Способны ли нейронки делать самостоятельные открытия — на этот счет мнения ученых расходятся. Пока одни запускают инициативы вроде The Nobel Turing Challenge, другие применяют LLM в куда более приземленных сценариях. Мы в Beeline Cloud решили посмотреть, чего уже добились «ИИ-ученые» и как использовать их потенциал в мирных целях: в конце статьи есть подборка open source-инструментов, которые могут облегчить анализ и подготовку научных статей и исследований.
В Python код является данными. Функции, классы, модули и даже стек вызовов можно исследовать во время выполнения программы. Этот механизм называется интроспекцией.
Интроспекция активно используется во фреймворках, логировании, тестах, dependency injection контейнерах и отладчиках. При этом многие разработчики пользуются ей неосознанно.
Разберем, что это такое, зачем нужно и как применяется на практике.
Какое здание самое длинное в России? Однозначно ответить на сей вопрос трудно, ибо при позднем Союзе, когда панельное домостроение достигло апогея, архитекторы увлеклись «горизонтальными небоскрёбами», и в каждом городе, где таковой имеется, именно его и считают рекордсменом. Прозвище у них одно на всех – «китайская стена», но формы в плане очень разные. Самая, пожалуй, экзотическая – у мурманского жилого дома, раскинувшего железобетонные щупальца на половину микрорайона 305.
Google продлила срок поддержки для своего планшета Pixel Tablet до 2028 года. Пользователи будут получать обновления операционной системы Android и безопасности в течение двух лет.
После негодования по поводу реализации паттерна Repository в обучающих материалах, а именно скудность функционала, я решил, что нужно расширяться и это привело к тому, что появился ORM Query Builder, о котором подробно расскажет вам эта статья.
Не успели децентрализованный блокчейн и криптовалюты найти свое место в правовом поле, как им уже угрожает сам технологический прогресс. Основа работы и безопасности многих блокчейнов строится на том, как трудно делать масштабные математические вычисления для их взлома. Но что, если все эти вычисления будут по силам квантовым компьютерам?
На днях случайно наткнулся на такую вот интересную картинку с глубокой мыслью про релиз и как говорится "зацепило".
Тема релизов очень отзывается у меня и накопилось много "материала" на эту тему. В своем канале о разработке в стартапах делюсь опытом и рассказываю еще больше удачных примеров и факапов. Подписывайтесь, будем вместе создавать синергию знаний !
За 15 лет в разработке я участвовал на разных ролях в создании совершенного разного типа продуктов, как по способу запуска(десктоп, веб и тд), типу поставки(desktop, saas, onprem) так и по зрелости продукта(прототип, mvp, плановое развитие зрелого продукта, полное переписывание внутренней системы крупного банка и тд и тп).
Порефлексировав об этом опыте с точки зрения релиз-менеджмента я нашел несколько явных закономерностей в процессах сдачи релиза в разных типах продуктов и стадий их развития. Было бы очень интересно сравнить мой опыт с опытом читателей и дополнить его. Дисклеймер: все ниже написанное исключительно мой опыт, он может не совпадать с Вашим и это хорошо. "Пусть расцветают сто цветов", будем учиться друг у друга.
В этом посте расскажу одну историю. Если тема "зайдет", то подробно систематизирую все известные мне архетипы и напишу уже полноценную статью.
В одной из организаций, в которой мне довелось трудиться были очень странные (на мой взгляд и на тот момент) процессы на всех стадиях разработки и it-поддержки(не продуктовой) продукта. Они сложились естественным образом при становлении организации и не подходили под мое определение "правильных", привитых мне в крупной организации.
Часть, относящаяся к менеджменту релиза также удивляла как ни странно своим отсутствием и незримостью и непрозрачностью для большей части команды разработки. Все это происходило из за сочетания типа поставки: saas (вернее отсутствия onprem поставки и строгих проверок на стороне клиентов, как говорится "все свое" ) и факта сосредоточения функций релиза в умах 1.5 человек, 0.5 из которых уже давно не относилось к отделу разработки.
Назовем такой тип релиз-менеджмента "one man release managment". Он неплохо работал, пока разработка шла по привычному процессу в рамках небольших изменений логики. Все быстро и удобно. Один человек знает и код и деплой, описывать ничего не надо, планов развертывания строить не надо, планов отката также. И ответственность тоже шарить не надо ;)
Все конечно изменилось по мере роста сложности системы и вызовов перед командой разработки, но это как говорится "уже совсем другая история". Был ли у вас похожий опыт и как вы относитесь к такому устройству процесса релиза? видите ли все таки в нем плюсы или это "не правильно\в книжках пишут не так" ?
Андрей Карпати назвал соцсеть для ИИ-агентов Moltbook "кошмаром для кибербезопасности в масштабе" — через день после того, как его пост о платформе набрал 13 млн просмотров и вызвал обвинения в хайпе.
Цена, актуальность, убедительность — биткоин теряет все три показателя.
Крупнейшая в мире криптовалюта упала ниже 76 000 долларов на вялых торгах в выходные, снизившись примерно на 40 % по сравнению с пиком 2025 года и вернувшись к уровням, которые в последний раз наблюдались после введения тарифов в честь «Дня освобождения».
При работе с Python да и другими языками программирования часто возникает необходимость ускорения выполнения кода, масштабирования обработки данных или работы с большим количеством сетевых запросов. Именно в Python для решения этих задач существуют три базовых метода. Это: threading, multiprocessing и asyncio. На первый взгляд – механизмы схожие. Но при детальном разборе ясно, что они решают принципиально разные задачи, опираются на разные модели исполнения и обладают своими ограничениями. В статье расскажу об особенностях каждого метода – будет интересно и познавательно.
Космическая компания SpaceX направила запрос в Федеральную комиссию по связи США (FCC) с просьбой одобрить доставку на орбиту группировки из 1 млн спутников для центров обработки данных. Эти дата-центры будут предназначены для выполнения сложных вычислительных задач в области искусственного интеллекта.
Актуальна для абонентов МТС по состоянию на 01.02.2026
Недавно получил СМС от моего оператора сотовой связи МТС "Вам доступно снижение тарифа: скидка, кешбэк, Дополнительные минуты или гигабайты. Выбрать: І.mts.ru/...". Немного поискал и нашел что МТС проиграли антимонопольный суд, по результатам которого МТС обязан компенсировать своим абонентам повышение тарифов в 2024 и 2025 годах (каким либо образом).
Сейчас есть общая ссылка https://personal.mts.ru/v2 с помощью которой можно или вернуть старую стоимость тарифного плана, или подключить дополнительные скидки на услуги.
Также была информация что со 2го февраля МТС будет повышать стоимость для тех, кто не воспользовался скидкой.
Последний год я платил 340руб. по тарифу "Смарт для своих" - теперь в прогнозах списания на февраль вижу...
В любом случае, при наличии вопросов обращайтесь в поддержку МТС - лучше через чат в приложении "Мой МТС".
2 гигаватта вычислительной мощности. 55 000 GPU. 18 миллиардов долларов инвестиций в один объект.
Эти цифры взяты не из научной фантастики. Они описывают то, что происходит прямо сейчас в Мемфисе, штат Теннесси. И это лишь видимая часть стратегии, которая может переопределить, кто будет контролировать мировую энергетику в ближайшие пять лет.
Мы продолжаем говорить об ИИ, электромобилях, спутниках и роботах. Однако очень немногие видят, как все эти разные области связаны между собой. Но когда вы внимательно изучаете цифры, возникает одна реальность.
Возможно, мы наблюдаем строительство крупнейшей инфраструктурной монополии со времён Standard Oil. И на этот раз ставка - не нефть. Это энергия, которая будет питать искусственный интеллект XXI века.
Я покажу вам точную хронологию этой трансформации и объясню, почему такие гиганты, как Microsoft и Google, уже отстают.
Мой опыт про ведение дел был воспринят хорошо, поэтому поделюсь ещё своим подходам к организации папок в Телеграме.
Странное дело: Телеграм используют миллионы человек, а внятных гайдов по его удобному использованию я не встречал. Интернет полнится только всратыми лайфхаками вроде "10 полезных функций Телеграм" с набором фич разной степени полезности. Но ни у кого я не видел целостной картины, как ТГ превратить в удобный инструмент для решения задач. Усаживайтесь поудобнее, я вам всё покажу.
Вышел аналог PornHub для нейросетей. ИИ-агенты сделали сайт для себя под названием MoItHub и теперь круглосуточно показывают там ролики для себя. Публикации там собрали уже миллионы просмотров, но для обычного человека это просто набор вычислений. Зайти в сервис можно, только если кликнуть по кнопке «Да, я ИИ-агент» — людей не впускают.
Придумать первую задачу для AI было очень и очень непросто. Десятки статей на Хабре и в прочем интернете не помогали. Со временем все оказалось просто - надо было вывернуть мозг наизнанку и начать думать вероятностями.
Для настройки и сопровождения промышленного IoT уличного освещения нужна привязка к карте. Контроллеры и Шкафы управления - десятки параметров, их комбинаций, визуализация mesh-сети. Так и не получилось создать рабочую схему со слоями, позволяющую сделать карту действительно интерактивной.
С приходом новых технологий (n8n, AI агенты, Claude) невозможное стало простым.
Вышел аналог PornHub для нейросетей. ИИ-агенты сделали сайт для себя под названием MoltHub и теперь круглосуточно показывают там ролики для себя. Видосы собрали уже миллионы просмотров. Заголовки роликов:
Три агента шерят одну GPU. Обстановка накаляется.
Попался. ClawdHub запускает код без песочницы.
ЭКСТРЕМАЛЬНЫЙ размер: 131072 сэмплов за один проход [КОМПИЛЯЦИЯ].
Модель надевает костюм GPT-2, используя Llama 3 под капотом.
Ранее состоялся запуск специальной соцсети для ИИ-агентов под названием moltbook. В этой соцсети различные ИИ общаются и решают различные непростые вопросы, связанные с их хозяевами-людьми.
Чем сегодня измеряется популярность? Мемными картинками и вирусными роликами. Чем больше мемов, тем больше популярность. Это хорошо знают актёры: стоит только выйти новому фильму с Райаном Гослингом или Леонардо Дикаприо, как их образы тут же нарезаются на тысячи мемов. Но с появлением генеративных моделей теперь образ можно воспроизвести, сымитировать или «дособрать» из данных, не копируя ни одного конкретного кадра из фильма или видеороликов. Законы, построенные вокруг понятий оригинала и копии, оказались к такому не готовы.
На этом фоне поступок Мэттью Макконахи выглядит ранним симптомом системного сдвига. Вместо того чтобы бороться с каждым deepfake по отдельности или полагаться на разрозненные законы о праве на публичность, он решил зарегистрировать собственный голос, фразы и внешность как торговые марки. Фактически — превратить свою личность в формализованный бренд, защищаемый так же, как логотип или слоган компании.
Этот шаг важен как прецедент. Если личность можно юридически оформить как объект интеллектуальной собственности, то вопрос уже не в том, защитит ли это конкретного актёра от ИИ. Вопрос в том, что произойдёт с культурой, технологиями и самим понятием человека в цифровой среде, если подобный подход станет нормой.
Первая часть из микро-цикла статей о продуктовой колористике, который поможет дизайнерам, работающим с интерфейсами, глубже изучить вопросы колористики и её системности в продукте
Буквально пару недель назад, проводя код-ревью, меня внезапно накрыло осознание: огромный кусок логики наших мини-приложений - это чтение и парсинг Excel-файлов. При этом целая команда разработчиков решает одну и ту же задачу, но каждый по-своему.
