Утро рабочего дня. Завариваешь кофе, открываешь таск‑трекер/блокнот, и начинаешь планировать. Всё как нас учили книжки по тайм‑менеджменту: smart, важное/срочное, резать слонов и глотать лягушек. Ставишь задачкам приоритеты. Проставляешь часы. Набираешь на день Х задачек (например, чтобы сумма затрат была 6 часов для нормального человека или 4 для менеджера). И вот тебе список задач на день: последовательно, реалистично, иди и делай. Ставь крыжики, вычёркивай задачки, и вечером радостный «о, я всё сделал!».
Если у вас так всё и работает, ну может пару раз в неделю не успеваете что‑то доделать — всё клёво, пролистывайте эту статью. А вот если бывают тотальные регулярные недоделы, и после рабочего дня чувство опустошённости — давайте разбираться, может, у меня есть для вас серебряная пуля.
Перед первой публикацией разработанного мной приложения WeCount я был уверен, что главная причина возможного отказа — ошибки в коде или проблемы в пользовательских сценариях. На практике оказалось наоборот: за всё время App Review к функциональности приложения не возникло ни одного вопроса. Почти все замечания касались исключительно регистрации пользователя.
За два месяца переписки, нескольких отказов подряд и телефонных разговоров с командой App Review, этап регистрации был полностью переписан. В этой статье я расскажу, какие выводы сделал, и почему первоначальная архитектура оказалась ошибочной.
Несмотря на то, что PhpStorm уже несколько лет официально недоступен в России, он по‑прежнему остаётся одним из главных инструментов для PHP‑разработчиков. Недавно вышла новая версия PhpStorm 2026.2.
В релиз вошли новые инструменты для ИИ‑агентов, встроенная интеграция с GitHub Copilot, поддержка собственных моделей для автодополнения и новый атрибут #[FileReference]. Разработчики также добавили отдельное окно для Laravel, поддержку TypeScript 7 и улучшили работу с Git, терминалом, базами данных и Docker.
В статье разберём основные изменения PhpStorm 2026.2, а также расскажем, какие возможности для PHP‑разработки уже доступны в OpenIDE и чего ожидать от её перехода на платформу 2026.2.
Всем привет! Меня зовут Саша, играю за команду 4Ray (НЕ ПУТАТЬ С СОЛАРОМ) в CTF и участвую в других активностях в ИБ, чаще всего выступаю под ником MN3STRASHN0. В этом материале представлен путь решения машины Rawmatex на платформе Standoff 365, она довольно простая, но всё равно требует внимательности, ведь поинты сами себя не заработают. В задании используется классическая цепочка уязвимостей, которая в итоге приводит к реализации недопустимого события. Статью готовили вместе с RedblueNotes (одноименные Хабр, и tg-канал) за что им огромное спасибо. Далее рассмотрим решение.
10 идей конференции AI Engineer о том, как меняется разработка, когда код пишут агенты.
В начале 2026 года небольшая команда OpenAI рассказала о необычном эксперименте.
Три инженера за пять месяцев создали внутренний продукт объёмом около миллиона строк кода и провели через репозиторий примерно 1500 pull request’ов. Продуктом пользовались сотни сотрудников. При этом люди не написали вручную ни одной строки: прикладной код, тесты, CI‑конфигурацию, документацию, observability и внутренние инструменты генерировал Codex.
По оценке команды, разработка заняла примерно десятую часть времени, которое потребовалось бы при традиционном подходе.
Но наиболее интересным результатом эксперимента оказался не миллион строк кода. Им стало открытие нового узкого места.
Когда код можно производить практически непрерывно, ограничением становится не скорость печати и даже не интеллект модели. Ограничением становится способность людей объяснить, что именно следует построить, организовать работу автономных исполнителей, проверить результат и не позволить автоматизации разрушить систему быстрее, чем команда успеет это заметить.
Именно этот сдвиг лучше всего описывают выступления AI Engineer 2026 — весенней конференции Europe в Лондоне и летней World's Fair в Сан‑Франциско.
Доклады посвящены разным темам: контексту, памяти, длительным циклам, командной координации, верификации и безопасности. При этом важно не сводить их к одной заранее выбранной теории. Каждый спикер предлагает собственную модель AI‑first разработки, основанную на своём опыте и профессиональной перспективе.
Mount & Blade по праву считается одной из лучших серий игр-песочниц про Средневековье. Преданные поклонники раз за разом возвращаются в суровый мир Кальрадии, чтобы преуспеть в завоевании замков и городов, снискать славу на рыцарских турнирах и полях сражений или же заняться мемным «грабежом кОрОванов».
Однако если в старой-доброй Warband ничего не меняется, то над второй частью разработчики из TaleWorlds неустанно трудятся, регулярно выпуская обновления. О том, что изменилось в Mount & Blade 2: Bannerlord за последний год, какие масштабные моды создали фанаты, и стоит ли сейчас возвращаться в игру — поговорим прямо сейчас!
Снаружи ИИ-ассистент выглядит как окно чата. Но внутри — инференс, векторный поиск, база знаний, RAG-пайплайн, мониторинг и контроль доступа. От того, как всё это собрано, зависит, за сколько секунд приходит ответ, во что обходится каждый запрос и переживет ли сервис наплыв пользователей.
В статье разобрали инфраструктуру по слоям: где держать данные и контекст, каким задачам нужен GPU, а каким хватит CPU, и зачем связке из модели, хранилища и интерфейса контейнеры и Kubernetes. Плюс разница между MVP и production-архитектурой и типичные ошибки при проектировании.
Госкорпорация «Роскосмос» сообщила об успешных испытаниях нового модема «АТ‑Гонец» (УРМ‑Д2) для спутникового интернета вещей. Устройство протестировали предприятие Роскосмоса «Спутниковая система „Гонец“» и компания «Стэкком».
В «Роскосмосе» сообщили, что в дальнейшем планируется начать серийное производство модема и расширить линейку устройств этого типа. Как отметили в госкорпорации, расширение линейки и запуск производства должны сделать спутниковый интернет вещей доступнее для промышленности, логистики и удалённых объектов.
Привет, Хабр! Это первая статья из планируемого цикла про мой объектно-ориентированный подход к написанию кода для микроконтроллера stm32 (а именно камня stm32f303vc на отладочной плате stm32f3discovery) с использованием возможностей языка вплоть до стандарта c++20. Но обо всём по порядку.
Почему современные интерфейсы иногда усложняют жизнь
Интерфейсы с каждым годом становятся только удобнее: часть задач, например, сейчас можно решить с голосовым помощником. Но новые технологии не всегда делают взаимодействие с системой проще. Пользователи по-прежнему теряются в меню, тратят время на поиск нужных функций и устают от необходимости постоянно принимать лишние решения.
Поговорили об этом с Динарой — она помогает настраивать интерфейсы корпоративных систем для крупных компаний и каждый день ищет баланс между задачами бизнеса, возможностями системы и опытом пользователя.
1️⃣ Как изменилось взаимодействие человека с интерфейсами?
Они стали ближе к человеку. Если раньше компьютер требовал знать команды и мыслить как машина, то сегодня технологии все больше подстраиваются под нас: появились графические интерфейсы, сенсорное управление, голосовые помощники, искусственный интеллект.
Но сама эволюция не гарантирует удобство. Каждое новое решение нужно оценивать не по тому, насколько оно современное, а по тому, помогает ли оно человеку быстрее решать свою задачу.
2️⃣ Почему даже современный интерфейс может утомлять пользователя?
Потому что любая система требует внимания. Если человеку приходится искать нужную функцию, осваивать непривычные сценарии или постоянно принимать лишние решения, растет когнитивная нагрузка. А когда пользователь работает в системе по восемь часов в день, даже небольшие неудобства накапливаются и заметно влияют на его состояние и эффективность.
3️⃣ Получается, «проще» не всегда означает «лучше»?
Именно. Иногда в погоне за минимализмом или новыми трендами мы убираем то, что было интуитивно понятно.
Хороший пример — автомобили. Многие производители перенесли управление важными функциями на сенсорные экраны. В результате даже простое действие требует отвлечься от дороги. Поэтому сегодня часть компаний возвращает физические кнопки для критически важных функций.
4️⃣ Можно ли создать интерфейс, который будет удобен для всех?
Универсального решения не существует. Есть контекст, задачи пользователя и его привычки. Один и тот же подход может отлично работать в мобильном приложении и совершенно не подойти для сложной корпоративной системы.
Поэтому важнее искать не идеальный, а уместный интерфейс — тот, который соответствует конкретной задаче и условиям, в которых человек будет им пользоваться.
5️⃣ Как понять, что новое решение действительно улучшает интерфейс?
Я бы каждый раз спрашивала себя: станет ли пользователю действительно проще после этого изменения? Если решение выглядит современно, но увеличивает количество действий, заставляет переучиваться или сильнее отвлекает, возможно, это не улучшение, а шаг назад.
→ Подробнее своим опытом Динара поделилась в статье.
Исследователи из Массачусетского технологического института и Стэнфорда создали систему искусственного интеллекта, способную моделировать личность человека спустя 30 лет. Данная технология доказала, что диалог с собственным состаренным аватаром помогает преодолеть когнитивные тупики, снижает страх перед неизвестностью и заставляет полностью пересмотреть привычные жизненные планы.
Успейте записаться на открытую онлайн-игру для айтишников!
Онлайн-тимбилдинг «#АКТИВАЦИЯ: IT» для HR-специалистов и внутрикомов компаний из сферы IT и финтеха состоится уже завтра, 28 июля. Успейте записаться в последний момент.
«#АКТИВАЦИЯ: IT» от агентства Найт Стрит — это командный онлайн-тимбилдинг для распределённых команд, который не раз выбирали «Авито», «Сбер», «МегаФон» и другие компании. Вас ждут мемы, логические задачи и челленджи — всё, чтобы интересно провести время и проверить себя.
Открытая игра — это возможность бесплатно познакомиться с форматом, проверить его в деле, провести вечер в компании коллег или друзей, а ещё выиграть призы! Игра пройдёт на нашей платформе PLAYFORMA, созданной специально для онлайн-мероприятий.
Во время игры вы: - познакомитесь с механикой и атмосферой игры; - увидите, как формат работает именно для распределённых команд; - зададите любые вопросы организаторам; - оцените, подойдёт ли такой формат вашей команде; - хорошо проведёте время и сможете выиграть призы.
Как всё пройдёт: 17:00–17:15 — встречаемся в Zoom, знакомимся и разбираем правила. 17:15–19:00 — старт игры. 19:00–19:30 — обсуждаем игру, объявляем победителей и вручаем призы.
Вы можете присоединиться вместе с коллегами или друзьями. В одной команде — до пяти человек. Просто укажите при регистрации, сколько участников будет в вашей команде.
В день игры мы отправим письмо с инструкцией, доступом к платформе PLAYFORMA и ссылкой на Zoom для всех участников вашей команды.
Всем привет! На связи Сергей Иванов, аналитик технологий машинного обучения R‑Vision.
В первой части эксперимента мы выяснили, как на производительность локальной LLM влияют длина контекста, количество параллельных запросов и объем генерируемого ответа. Стресс‑тесты позволили определить границы конфигурации Qwen3.5–122B‑A10B‑GPTQ, vLLM и NVIDIA RTX PRO 6000 Blackwell Max‑Q с 96 GB видеопамяти.
Однако предельная конкурентность и скорость генерации сами по себе еще не показывают, насколько такая конфигурация подходит для реального SOC. В промышленном сценарии запросы поступают не равномерно и не изолированно. Они создаются карточками инцидентов, шагами ИИ‑оркестратора и действиями аналитиков, а порядок их выполнения определяется логикой расследования.
Во второй части эксперимента мы перешли от лабораторных измерений к моделированию реальной работы SOC. Мы оценили, как GPU справляется с инференсом LLM при разной численности команды и интенсивности потока инцидентов — от спокойной смены до пиковых ситуаций с массовым поступлением новых инцидентов. Важно отметить, что в эксперименте использовались не специально подготовленные тестовые примеры, а анонимизированные реальные инциденты из практики нашего внутреннего SOC.
Отдельно остановимся на режиме рассуждений. В сценарии интеграции LLM в конвейер R‑Vision SOAR мы сознательно использовали модель с отключенным thinking mode (режимом рассуждений). Ниже на результатах реальных экспериментов покажем, почему именно такой режим оказался наиболее эффективным для задач SOC.
Когда‑то фраза «поиграть на телефоне» вызвала бы недоумевающие взгляды и, возможно, опасения насчет душевного состояния говорящего. Но что там "играть на телефоне" когда, люди в 1930-х научились читать газеты по радио? Вот как это было.
Представлен открытый SSH‑менеджер Termix, который работает без подписок или рекламы. Проект включает в себя как стандартные функции, так и расширенные:
2FA для защиты доступа к серверам;
удобный интерфейс, разработанный на React и Tailwind CSS;
терминал SSH с разделением экрана, управлением SSH‑туннелями;
удалённый редактор файлов с подсветкой синтаксиса;
В июле 2026 года абоненты «Билайна» массово столкнулись с кражей мобильных номеров через дистанционный выпуск виртуальной SIM‑карты, выяснил «Коммерсантъ FM». Пользователи получали запросы на вход в личный кабинет оператора. Это были не SMS и не push‑уведомления, а системные уведомления на экране смартфона.
С весны на собесах стабильно спрашивают про Green Tea. И ответ, который я слышу в девяти случаях из десяти, звучит так: «ну, он на 40% быстрее». Дальше начинаешь уточнять — быстрее что? — и человек плывёт. Проценты там действительно есть.
Если вы когда-нибудь собирали проекты на C++, то практически наверняка получали ошибку от линковщика формата:
/usr/bin/ld: /tmp/ccYa2eaO.o: в функции «foo()»: foo.cpp:(.text+0x0): повторное определение «foo()»; /tmp/ccKEs5I7.o:main.cpp:(.text+0x0): здесь первое определение collect2: error: ld returned 1 exit status
Опытным C++ разработчикам эта проблема известна как ODR (One Definition Rule). Но корень этой ошибки выходит далеко за рамки «используй inline в .hpp» и «не определяй ничего в .hpp».
В этой небольшой статье мы попробуем разобраться, как наши объектные файлы, которые мы создаем, видит линковщик и другие единицы трансляции, и при чём здесь таблица символов.
Что такое GeoRA? Рассказывают сотрудники лаборатории искусственного интеллекта компании «Криптонит».
В этом году группа китайских исследователей представила новый подход для эффективной настройки больших языковых моделей (LLM) в режиме обучения с подкреплением и проверяемыми наградами (RLVR).
Авторы показывают, что обычные методы параметрической тонкой настройки (PEFT), включая низкоранговую адаптацию (LoRA), не всегда эффективны в RLVR. Они не учитывают геометрию скрытого пространства (LSC), из-за чего обучение становится менее эффективным.
Метод GeoRA (Geometry-Aware Low-Rank Adaptation) призван устранить этот недостаток. Его ключевая идея в том, чтобы учитывать геометрическую структуру модели. RLVR-обновления часто лежат в анизотропном и сжимаемом подпространстве весов. Работа с ним не должна ломать основные признаки, уже выученные моделью.
Напомним, что LoRA обучает лишь небольшие низкоранговые матрицы вместо всех весов модели, поэтому она популярна в задачах экономного дообучения. GeoRA сохраняет эту идею, но добавляет сингулярное разложение (SVD, Singular Value Decomposition) и строит адаптер не прямо из исходной матрицы, а из геометрически ограниченного подпространства весов.
В GeoRA используется SVD для получения сингулярных компонент, которые и позволяют выделить главные направления обновления. Поэтому GeoRA одновременно обучает компактный адаптер и замораживает остаточные компоненты, что делает оптимизацию более устойчивой.
В результате достигается баланс между размером обновляемой части модели и стабильностью оптимизации. Вдобавок, GeoRA требует меньше вычислений, так как затрагивает мало параметров при обучении, а модель сходится быстрее.
Авторы проверили GeoRA на моделях Qwen и Llama с 1,5 – 32 млрд параметров, используя групповую относительную оптимизацию политики (GRPO) как основной RLVR-алгоритм. На математических бенчмарках GeoRA стабильно обошёл LoRA, PiSSA и MiLoRA, а также показал хорошие результаты на задачах по медицине и программированию.
Amazon подала в Федеральную комиссию по связи США (FCC) заявку на размещение более 5,1 тыс. низкоорбитальных спутников для своего сервиса прямого доступа в интернет (Direct‑to‑Device, D2D). Компания планирует объединить инфраструктуру Amazon Leo со спектром, спутниками и наземной сетью Globalstar, расширив свою деятельность: от экстренных сообщений до голосовой связи, передачи данных и промышленного интернета вещей, пишет издание Advanced Television.
