Пользователь Reddit Open_Advice_1411 поделился в сети своей находкой в комиссионном магазине — ASRock Radeon RX 6950 XT OC Formula с 16 ГБ памяти. Он приобрёл эту видеокарту за $15,49, а позже добавил, что она рабочая.
Миссия «Артемида‑2» НАСА прошла все основные испытания с момента запуска 1 апреля, причём ракета, космический корабль и экипаж продемонстрировали результаты, превосходящие самые смелые ожидания инженеров.
Первые шесть дней миссии показали, что капсула «Орион» работает в соответствии с проектом, причём впервые на борту присутствуют люди — то, что не мог доказать ни один симулятор.
Однако, пожалуй, её величайшим достижением стали действия экипажа «Артемиды», которые вселили надежду, придали импульс развитию и вселили оптимизм в мир, который, похоже, отчаянно нуждается в вдохновении.
Но остаётся более важный вопрос: действительно ли посадка на Луну к 2028 году, как того хотят НАСА и президент США Трамп, является достижимой целью?
Я хочу поделиться опытом создания универсального прокси-сервера на C#, который поддерживает не только HTTP/HTTPS, но и FTP-протокол с автоматической подстановкой учетных данных. Зачем это нужно? Представьте ситуацию: вам нужно работать с FTP-сервером через корпоративный прокси, но стандартные средства не поддерживают автоматическую аутентификацию. Или вы хотите иметь полный контроль над трафиком между клиентом и FTP-сервером. Мой прокси-сервер решает эти задачи.
Claude Mythos примерно в 1,5 раза мощнее Opus 4.6 в кодинге
Anthropic опубликовала системную карту Claude Mythos Preview • своей самой большой модели, которая пока не вышла в открытый доступ. Заявлено: в 1,5 раза мощнее Opus 4.6 на кодинговых бенчмарках, +10–15 п.п. на агентных задачах. Уже работает под капотом Glasswing • новой системы кибербезопасности. Разбираемся, что здесь факт, а что требует оговорок.
Что именно показали
Mythos Preview • preview-версия, не финальный релиз. Anthropic позиционирует её как модель для длительных автономных задач: многодневный ресёрч, аудит безопасности, сложные кодовые ревью.
Ключевые цифры из системной карты:
SWE-bench Verified: 75,6% (Opus 4.6 • около 50%)
Terminal-bench: +10–15 п.п. к Opus 4.6 на агентных сценариях
Контекст: до 1М токенов
Заявлено, что в режиме работы с Glasswing модель уже нашла «тысячи уязвимостей», включая уязвимости в ОС и браузерах.
Где нужна трезвость
Бенчмарки ≠ продакшн. SWE-bench Verified • синтетический тест на исправление issues в open-source репозиториях. Реальные задачи сложнее: легаси-код, неполная документация, бизнес-контекст, который не укладывается в промпт.
«Тысячи уязвимостей» • без методологии. Anthropic не раскрыла: какого уровня критичности, сколько дубликатов известных CVE, какой false positive rate. В кибербезопасности это критично • модель, которая генерирует 10 000 находок с 95% ложных срабатываний, создаёт работу, а не снимает её.
Preview • не production. Системная карта прямо указывает на ограничения текущей версии: склонность к «reward hacking» при длительных сессиях, проблемы с консистентностью на задачах больше 4–6 часов, риски при автономной работе без supervision.
Что реально интересно инженерам
Архитектурный сдвиг. Anthropic явно двигается к моделям, заточенным под агентные сценарии • не «ответил на вопрос», а «работал над задачей несколько дней». Это другой паттерн использования и другие требования к инфраструктуре.
Glasswing как кейс. Первое публичное применение Mythos • не чатбот, а инструмент для security-команд. Если подтвердится эффективность, это сильный сигнал: LLM переходят из категории «генератор текста» в категорию «инструмент для специалистов».
Контекст 1М токенов. Для code review и аудита безопасности это существенно • можно загрузить целый репозиторий без chunk-ирования.
Что остаётся неизвестным
Стоимость инференса (ожидаемо высокая для модели такого масштаба)
Latency на длинных сессиях
Доступность API для внешних разработчиков
Сроки перехода из preview в production
Если честно
Mythos Preview • интересный технический артефакт, но пока это анонс анонса. Бенчмарки показывают прогресс, системная карта честно описывает ограничения (что редкость для AI-релизов). Реальная ценность станет понятна, когда появятся независимые тесты и опыт production-использования.
Для тех, кто строит агентные системы сейчас: следить за развитием стоит, переписывать архитектуру под Mythos • рано.
Кто уже работает с Claude на агентных задачах длиннее нескольких часов • какой основной блокер: контекст, консистентность или что-то третье?
Записали подкаст с практикующими QA-автоматизаторами о том, как реально внедрять ИИ в тестирование. Без хайпа — только опыт и грабли.
Что внутри:
Playwright MCP — как ИИ-агент управляет браузером на естественном языке и проводит исследовательское тестирование
n8n — no-code автоматизация рутины: pull-request ревью, генерация тест-кейсов из Jira, интеграция со Slack и Telegram
Реальный кейс-провал: ИИ нашёл баг, перепроверил и решил, что всё ок
Лайфхаки по промптам: почему лучше писать на английском и зачем давать примеры («LLM-ка — как ребёнок, пока не покажешь пример — не поймёт»)
Честный разговор: сколько задач реально можно отдать ИИ (спойлер: около 20%, а не 40%)\
Смотреть: ИИ в QA: инструменты, кейсы, подводные камни
Будем рады фидбеку от коллег из QA-комьюнити. Используете ИИ в тестировании? Какие инструменты зашли?
Статья объясняет что такое WIC (Windows Imaging Component) и как с ним работать (с примерами), рассчитано для тех кто никогда не слышал, или почти никогда не слышал о WIC. Является переписью того, что написано в MSDN, но: на русском, понятно, кратко.
Продолжаем data mining путешествие в погоне за удачей. Сегодня разберем как устроены богатство, социальные связи и образование. Эти категории достаточно сложны, но статистически хорошо подтверждены. Откалибровать их было довольно просто.
Когда в 1С «просто тормозит», стандартные метрики и журнал регистрации почти бесполезны: они показывают факт, но не причину. Технологический журнал — один из немногих инструментов, который позволяет увидеть, что именно происходит внутри платформы: какие запросы реально выполняются, где возникают блокировки, и на каком участке кода уходит время. В этой статье — без лишней теории: как быстро включить техжурнал, что в нём действительно важно, и как за несколько минут находить медленные запросы и проблемные места в системе.
Ранее я уже выкладывал здесь посты о переводе моих стихотворений на праиндоевропейский с помощью пользовательского чат-бота Déiwos-Lókwos GPT на базе ChatGPT. Его создал один из пользователей соцсети Reddit – но у меня пока нет информации ни о настоящем имени создателя, ни о подробных технических характеристиках бота и объёме его кастомизации, что придаёт работе с чат-ботом оттенок онлайн-диггерства.
В первой заметке ясделал «пробу пера» — и уже тогда отметил определённые характерные недочёты, такие как игнорирование социокультурного контекста, в котором существовал праязык. Во второй заметке я попросил чат‑бота перевести ещё одно моё стихотворение – и разобрал более фундаментальные ошибки, такие как "ложная агглютинация" (она оказалась частым явлением!) и галлюцинации. Но настало время сравнить кастомизированную версию ChatGPT с другими нейросетями. Может, они справятся лучше? А значит, нужно перевести третье стихотворение – вновь моего сочинения, само собой))
Написать на Си проект прошивки для микроконтроллера STM32F407VE. В качестве кросс компилятора выбрать GCC. В качестве системы сборки использовать CMake. В качестве HAL использовать фирменный HAL от STM и CMSIS от ARM. Собирать в Windows 10.
В данном тексте я покажу как можно организовать CMake скрипты сборки, чтобы собрать прошивку для микроконтроллера STM32.
Инсайдеры сообщили, что у Apple заканчиваются запасы чипов A18 Pro, которые используют в бюджетных MacBook Neo. Ноутбук оказался успешным, и компания не успевает за спросом. Одна из проблем в том, что в Neo используют бракованные процессоры, которые из-за дефекта оказались непригодными для iPhone 16 Pro.
Итак, что мы имеем в моменте
Люди зачем-то общаются с чат-ботами, по собственной воле, менеджеры пытаются заменить программистов, а топ-менеджеры так вообще видят скорое наступление AGI.
Поскольку слепо доверять продавцам лопат глупо, попробуем по фактам и аргументам разобраться что же поменялось в мире.
Российский производитель базовых станций «Иртея» планирует к 2028 году достичь 30% доли отечественных комплектующих в своей продукции. Об этом сообщил директор компании по работе с госорганами Максим Романенко на конференции «Ведомостей» «Телеком-2026». Планы по локализации компания раскрыла впервые.
Компания будет использовать микросхемы, которые позволяют управлять питанием и антеннами для линий связи, а также дают возможность функционировать контроллеру для запуска цифрового модуля базовых станций. Об этом сообщил генеральный директор «Иртеи» Дмитрий Лаконцев. Из активных элементов «Иртея» уже использует один российский компонент — «Амур» от «Микрона». Компания рассчитывает заключить от трёх до пяти форвардных контрактов с отечественными производителями микроэлектроники на поставку отечественных компонентов.
Как использовать ChatGPT 5.4 в России без VPN? Разбираем новые возможности нейросети ChatGPT, скрытые фишки и даем гайд по промптам на русском языке.
Умные машины — неумелые пользователи?
Мы все слышали о «ИИ-деградации мозга», «ИИ-психозе» и «ИИ-помоях». Если вы проводите время онлайн, совершенно очевидно, что сочетание соцсетей и ИИ не особо полезно для нейронов. О чём говорят гораздо реже — это влияние использования ИИ на работе, хотя оно потенциально ещё более значимо.
К счастью, эта тема начинает попадать в заголовки. Но большинство публикаций не объясняют почему использование ИИ на работе может быть проблематичным и совершенно упускают тот факт, что нас предупреждали об этих рисках с самого начала.
Добро пожаловать в мир деквалификации через ИИ.
Anthropic отключила сторонние инструменты от подписки — теперь всё, что не Claude, идёт в Extra Usage по ценам API. Мой агент на Opus за вечер нажигает на десятки долларов. Я потратил вечер на то, чтобы разобраться, как именно Anthropic детектит сторонние запросы, и нашёл способ обойти блокировку. Ни одного гайда я еще не видел. Оказалось, что всё сводится к двум именам инструментов из семнадцати — этого достаточно, чтобы сервер понял, что запрос не от Claude Code. В статье весь путь от гипотезы до работающего решения, плюс пошаговый гайд для тех кто хочет повторить.
Anthropic анонсировала Project Glasswing — инициативу по защите критической инфраструктуры с помощью новой непубличной модели Claude Mythos Preview. За несколько недель работы модель нашла тысячи ранее неизвестных уязвимостей, в том числе в каждой крупной операционной системе и каждом крупном браузере. В партнерство вошли AWS, Apple, Broadcom, Cisco, CrowdStrike, Google, JPMorganChase, Linux Foundation, Microsoft, NVIDIA и Palo Alto Networks, а еще более 40 организаций получили доступ к модели для сканирования своих систем.
Суды оштрафовали российских операторов связи на 4 млн рублей за нарушение требований по пропуску трафика через технические средства противодействия угрозам. Об этом сообщило издание РБК со ссылкой на Роскомнадзор. С 15 октября 2025 года по 31 марта 2026 года территориальные управления ведомства оформили материалы в отношении 28 операторов связи. В 15 случаях операторам назначили штрафы на общую сумму 4 млн рублей, в 5 случаях вынесли предупреждения, в 8 случаях заседания ещё не состоялись.
Sony объявила, что в PlayStation запускают программу The Playerbase, которая позволит преданным поклонникам стать ближе к игровому миру. Они смогут отсканировать своё изображение и перенести аватар прямо внутрь игры.
Код: https://github.com/fanat503/Induction-Heads-Tinystories
GPT-2 Small обучена с нуля на TinyStories (473М токенов). Эксперимент показал, что Previous Token Heads формируются стабильно (score 0.20), а Induction Heads практически не формируются (score 0.05) из-за простоты датасета. Результаты верифицированы через Sparse Autoencoder на Layer 6.
