В рамках проведения инаугурации мэра Нью-Йорка Зорана Мамдани, которая запланирована 1 января 2026 года, ради общественной безопасности в список запрещённых к проносу на мероприятие предметов помимо оружия, фейерверков, взрывчатых веществ, дистанционно управляемых летательных аппаратов, детских колясок, переносных холодильников, стульев, зонтов, велосипедов, самокатов, алкогольных напитков, домашних животных (кроме служебных), лазерных указок, а также бит или дубинок, попали гаджет Flipper Zero и универсальный одноплатный компьютер Raspberry Pi.
Пусть в столбце A лежит массив переменной длины (например, результат работы FILTER или IMPORTRANGE в Google Sheets). В столбце B мы хотим написать формулу массива, например, удвоить все значения столбца A.
Можно применить формулу ко всему столбцу A:
=ARRAYFORMULA(2*A2:A)
Но так возникнут лишние нули там, где данные закончились. Вопрос, как применить формулу только к диапазону с данными, учитывая, что количество строк может в любой момент поменяться?
Есть такое решение:
=ARRAYFORMULA(2*OFFSET(A2;0;0;COUNTA(A2:A)))
Функция COUNTA считает количество непустых значений в столбце.
Функция OFFSET возвращает диапазон нужного размера, начиная с указанной ячейки.
Из первого пункта следует важное ограничение: формула работает только при отсутствии пустых значений в данных, иначе функция COUNTA неправильно посчитает высоту диапазона.
Пользователи обнаружили, что в настройках интерфейса консоли Xbox 360 (устройству 22 ноября 2025 года исполнилось 20 лет) никак не получится вручную установить дату и время позже 31 декабря 2025 года.
В открытом сетевом пакете Net-SNMP (реализует протоколы SNMP v1, SNMP v2c и SNMP v3) выявлена критическая уязвимость CVE-2025-68615, допускающая удалённое выполнение кода на сервере, где используется сервис snmptrapd для приёма и обработки trap-сообщений от различных устройств.
30 декабря 2025 года состоялся релиз мультиплатформенного видеоредактора с открытым исходным кодом Shotcut 25.12, созданного на основе MLT Multimedia Framework. Исходный код проекта написан на C++ и QML (интерфейс на виджетах, а не на qml) и опубликован на GitHub под лицензией GNU General Public License v3.0. Разработка проекта этого видеоредактора началась более десяти лет назад.
Я — независимый разработчик, и хочу рассказать о своём open-source проекте ATMO NeuroYoga — мобильном приложении для заботы о нервной системе. Текущая версия 1.4.1 уже доступна и включает упражнения NeuroYoga breathing и интерактивные точки акупрессуры. Но главная цель проекта — ATMO Shield, полностью оффлайн инструмент для непрерывного мониторинга и защиты нервной системы на основе вариабельности сердечного ритма (HRV).
Инвесторы и венчурные капиталисты уверены, что в 2026 году искусственный интеллект начнёт заметно влиять на рынок труда, уходя далеко за пределы «ассиcтирования задачам» и переходя к автоматизации реальных рабочих функций. По мнению экспертов, уже в следующем году компании массово начнут внедрять ИИ-системы, которые заменят сотрудников в ряде профессий, особенно в задачах с повторяющимися процессами или чёткими правилами, таких как обработка данных, начальная аналитика, техподдержка и некоторые элементы маркетинга.
Исследование компании Kapwing показало, что алгоритмы YouTube все чаще продвигают так называемый ИИ-слоп в рекомендациях для новых аккаунтов. Под этим термином понимается контент, полностью созданный с помощью генеративных моделей и ориентированный не на качество или смысл, а исключительно на фарм просмотров и рекламных показов. По данным анализа, около 21% видео в ленте рекомендаций для новых пользователей относятся именно к этой категории.
До Нового Года успела выйти 18-я версия Postgres Pro Enterprise - Postgres Pro Enterprise 18.1.1. Версии Postgres Pro Standard 18.1.1 и - до неё - Postgres Pro Standard 18.0.1 следовали за соответственно. А - как видно из номера - Postgres Pro Enterprise 18.1.1 - перепрыгнула через ступеньку. Поэтому, если будет желание отследить изменения, унаследованные от Standard и PostgreSQL, надо сравнивать сразу с 2 версиями каждой. Мы же здесь не будем фокусироваться на формальностях и просто приведём (неполный, конечно - полный слишком велик для нашего жанра) список нового.
Добавлена возможность создавать таблицы, которые разделяются на секции при помощи внешнего ключа. Внешний ключ используется как ссылка на родительскую секционированную таблицу и определяется в предложении PARTITION BY REFERENCE.
Обновлены модули, в том числе BiHA. В ней много важных изменений:
2026. Год, когда ваша Loss-функция наконец сойдется. 🎆
Друзья, коллеги, любители данных и градиентного спуска!
Пока часы бьют 12, а мы заменяем шампанское на кофе (все равно тренируется модель), давайте не просто загадываем желания. Давайте их оптимизируем.
2025 был годом больших LLM, диффузий и Agentic AI. А что будет ядром 2026? Моя гипотеза — возврат к фундаменту. К математике, которая делает магию машинного обучения возможной.
Вот 3 математических концепции, которые станут вашими лучшими друзьями в новом году:
Теория информации. Энтропия Шеннона говорит нам о степени неопределенности:
А KL-дивергенция измеряет "расстояние" между распределениями — ключ к пониманию distillation's, RLHF и многого другого:
2.Дифференциальная геометрия и многообразия.
Где живут ваши эмбеддинги? На многообразии, где локально все похоже на евклидово пространство, но глобально — сложная искривленная структура. Это язык диффузионных моделей.
3.Байесовские методы и Uncertainty Quantification.Нас интересует не просто предсказание yy, а апостериорное распределение:
Где θ — параметры модели, а DD — данные. 2026 — год, когда model.predict() будет возвращать не число, а (mean, variance).
А теперь — главное. Как сделать 2026 годом вашего прорыва? Формула года:
Где:
Регуляризация_Отдых — это не dropout, а сознательное "зануление" для перезарядки: output = 0 if (burnout_risk) else input.
Скорость_Обучения — умение учиться быстрее, а не просто больше.
Момент — тот самый нетворкинг, комьюнити и поддержка.
И вот ваш подарок от меня на Новый год — маленький "мозговой тизер" (ответ в комментариях!):
Для модели линейной регрессии с априорным распределением найдите вид апостериорного распределения p(w∣X,Y), выведите формулы для его параметров и покажите, как его максимум (MAP-оценка) связан с ridge-регрессией с коэффициентом регуляризации /
Итак, вы закапываете коробку. Даже не коробку, а металлический ящик. В нем лежат свежая газетка, флешка с актуальным плейлистом и сентиментальная записка. Наверняка она начинается со слов вроде «Дорогой потомок!..» или «Вы прочитаете этот текст спустя 100 лет после…». Действительно, а что еще можно написать, если ты уверен — послание прочитают люди совершенно другой эпохи? Возможно, внуки твоих внуков. И в голову сразу лезут всякие банальности.
Адресат капсулы времени — незнакомец, который родится через 50-100 лет. Вы никогда его не увидите, а он сделает выводы о вас по скромному набору предметов из коробки. Выходит, капсула времени — это своеобразный жест доверия к будущему, в котором нас уже не будет.
Под катом обсудим, откуда взялась идея создания капсул времени, что чаще всего «дарят» потомкам и зачем вообще люди общаются с будущим таким странным образом.
Tencent выпустила WeDLM 8B Instruct, экспериментальную языковую модель, которая использует диффузионный подход для генерации текста вместо классической авторегрессии. В традиционных LLM текст создается токен за токеном последовательно, тогда как WeDLM сначала формирует «шумное» представление ответа, а затем постепенно очищает его, приближаясь к финальному результату. Такой метод давно применяется в генерации изображений, но для текста до недавнего времени считался слишком неточным и нестабильным.
31 декабря. Тишина. Год 2025, отзвучавший каскадом данных, укладывается в архив. Мы стоим на пороге, за которым — не просто новый год, а точка сингулярности. Точка, математически предсказанная 75 лет назад в тишине кабинета советского математика А.А.Мучника.
Его теорема — не сухая формула из учебников. Это закон мироздания для информации: любой хаос можно упаковать почти идеально, оставив ровно один бит свободы. Всего один бит. Пространство для чуда, для ошибки, для того, что не вписывается в алгоритм.
В канун 2026 года мы совершаем ритуал верификации. Не через сложные выкладки, а через чистый, аскетичный код MATLAB. Он станет нашим медиумом, связывающим абстрактную истину с материей грядущего. Мы докажем теорему не на бумаге, а в среде, где рождается будущее, и увидим этот самый бит — крошечную, несжимаемую песчинку в идеально отшлифованном кристалле данных.
2026-й станет годом, когда мы всем миром упрёмся в этот предел. Годом, когда ценность сместится от умения всё сжать к искусству грамотно потратить этот единственный дарованный бит. Это статья-предупреждение и статья-пророчество. Зажгите экран. Откройте среду. Выполните доказательство.
И встретьте Новый год, зная точный адрес того, что в нём будет по-настоящему новым.
Последний вечер уходящего года. Тот самый момент, когда кажется, что время не течет, а щелкает, как кадры на старой пленке. Мы стоим на самом краю, оглядываемся — и прошлый год рассыпается не в плавную мелодию, а в обрывки фраз, в яркие вспышки памяти. В ту самую фотографию, кричащий заголовок, дрожь в голосе по телефону. Всё это было не потоком, а скорее лавиной сигналов. Триумфы и потери, личные прозрения и мировые потрясения — всё это сырой, необработанный материал жизни. Еще не история, а просто груда фактов, шум реальности.
По данным The Wall Street Journal, Марк Цукерберг через Meta* завершил покупку стартапа Manus. Сумма сделки превысила 2 млрд долларов и соответствует оценке, на которую компания рассчитывала выйти в новом инвестиционном раунде. Для Meta* это одна из самых заметных покупок в сегменте ИИ за последнее время.
Есть два типа операций в SS7, друг мой: безобидные... и те, что держат револьвер...
... Это, конечно, утрирование. Однако, как и герои спагетти-вестернов, операции в SS7 предстают перед нами в полном своем разнообразии и глубине, и иногда их сложно распарсить, а главное - обработать безопасно для абонента. Неверная обработка операций (команд) в SS7 (они же PDUs), несет за собой серьезные риски и потенциально может привести к угрозам уровня уязвимостей нулевого дня, открывая широкий спектр возможных атак.
На рынке LLM сейчас такое творится, что даже следить устаёшь. Релизы летят как горячие пирожки, только успевай жевать. Позавчера все носились с Claude, вчера с Gemini, сегодня весь интернет ждал GPT 5.2 как второго пришествия.
А Google такой: "Подержи моё пиво".
Пока всё внимание было приковано к OpenAI, Google тихо выкатил Gemini 3 Flash. Без громких презентаций, просто намёк в X и готово.
Тайминг идеальный. Вообще Google в этом году напоминает шахматиста, который пока все смотрят на ферзя, спокойно забирает фигуры по краям доски. Ещё и Nano Banana 2 Flash на подходе.
Раньше Gemini воспринимался как крепкий середнячок, хорош, но не универсален. Сейчас компания закрывает направление за направлением, и конкурентам становится тесновато.
В конце года Google выпустил Gemini 3 Pro, заточенный под сложную аналитику. Мы тогда разбирали его подробно, и в комментариях всплыла интересная штука: после выхода Flash народ начал жаловаться, что Pro стала отвечать хуже. То ли ресурсы перекинули, то ли просто показалось, то ли что-то подкрутили на бэкенде.
Ладно, не будем гадать. Сегодня тестируем сами и смотрим, что там на самом деле.
с априорным распределением 
найдите вид апостериорного распределения p(w∣X,Y), выведите формулы для его параметров и покажите, как его максимум (MAP-оценка) связан с ridge-регрессией с коэффициентом регуляризации 
/
