файл X"), но не дает ментальной модели.

Получается парадокс: наши локальные AI-агенты умнеют с каждым днем, но как команда мы страдаем от "коллективной амнезии" и отсутствия единой картины мира. Именно это натолкнуло меня на идею Когнитивного слоя проекта (Project Cognition Layer). Если у нас уже есть инструмент, который идеально хранит историю всех изменений (Git), почему бы не "накинуть" на него когнитивный слой, понятный и человеку, и AI?

Пользователи социальных сетей отмечают, что некоторые американские магазины техники временно перестали печатать ценники на комплекты оперативной памяти. Администрация торговых точек отмечает, что цены слишком быстро меняются, поэтому актуальную стоимость проще уточнять у консуль��анта.

Привет, Хабр! Я Александр Лебедев, старший разработчик систем искусственного интеллекта в Innostage. В этой статье расскажу о нескольких интересных кейсах атак на ИИ-сервисы и базовых способах защиты о них. В конце попробуем запустить свой сервис и провести на нем несколько простых атак, которые могут обернуться серьезными потерями для компаний. А также разберемся, как от них защититься.

Маркетинг становится все динамичнее, появляется уйма новых внутренних технологий, площадок, решений. Стратегии, аналитика, тексты, презентации, креативы, ресёч — всё это отнимает часы, и часто не потому, что сложно, а потому что рутинно.

За последний год я перепробовал множество инструментов. Остались единицы — те, которые реально экономят время и помогают работать быстрее без потери качества.
В этой статье я собрал именно их.

Попробуем?

Навигация началась с того, что кто-то однажды посмотрел на бескрайнее море и сказал: «Да разберёмся как-нибудь». Спойлер: разобрались, но не сразу. Сотни лет люди блуждали, спорили, сочиняли карты, которые больше походили на фантазии, и пытались понять, почему компас иногда «обиделся» и показывает не туда. И всё это — чтобы сегодня корабли сами знали, куда идти. В статье — история о том, как человечество шаг за шагом училось не терять курс.

Привет, Хабр! Меня зовут Антон Филимонов, я руководитель Центра компетенций по разработке прикладных решений в «Газпром ЦПС». Чтобы успевать за быстроизменяющейся рыночной средой и быть эффективной, наша компания должна уметь формировать новые команды и выводить их на оперативный ритм в короткие сроки.

В этой статье я поделюсь опытом, как можно сократить время формирования эффективных команд, и покажу, что давление и шторм на ранних стадиях – не всегда плохо. Расскажу про базовые этапы формирования команд на примере модели Такмана и закона Йеркса-Додсона, а также на примере 5 типовых сценариев продемонстрирую как управляемое давление применяется для сокращения времени на формирование команды. Этот материал будет полезен тем руководителям, у которых есть задача быстрее вывести команду проекта на устойчивый рост продуктивности.

От красивых демок к законченным проектам: что я понял за полтора года работы с Claude Code

Я не программист. Я гуманитарий, который научился использовать ИИ для создания рабочих приложений. Но если эта статья поможет и вам господа разработчики, то моя гуманитарная тушонка будет вопить от счастья.

В общем с чем я столкнулся. С тем, что с виду все в ИИ кодинге красиво, но по факту большой проект, например свою LMS ты не соберешь, ИИ сдохнет.

Проблема была не в промптах и не в архитектуре. Просто процесс разработки с ИИ постоянно буксовал: Claude выдавал код с API прошлого года, поиск нужной функции занимал по 15 минут, после третьего рефакторинга я терял нить и бросал проект, начинал терять что было сделано, сколько не суй ему to-do листы.

Потом я нашёл свой стек из MCP-серверов, которые действительно повысили эффективность в разных случаях от 2 до 8 раз, позволили экономить до 80% токенов, не терять контекст и совершать на 8 из 10 ошибок меньше.

Признайтесь, бывало так, что для поста или презентации нужна идеальная картинка, а в итоге вы тратите полвечера, перескакивая между стоками, редакторами и сомнительными PNG из Google? И всё равно выходит не то, что было в голове.

С появлением нейросетей этот круг ада можно смело вычеркива��ь. Теперь идея появляется сначала в голове, а через пару секунд уже на экране. Хотите бизона в короне, киберпанковскую библиотеку или фэнтези-кофемашину на паровом ходу? Никаких фотографов, художников и бесконечных правок, только текст и немного фантазии.

Кстати, видели обложку с Наполеоном, который скачет верхом на динозавре и размахивает саблей, пока флаг с черепом развивается у него за спиной? Да, это не отрывок из учебника альтернативной истории. Это пример того, как нейросети умеют превращать абсолютно безумные образы в настоящие картинки.

И раз уж мы начали с эпика, давайте не тормозить. Сегодня разберём, какие нейросети могут оживить нашего француза и как ими пользоваться, даже если вы никогда не открывали Photoshop.

Пристегивайтесь, будет интересно!

Microsoft попыталась в шутливой форме продемонстрировать возможности своего ИИ, опубликовав в X пост о том, что «Copilot закончит писать код до того, как вы допьёте кофе». Идея не сработала: в комментариях пользователи осыпали насмешками как Copilot, так и Windows 11 и саму Microsoft.

Программисты восприняли пост не как рекламу продуктивности инструмента, а как очередную попытку Microsoft показать, что искусственный интеллект способен заменить человеческий труд. Пользователи обратили внимание на то, что компания забывает о своих давних, технически подкованных пользователях. Многие отметили, что разработчики, которые годами создают код, заслуживают инструментов, реально упрощающих работу, а не громких лозунгов о чудесах ИИ.