Моя лента

В этом гайде я расскажу о функциях ChatGPT, которые часто упускают новички, но они значительно улучшают работу с нейросетью.

Платформа X опубликовала исходный код своего рекомендательного алгоритма. Репозиторий появился на GitHub и сразу привлек внимание разработчиков и исследователей. Это один из редких случаев, когда крупная соцсеть показывает, как именно формируется лента контента на уровне архитектуры.

Валера — обычный разработчик. Немного любопытный, немного уставший, но явно не из тех, кто боится экспериментов. В какой-то момент он услышал о вайбкодинге и подумал: «А что, если и правда можно запускать интерфейсы, API и базы без единой строки кода?» Скачал Cursor, начал писать промпты — и тут началось…

Начал писать промпты. Первый — ошибка. Второй — тоже ошибка. Третий — казалось бы, заработал, но тут Cursor попросил: «А теперь исправь всё вручную». И в этот ��омент Валера понял: что-то пошло не так.

Когда Валера уже собрался удалить всё к чёрту и переехать в тайгу, ему явился древний Курсор, Луция Папирий Курсор. Он пообещал научить его античной мудрости вайбкодинга. Так начался Новый путь...

По информации издания РБК, видеосервис YouTube появился в приложении «Билайн» без использования сторонних VPN‑сервисов (опция называется «YouTube доступ без vpn»). Причём такое обновление только у тех пользователей, кто на тарифе «План б.».

Randstad, одно из крупнейших в мире кадровых агентств, провело опрос среди 27 тыс. работников и 1,2 тыс. работодателей и проанализировало более 3 млн объявлений о вакансиях на 35 рынках. Согласно опросу, четверо из пяти работников считают, что искусственный интеллект повлияет на их повседневные задачи на рабочем месте. Больше всего это беспокоит поколение Z, пишет Reuters.

Всем привет! Меня зовут Саша, и последние 12 лет моя жизнь — это дизайн. Сегодня я руковожу дизайн-командой в KISLOROD, а в прошлом — помогал крупным брендам и миллионным сервисам обрести их уникальный голос и форму.

Эффективность конверсионной воронки сайта во многом зависит от того, насколько хорошо реализован интерфейс и функционал разных этапов воронки с точки зрения удобства для пользователя.

В этой статье перечислим основные элементы, которые позволяют нам повышать качество поиска в клиентских проектах.

Языковые модели пишут код, сочиняют стихи, сдают юридические экзамены. Но вот в чём парадокс: они не понимают ни слова из того, что говорят. Потому что они просто предсказывают, какое слово должно идти следующим. А люди учатся иначе — мы познаём, как устроен мир, как объекты движутся и взаимодействуют в пространстве. Модели так не могут. Именно это фундаментальное ограничение объясняет, почему эпоха безудержного хайпа вокруг ИИ подходит к концу. 2026-й станет годом отрезвления.

Эта статья — не обзор «из коробки» и не пересказ маркетинговых материалов.
Яндекс ТВ Pro (модель YNDX-00102) был куплен мной 17.06.2025 в магазине ДНС за 81799р и использовался как основной телевизор в течение длительного времени.

Все платные сервисы были подключены и корректно авторизованы:

В предыдущей статье я рассматривал феномен сублиминального обучения, но вопросов было больше, чем ответов. Пришло время разобрать его подробнее. Эксперименты и код ниже.

В задачах AI Alignment и безопасности LLM остается актуальным вопрос: является ли дообучение (Fine-tuning) или обучение с подкреплением (RLHF) гарантией удаления нежелательной информации?

Спойлер: Эксперименты показали, что известный эффект связности мод (Mode Connectivity) делает полное удаление информации из пре-трейнинга практически невозможным при стандартном Fine-tuning. Структурный импринтинг сохраняется в топологии весов и может быть считан через сублиминальный канал. Даже при полной разморозке весов и агрессивной L2-регуляризации (активном забывании), топология латентного пространства, сформированная на этапе пре-трейнинга, сохраняется и определяет решение новой задачи с точностью до 88-99%.

Всем привет! Сегодня поговорим об Open Source Intelligence (далее по тексту — OSINT), разведке на основе открытых источников. Это систематизированный процесс поиска в интернете — не взлом и не покупка слитых баз — общедоступной информации и ее дальнейшая аналитика. К методам OSINT прибегают как в легальных целях, так и с недобрым умыслом. Как все это выглядит на практике?

AI агенты в 2026: гайд для тех, кто всё еще пишет код руками.

Как устроены агенты типа Claude Code, ChatGPT Codex и др. Как правильно с ними работать. Как управлять контекстом. Как прогать голосовухами из тг.

Болезни и травмы являются вечными спутниками любого живого организма на протяжение всей его истории существования. Будь то десять тысяч, сто лет или сейчас, мы сталкиваемся с ними, пытаемся понять и излечить, а еще лучше избежать. За века исследований наше понимание собственного теле и всех его функций стало намного более обширным, однако уверенно заявить, что мы знаем абсолютно все, мы не можем. Понимание того, как работают клетки, в частности клетки крови, является крайне важным для предотвращения и/или успешного лечения множества заболеваний. Ученые из Кембриджского университета (Великобритания) разработали систему искусственного интеллекта, которая способна точнее докторов определять нарушения морфологии клеток крови. Как именно работает система, насколько она точнее человеческого взгляда, и каково ее будущее? Ответы на эти вопросы мы найдем в докладе ученых.

Anthropic открыла свое тестовое задание для performance-инженеров и предлагает всем желающим побить рекорд Claude Opus 4.5. Тем, кто справится лучше модели, компания обещает рассмотреть резюме и, возможно, пригласить на собеседование.

Когда заходит речь о запуске виртуальных машин в Kubernetes через KubeVirt, первый в��прос, который возникает у инженеров: «А какой там оверхед?» Давайте разберём этот вопрос детально, рассмотрев каждую подсистему отдельно: вычисления, хранилище и сеть.

Статья основана на обсуждении в профессиональном сообществе.

Всем привет! Представьте, что у вас есть маршрут на 250 километров в горах, где нет сотовой связи и дорог, а вам нужно обеспечить безопасность участников парапланерной гонки!

TL;DR: В этом рассказе я опишу, как запилил систему трекинга спортсменов для парапланерных гонок RusXFly из LoRa-трекеров, палок и пылесосных шлангов. А потом свозил то, что получилось, в Приэльбрусье. Было эмоционально, экстремально, местами — страшно, но всё получилось и закончилось хорошо. И да, я просто люблю длинные тире – текст AI-free.

Фактически, этот текст продолжение моих экспериментов с LoRa трекерами:

AGLoRa. Или прототип простого самодельного спутникового LoRa-трекера

AGLoRa 2.0 Вторая версия LoRa трекера. Всё сломать и переделать

Можно рассматривать как третью часть! :-)

Изначально это был более развернутый текст, но модераторы Хабра не любят какие-либо упоминания даже отдаленно напоминающие рекламу, так что если сокращая текст где-то потерял суть, не стесняйтесь спрашивать. Отвечу на все вопросы в комментариях.

Большая часть интервью — про практику. Насколько хорошо ИИ-агенты пишут код сегодня, где они реально помогают, а где создают дополнительные риски. 

Поговорили о качестве сгенерированного кода, границе ответственности, безопасности, конфликте интересов между разработчиками и безопасниками, а также о монополизации в Open Source.

В конце — про будущее профессии: как будут выглядеть инструменты разработки, куда расти инженеру в эпоху автоматизации и есть ли у разработчика жизнь вне кода.

В одном из прошлых проектов случился «кошмар техлида»: в суматохе хотфикса было забыто добавление фильтра WHERE tenant_id = ? в одну из ручек API. В итоге один клиент увидел отчеты другого. Все быстро откатили, но я навсегда запомнил то холодное чувство в животе.

Когда начали проектировать архитектуру следующего проекта, я понял, что полагаться на внимательность разработчиков на код-ревью - это тупик. Рано или поздно кто-то устанет, ошибется, и данные снова протекут.

Искал способ гарантировать изоляцию данных так, чтобы ее физически нельзя было забыть.

Почему стандартные решения не подошли?

Перебрал классическую тройку вариантов, и у каждого нашлись фатальные минусы для задачи:

1. Логическая изоляция (WHERE в коде)?

Как это работает: Тысячи строк кода, и в каждом запросе ты обязан помнить про tenant_id.

Проблема: Человеческий фактор. Это бомба замедленного действия.

2. Схема на клиента (Schema-per-tenant)

Как это работает: У каждого клиента своя схема (schema_01, schema_02...).

Проблема: Это работает, пока клиентов 100. Когда их становится 10 000, база начинает задыхаться.

Детали: Проблема даже не в миграциях, а в файловой системе. 10 000 клиентов × 50 таблиц = 500 000 файлов. Postgres (и Linux) сходят с ума от такого количества открытых дескрипторов, а VACUUM превращается в ад.

3. Отдельная БД на клиента

Как это работает: Полная физическая изоляция.

Проблема: Ценник на инфраструктуру. Держать тысячи коннектов или инстансов RDS - экономическое самоубийство для стартапа.

Тогда посмотрел в сторону PostgreSQL Row Level Security (RLS). Честно говоря, поначалу было страшно. Отдавать логику безопасности "черному ящику" внутри БД казалось рискованным. Плюс, все вокруг пугали: "RLS убьет производительность".

«План ничто, планирование всё...» — Дуайт Эйзенхауэр, 34-й президент США

В этой статье поговорим о методах планирования работ и их особенностях. Статья не претендует на полноту или управленческую новизну, это просто мнение «пессимиста» на основании собственного опыта в консалтинговых проектах.

В статье представлены сведения о классах пакета java.lang.ref - SoftReference, WeakReference, PhantomReference и др. Описываются приёмы их применения.