Моя лента

Компания Thermaltake представила системный блок CAPO X для двух материнских плат mATX. В нём можно использовать процессоры AMD и Intel в одном корпусе.

Привет! Хотел бы рассказать о своем MVP проекта hw-mlir-lab, где я использую MLIR для lowering операции умножения матриц (matmul) на systolic array, который я симулирую в Verilator.

Представители энергосистемы Техаса заявили, что центры обработки данных и криптоцентры так и не прошли испытания на надёжность системы электропитания, что может вызывать сбои в работе сетей.

Ровно четверть века назад, в далеком 2001-м, в эксплуатацию ввели Волгодонскую АЭС — всего в 260 километрах от моего родного города Ростова-на-Дону. Я тогда был молодым шутливым подростком 12 лет, смутно слышал что-то про Чернобыль, но в целом о радиации как явлении никогда не задумывался. И тут на даче, летом того же года, мне попалась газета, где публиковалась «написанная за неделю» в честь запуска АЭС повесть донского писателя Василия Вареника «Гибель Ростова». В ней в красках и очень подробно описывалось, как именно, если «атомная рванет», мой город будет мучительно погибать. Этот текст просто сотряс мой детский мир, а чудовищные кошмары снились до конца года (да и до сих пор еще иногда снятся). 25 лет спустя, в год 40-летия Чернобыля, я решил порассуждать о том, как мифы про радиацию стали страшнее самой радиации — и насколько глубоко в нашу психику уходит эта кроличья нора.

Опубликован выпуск мультимедийной библиотеки LDL 0.2 (Little DirectMedia Layer). Она позволяет создавать графические приложения, способные работать как на современных, так и на устаревших системах.

Привет, читатель!

В этой статье я хотел бы поделиться своим опытом и мнением о том как эффективно применять тесты в Unity и почему для игровых проектов не работает Test Driven Development (TDD) подход

Расследование, проведённое компанией Ziroth с участием более 20 независимых экспертов, доказало, что «твердотельная» батарея Donut Lab на самом деле является литий-ионным элементом. Сама компания же привлекла около $25 млн от более чем 1300 мелких инвесторов, основываясь на ложных заявлениях.

Разработчики из команды Qmmp Development Team представили релиз открытого мультимедийного проигрывателя Qmmp 2.3.3 (проект на GitHub). Это решение на базе Qt (с поддержкой Qt4, Qt5 и Qt6) для ОС Windows и Linux. Исходный код проекта опубликован под лицензией GNU General Public License v3.0. Версию Qmmp 2.3.0 выпустили в октябре 2025 года.

Всем привет! Продолжаю тему локальных LLM. В предыдущей статье мы сравнивали железо для инференса — Nvidia DGX Spark, Mac Studio M3 Ultra и Strix Halo. И как можно было догадаться, я остановился именно на последнем.

Теперь, когда железка есть, встает вопрос: а как из неё извлечь практическую пользу?

Claude code с оригинальными LLM - это, конечно, замечательно. Но это стоят денег, да и свой код в чужие дата-центры не всегда правильно лить. Плюс за всякое неосторожное движение можно попасть в бан, рискуя потерять все свои наработки.

Одно из решений: Claude Code во free mode с локальными моделями. Anthropic позволяет заменить свои модели на любые с совместимым API. То есть, на что угодно — даже на модель, крутящуюся прямо у вас на компьютере.

В этой статье я расскажу, как всё это настроить на Strix Halo — от загрузки моделей до первого запроса к Claude Code.

Привет, Хабр! Меня зовут Алена Метенева, я руководитель направления по тестированию в Росгосстрахе. А это третья статья цикла про внедрение ИИ в тестирование.

В первой статье я рассказывала, зачем мы вообще пошли в пилот и почему начали с ручного режима в Cursor. Во второй разбирала подготовку контекста: от простого кейса до больших ТЗ с PDF, диаграммами и макетами.

Теперь двигаемся дальше: контекст уже собран и актуализирован, значит пора переходить к следующему этапу — тестированию требований с помощью ИИ.

7 июня 2026 года состоялся релиз кроссплатформенной программы для управления коллекцией фотографий digiKam 9.1.0, которую развивают в рамках проекта KDE. Она позволяет импортировать, редактировать и публиковать фотографии, управлять ими, а также работать с изображениями с цифровых камер в формате raw. Исходный код проекта написан на С++ с использованием Qt и библиотек KDE и опубликован на GitHub под лицензией GNU General Public License v2.0. Версия digiKam 8.0 вышла в апреле 2023 года. Сборку digiKam 9.0.0 выпустили в марте 2026 года.

Формирование реестров документов для указанных папках с нужными параметрами (такими как  название статьи, краткое описание и т.п.) с использованием API Gemini.

В статье показывается, как с помощью цепочки архитектурных хитростей удалось создать полностью автономный инструмент, который рекурсивно обходит гигабайты файлов во вложенных папках. Бесплатно распознает текст из файлов PDF, DOC, DOCX через встроенный скрытый движок OCR от Google. Анализирует, например, научные статьи с помощью бесплатной модели Gemini 3.1 Flash Lite. Обходит ограничения квот.

Сэм Альтман и главный ученый OpenAI Якуб Пахоцкий опубликовали программный пост "Built to benefit everyone", в котором главная цель компании сформулирована заново. Еще недавно OpenAI обещала к марту 2028 года полностью автоматизированного ИИ-исследователя, способного самостоятельно вести крупные научные проекты. Теперь формулировка звучит так: "наше внутреннее убеждение — что к марту 2028 года, возможно, значительная доля наших исследований будет выполняться ИИ-системами в тандеме с нашими собственными исследователями". В одном предложении — три оговорки: "возможно", "значительная доля" и "в тандеме".

Заголовок:
Helix — российский самообучающийся AI-агент с поддержкой MCP: полное руководство по развертыванию и использованию в 2026 году

Разбираем концепцию правил визуального вкуса (taste rules) и как вайбкодить фронтенд со вкусом. Настраиваем физику анимаций, цветоую палитру и правильный стек шрифтов для вашего вайбкодинг ИИ агента одной командой.

Привет, Хабр! Меня зовут Павел, я ведущий разработчик. В этой статье расскажу про Kafka, consumer groups, lag, offset commit и встроенное сжатие сообщений. Не в формате “что такое Kafka за 15 минут”, а через обычную продовую историю, где кластер начал есть диск быстрее, чем политики очистки успевали его освобождать.

Снаружи проблема выглядела банально: Kafka живет, producer’ы пишут, consumer’ы читают, retention настроен. Внутри было веселее: в пиковую нагрузку место на брокерах улетало так бодро, будто у него был отдельный KPI на исчезновение. Retention вроде бы должен был чистить старые данные, но он не маг. Если входящий поток крупных сообщений быстрее, чем Kafka успевает освобождать сегменты, диск все равно закончится. А когда диск заканчивается у Kafka, настроение портится не только у Kafka.

В итоге мы пришли к встроенному сжатию Kafka на producer’ах. Без ручного zip payload, без “давайте завернем JSON в архив и пусть каждый consumer теперь разбирается сам”. Просто включили compression на уровне Kafka-клиента. В нашем случае объем сообщений на хранении уменьшился примерно в 5 раз. Это не отменило необходимость следить за retention, lag и consumer groups, но дало кластеру перестать жить в режиме “еще один пик, и пишем посмертную”.

В экосистеме современного C++ прочно укоренилось мнение: классический динамический полиморфизм через виртуальные функции (vtable) — это устаревший, медленный и недружелюбный к кэшу процессора механизм. В качестве «серебряной пули» модно предлагать связку std::variant и std::visit. По интернету кочуют статьи, утверждающие, что std::visit выполняет диспетчеризацию за фиксированное время O(1) и полностью уничтожает старый добрый ООП-подход.

Но в таких сравнениях авторы часто совершают методологическую ошибку: они противопоставляют вектор указателей std::vector<Base*> вектору сырых объектов std::vector<std::variant>. Разумеется, std::variant побеждает, но не из-за механики вызова, а благодаря стопроцентной локальности данных в кэше процессора.

Давайте снимем розовые очки, уравняем условия и изолируем саму механику вызовов. Представьте реальный сценарий: объекты тяжелые, создаются динамически в разное время и разбросаны по куче (Heap), а мы оперируем массивами их адресов.

Мы столкнем лоб в лоб std::vector<Base*> и std::vector<std::variant<TypeA, TypeB, TypeC>*> в условиях раздельной компиляции (когда оптимизатор -O2 не видит тела функций и не может применить тотальный инлайнинг).

Как быстро можно найти работу в 2026, если за плечами – серьёзный опыт fullstack-разработки?

На фоне блокировки Telegram у фаундеров проекта над которым я трудился упали доходы на ±60%, и они не смогли поддерживать дальнейшую разработку. Я обнаружил, что рынок РФ фриланса можно сказать что умер, а выход на собес через ИТ-вакансии практически...