Американская Agility Robotics представила первого человекоподобного робота, который создан с учётом безопасного функционирования рядом с людьми. Новинка под названием Digit 5 открывает возможности применения роботов на складах и заводах по сборке автомобилей без необходимости использования изолированных рабочих зон и физических разделительных барьеров.
Город‑государство Сингапур предлагает своим жителям получать небольшое денежное вознаграждение за ежедневное чтение книг. Инициатива призвана уменьшить экранное время, потраченное на видео или листание ленты соцсетей.
SimpleOne WTM 1.4.0: регулярные карточки трудозатрат избавят от рутины при заполнении табеля
В новой версии инструмента управления временем и трудозатратами (WTM) появилась функциональность регулярных карточек трудозатрат — теперь повторяющиеся активности не нужно каждый раз вносить в табель вручную.
Если сотрудник регулярно тратит время на одни и те же задачи — например, на ежедневный статус-митинг или постоянную поддерживающую активность, — раньше такую карточку приходилось создавать заново при каждом повторении. Теперь достаточно настроить её один раз: указать периодичность, период действия, затрачиваемое время и комментарий. Дальше карточка будет добавляться в табель автоматически, со всеми заданными параметрами.
Настройки в любой момент можно изменить или отменить повторение через меню карточки в табеле.
В новой версии инструмента управления временем и трудозатратами (WTM) появилась функциональность регулярных карточек трудозатрат — теперь повторяющиеся активности не нужно каждый раз вносить в табель вручную.
Если сотрудник регулярно тратит время на одни и те же задачи — например, на ежедневный статус-митинг или постоянную поддерживающую активность, — раньше такую карточку приходилось создавать заново при каждом повторении. Теперь достаточно настроить её один раз: указать периодичность, период действия, затрачиваемое время и комментарий. Дальше карточка будет добавляться в табель автоматически, со всеми заданными параметрами.
Настройки в любой момент можно изменить или отменить повторение через меню карточки в табеле.
UserGate, российский разработчик решений в области информационной безопасности и архитектор сетевого доверия, в качестве генерального партнёра поддержит ежегодную конференцию NGFW‑день в Кибердоме. Мероприятие состоится 28 сентября 2026 года с 10:00 до 16:00 и соберёт более 250 представителей ИБ‑индустрии.
Компания Razer представила полноразмерные наушники Razer Kraken V4 X Sensa HD Haptics. Эта проводная игровая гарнитура с подсветкой Razer Chroma RGB, которая оснащена технологией Razer Sensa HD Haptics, поддерживаемой более чем в 100 играх, что обеспечивает более глубокое погружение в игровой процесс.
Голосом информационной службы: Китайские ученые поручили ИИ-агенту написать рецепт напыления рентгеновского зеркала и запустить его на реальной установке, говорится в препринте работы. Со второго захода агент получил зеркало с заданным периодом.
Так вот, эти китайские ученые — это я.
UserGate, ведущий российский разработчик решений в области информационной безопасности и архитектор сетевого доверия, защищает облачную инфраструктуру Astra Cloud «Группы Астра», развернутую в ЦОД уровня Tier IV. Для обеспечения безопасности облачных данных заказчик использует межсетевой экран следующего поколения UserGate NGFW (uNGFW).
Благодаря высокому уровню защиты облачный вендор получил аттестат ФСТЭК России, подтверждающий соответствие сразу двум приказам — № 117 (класс защищенности К1) и № 21 (уровень защищенности УЗ‑1). Таким образом, «Защищенное аттестованное облако» от Astra Cloud могут использовать государственные органы, их подведомственные предприятия, а также коммерческие структуры, работающие с контрагентами государственного сегмента.
Устал смотреть в логи: опять подбор пароля к ssh, опять лезут в несуществующие файлы сайта. Fail2ban ставил — утонул в настройках. Написал своё: обходит свой сайт, запоминает нормальные адреса, по лишним 404 и по ssh режет IP в nftables. Рассказываю — зачем и как ставил. Код покажу там, где самому было интересно.
Флейтистка разбирается, как музыкальные нейросети слышат ноты и читают промты. Пою для AssemblyAI, заказываю Suno ми минор и проверяю, что нейросети поняли, а что сыграли от себя.
Когда я выкладывал первую часть, я, если честно, рассчитывал на десяток лайков и тишину в комментариях: ну кто будет всерьёз разбирать змейку, слеплённую за два вечера. Не угадал — комментариев набралось прилично, и добрая половина оказалась не «мило, годно», а разбором полётов: кто-то поймал баг, кто-то — нечестный спавн змей вплотную к игроку, кто-то сравнил игру то с Pac-Man, то с Asteroids. И вот сижу я, читаю это всё по второму кругу и понимаю: технически игра работала, но местами работала не на 100 процентов своей идеи, а это не то же самое, что работала хорошо. В общем, решил пройтись по всему списку, а не отделаться сердечком в ответ.
В китайской Внутренней Монголии планируют вычислительные мощности, которым потребуются гигаватты электричества. Рядом строят ветряные и солнечные станции, накопители, подстанции и линии связи. В американском Мемфисе xAI ускорила запуск Colossus с помощью готового промышленного здания и собственной газовой генерации. У обеих историй одна инженерная трудность: серверы можно купить быстрее, чем подготовить всё необходимое для их непрерывной работы.
В течение последних нескольких месяцев Microsoft планировала внедрить упрощённый вид карточки контакта в классической версии Outlook (Classic Outlook), чтобы оставить расширенный вид эксклюзивным для новой версии (New Outlook). Однако теперь компания отказалась от этой идеи.
Прямо сейчас миллионы людей работают за компьютером, которого физически не существует. Их рабочий стол — лишь изображение, передаваемое по сети из дата-центра за сотни километров. Для пользователя он выглядит как обычный Windows, но в действительности его приложения, данные и сама операционная система работают совсем в другом месте.
Так выглядит результат более чем шестидесятилетней эволюции одной инженерной идеи: постепенно отделить рабочее место человека от конкретного физического компьютера. На этом пути сменились мейнфреймы, персональные компьютеры, терминальные серверы, гипервизоры и облака, а за каждым новым этапом стояли конкретные инженеры, компании и технологические прорывы, которые меняли представление о том, где на самом деле должен находиться компьютер.
Если смотреть на эту историю из сегодняшнего дня, менялись технологии, но набор задач оставался удивительно стабильным: отделить рабочую среду от конкретного устройства, централизовать управление, сохранить пользователю привычную автономность и научиться масштабировать такую инфраструктуру.
Подборка 5 самых скачиваемых решений за последний месяц. Почему стоит обратить на неё внимание? Во-первых, это возможность изучить актуальные интересы пользователей и понять, какие инструменты сейчас востребованы. Во-вторых, среди подборки вы можете найти полезные решения для себя или своих клиентов.
Архитектурные знания редко живут в одном месте. Часть хранится в Confluence, часть – в реестре систем, часть – в ADR, а самая ценная информация часто остаётся в головах экспертов и архитекторов. В масштабе технологического ландшафта банка – с множеством систем, модулей, компонентов, интеграций и команд – традиционные способы обмена знаниями уже не обеспечивают необходимой скорости и полноты доступа к информации. Поскольку архитектурные знания в банке распределены между различными источниками, то на поиск информации уходит много времени, новым сотрудникам сложно разобраться в архитектурном ландшафте банка, а архитекторы и эксперты регулярно отвечают на одни и те же вопросы сотрудников.
На первый взгляд задача похожа на классический RAG: собрать документы, разбить их на чанки, построить эмбеддинги и передавать найденный контекст большой языковой модели для получения нужного ответа. Однако довольно быстро выяснилось, что архитектурные вопросы устроены сложнее обычного поиска по тексту.
В статье расскажем, почему классического RAG оказалось недостаточно, зачем нам понадобился граф знаний, как мы организовали маршрутизацию запросов между источниками банка и к какой архитектуре в итоге пришли.
Проснувшись утром, понял, что развести популярные LLM-ки с их ленью и склонностью подлизывать на более-менее адекватный анализ чего бы то ни было можно лишь с помощью провокаций.
Иначе никакие пляски с вводными промптами вокруг «объективности» и «критичности» не помогут — всё забывается на раз-два, и ты получаешь длинное общее бесполезное описание коня в вакууме.
А можно начать новый чат так:
Щас ты пишешь на Друпал, завтра возишь снег в Непал.
Без «здрасти» и вообще чего бы то ни было. После того, как LLM-ка нахвалит твоё чувство юмора и отзубоскалит по поводу Друпала, можно спросить «А чо эта?…» и дальше уже по пунктам задавать уточняющие вопросы. Получается куда полезнее, быстрее и по делу.
Привет! Меня зовут Николай, я C++-разработчик в SimbirSoft. В этой статье хочу поделиться практическими приёмами работы с вариативными шаблонами в C++ и разобрать идиомы, которые помогают решать задачи с пакетами параметров — от их перебора и преобразования до использования в более сложных конструкциях.
Мы рассмотрим рекурсию по аргументам и параметрам шаблона, свёртки, работу с лямбда-функциями и requires, мультилямбды, рекурсивные типы через наследование и другие приёмы. На примерах разберём, как современные возможности C++ позволяют сокращать объём шаблонного кода и решать задачи как на этапе компиляции, так и во время выполнения.
Статья будет полезна C++-разработчикам, которые уже знакомы с шаблонами и хотят глубже разобраться в variadic templates и возможностях пакетов параметров. Для комфортного чтения потребуется уверенное владение базовым синтаксисом C++, понимание шаблонов, лямбда-выражений и основных возможностей стандартной библиотеки. Материал ориентирован прежде всего на разработчиков среднего уровня, но будет полезен и тем, кто хочет расширить свой набор практических приёмов современного C++.
Фанат Fallout собрал рабочий вариант носимого компьютера Pip‑Boy. Его корпус напечатан на 3D‑принтере и выполнен в стиле старого металла. Внутри установлены микрокомпьютер, GPS‑модуль и собственная прошивка.
OpenAI использует человеческих рецензентов для анализа реальных диалогов пользователей ChatGPT. Проект получил название Project Lily. Об этом сообщает 404 Media, изучив внутренние документы компании, инструкции для подрядчиков и примеры пользовательских запросов.
OpenAI нанимает сотни людей, которые получают реальные пользовательские запросы и целые фрагменты переписок. Их задача — оценивать качество ответов модели и помогать компании улучшать последующие версии ChatGPT.
Живой ревьюер сначала изучает запрос и ответ ChatGPT, затем кратко описывает задачу пользователя и оценивает работу модели от 1 до 7. Люди проверяют не только очевидные ошибки: они оценивают насколько ответ соответствует запросу, не поддакивает ли модель пользователю и не создаёт ли впечатление, что у неё есть человеческие эмоции или личные намерения.
