Разработка

Это перевод классной статьи с детальным обзором архитектур главных опенсорсных LLM: очень структурировано, доходчиво и с изумительными картиночками. И такой обзор просто обязан быть на русском языке. Поговорим про DeepSeek V3/R1, OLMo 2, Gemma 3, Mistral Small 3.1, Llama 4, Qwen3, SmolLM3, Kimi K2, GPT-OSS, Grok 2.5, GLM-4.5, Qwen3-Next.

Ну а дальше слово автору:

Прошло семь лет с момента разработки оригинальной архитектуры GPT. На первый взгляд, оглядываясь назад на GPT-2 (2019) и вперед на DeepSeek-V3 и Llama 4 (2024-2025), можно удивиться тому, насколько структурно похожими остаются эти модели.

Однако я считаю, что все еще есть большая ценность в изучении структурных изменений самих архитектур, чтобы увидеть, чем занимаются разработчики LLM в 2025 году.

Эта статья по сути является продолжением моей прошлогодней статьи, в которой я автоматизировал отклики на hh.ru. Кстати, если кому это интересно, тот проект до сих пор живой, недавно проверял :-)

В этой статье я расскажу о том, как я сделал тоже самое, но для LinkedIn, и как тоже самое можете сделать вы, потратив примерно полчаса своего времени и 0 рублей (при соблюдении определенных условий, разумеется).

Итак, недавно у меня появилась желание поискать работу на зарубежном рынке, ведь перспектива валютной удаленки выглядит весьма заманчивой, хоть и достаточно смутной в свете последних сокращений в зарубежном IT. В качестве первого ресурса для поиска работы был выбран сайт LinkedIn, а в качестве приложения для автоматизации этого поиска - проект AiHawk, который и вдохновил меня в прошлом году на создание аналогичного приложения для hh.ru. Но вот незадача - проект уже почти год как неактивен а последняя найденная версия не работоспособна. Поэтому было решено переписать данный проект, чтобы он снова мог работать.

Если вы начинающий разработчик и создаете свой пет-проект, легко увлечься бэкендом и фронтендом, а на ИБ сил уже не останется. Даже если проект совсем небольшой и там, казалось бы, защищать-то особо нечего, злоумышленники всегда найдут дыры в безопасности. Взломать незащищенный сайт или приложение легче, чем кажется.

Привет! Меня зовут Наташа Баранова, я младший специалист по анализу защищенности веб-приложений в Selectel. Под катом расскажу, как проводила пентест пет-проекта своего коллеги: я получала права админа, обнуляла голоса других пользователей, меняла цены, самовольно назначала победителя и подкручивала результаты голосований. И да — это все происходило в приложении, которое оказалось простым и удобным для пользователей, а уж для меня — почти праздник. Надеюсь, будет полезно и начинающим в ИБ, и разработчикам, которые хотят понять базовые ошибки безопасности.

Ваш Python-скрипт работает медленно. Вы запускаете его и смотрите, как он "висит", ожидая загрузки файла, ответа от API или завершения запроса к базе данных. Проблема почти всегда одна — ожидание. В программировании такие задачи называются I/O-bound (ограниченные вводом-выводом), и именно они "съедают" драгоценное время.

Асинхронный подход меняет правила игры. Вместо того чтобы "зависать" в ожидании, программа говорит: "Окей, эта задача пока ждет ответа от сети, а я пока займусь другой". Она эффективно использует время простоя, переключаясь между задачами и выполняя ту, которая готова к работе. В итоге общая производительность приложения, интенсивно работающего с сетью или файлами, может вырасти в разы.

Я разработала интерактивный макет для создания композиций цветов. Проблема свелась к задаче упаковки кругов в квадрат и прямоугольник. В статье я приведу разбор автоматизированного решения этой задачи с помощью жадного алгоритма, а также расскажу теорию и математически обосную практику с визуальными пояснениями.

Управлять облачной инфраструктурой можно с помощью разных инструментов. И хотя все они позволяют делать похожие вещи, но у каждого из них есть свои особенности. Если сравнивать с автомобилем, то можно сказать, что управление виртуальной инфраструктурой может быть ручным или автоматическим. Выбор зависит от вкусов и предпочтений, задач, уровня навыков сотрудников и масштаба компании.

Сегодня расскажем об инструментах, которые мы предоставляем для управления Т1 Облако: API, веб‑интерфейсе управления и Terraform. Разберём их особенности, приведём примеры из практики и дадим рекомендации, как с их помощью управлять инфраструктурой.

Вопросы для джунов QA-инженеров часто повторяются, куда бы вы ни устраивались. То же с тестовыми заданиями и даже загадками на логику. Но почему интервью с работодателями так трудно дается новичкам?

Привет, Хабр! Меня зовут Кристина, я QA-инженер в госкомпании и экс-ревьюер курса «Инженер по тестированию» в Яндекс Практикуме. За все время в профессии я прошла 10 собеседований, по итогам которых получила 3 оффера. В этом материале расскажу новичкам, к чему готовиться и почему ваша главная задача — не выучить ответы, а победить волнение.

Любой сайт или блог оживает не только за счёт текста, но и благодаря картинкам. И чем качественнее и уместнее медиаконтент, тем более увлекательным и запоминающимся получается проект. Но создавать изображения с нуля или заказывать фотосъёмку не всегда есть возможность, поэтому часто используют фотостоки.

Shutterstock, Adobe Stock, Unsplash — знакомые названия? В этом и кроется ловушка: сервисы, призванные помочь, незаметно превращают уникальные бренды в близнецов! Ведь их знают и ваши конкуренты. В итоге — одни и те же улыбающиеся люди в костюмах, типовые ноутбуки на столе или «абсолютно идеальные» неживые офисы кочуют с сайта на сайт — от банков и онлайн-школ до стартапов и НКО.

Так как же разорвать этот порочный круг? В этой статье мы покажем альтернативные площадки с характерным контентом и разберём, где искать нишевые платформы с живой, нешаблонной и по-настоящему редкой фотографией. Готовы выйти за рамки улыбчивых менеджеров и найти своё уникальное визуальное лицо? Тогда поехали.

Discord в России работает только через обходные пути. Для кого-то это не проблема — включил особую программку и общаешься дальше. Но соединение тормозит, вылетает в самый неподходящий момент рейда, а качество стрима проседает. 

Мы протестировали популярные альтернативы и проверили, какие ещё сервисы подойдут для общения и совместных игр. 

Привет, хабр!

Это моя первая статья, поэтому для начала представлюсь. Меня зовут Виктор, мне 40 лет, из которых почти 20 я на разных ролях участвую в разработке различного программного обеспечения для крупных корпораций (в основном финтех). Путь был долгий и тернистый, но сейчас я занимаю роль Системного архитектора и по совместительству Руководителя направления интеграции.

Я всегда любил игры, у меня даже был собственный канал с летсплеями и обзорами разных игр, который, к сожалению, не сыскал успеха. Несмотря на это, около двух лет назад я решил с ноги ворваться в мир геймдева. Ничто не предвещало беды, просто одним февральским вечером будто щелкнуло что-то в мозгу - ХОЧУ… ДЕЛАТЬ… ИГРЫ…

Я человек самодостаточный, так что если хочу, значит, делаю. И на самом деле это очень интересное ощущение - в 40 лет почувствовать себя беспробудным джуном в той области, в которой совершенно ничего не понимаешь, но тебе так интересно.

Привет, Хабр! Меня зовут Сергей, я фронтенд-разработчик в Rusprofile. Давайте поговорим о работе autocomplete – автозаполнении полей в браузере. 

Благодаря этой функциональности жизнь пользователей может быть проще. Не нужно тратить время на копание в чертогах разума в поисках почтового индекса, адреса или точного названия компании. Можно не записывать логины, ИНН и другую информацию на стикеры вокруг монитора, все нужные данные подставляются автоматически. Формы на 5-10 полей перестают выглядеть такими уж устрашающими. 

Но в то же самое время, наверное, все мы видели, как путаются местами имя и фамилия из автозаполнения, а иногда кажется, что автоматически подставляются какие-то совсем случайные значения.

Эта статья – небольшая рефлексия на тему autocomplete; о природе проблем, с которыми сталкивается разработчик при работе с этим инструментарием.

Надеюсь, будет интересно для фронтендеров, менеджеров продукта, дизайнеров – коллег, у кого в бэклоге есть задачи про формы; а также для всех, кому близки темы о веб-разработке.

Сколько раз бывало так: вдруг возникла идея, она выглядит как реально сильная, но донести ее до руководства или команды — еще та задача. Обычно слышишь в ответ: «хорошо, мы подумаем». На практике «подумаем» означает, что твое предложение просто «легло под сукно» и это сбивает мотивацию еще раз выходить с идеями и предложениями. А бизнес, со своей стороны, не умеет слушать «голоса из команды». Польза книги Джеки Рид в том, что она предлагает общий язык и набор паттернов, которые помогают устранить эту пропасть — как со стороны специалистов, так и со стороны менеджеров.

Всем привет!

В предыдущих статьях мы уже рассказывали о том, какими метриками можно пользоваться для оценки ответов AI-продуктов.

В большом количестве метрик для решения такой задачи предварительно надо оценить, к какой категории относится тот или иной ответ.

В этой статье мы преследовали две цели:

1. На примере показать, как применяются такие метрики и как с помощью них можно оценить качество работы модели.

2. Провести небольшое исследование по различным AI-продуктам с целью выявления наиболее оптимальных для решения задач классификации.

Когда находишься на критическом пути API-аутентификации, важна каждая миллисекунда. Спустя два года борьбы с ограничениями serverless мы пересобрали весь наш стек API, добившись таким образом существенного снижения сквозных задержек.

Когда мы запускали наш API на Cloudflare Workers, они казались идеальным выбором для сервиса API-аутентификации. Глобальная периферийная инфраструктура, автоматическое масштабирование и оплата только за использование. Разве это не замечательно?

Перенесёмся в будущее: мы полностью пересобрали эту систему на основе Go-серверов с хранением состояния, в результате получив шестикратный рост производительности и существенное упрощение архитектуры, позволившее реализовать самохостинг и платформонезависимость.

TL;DR:

• Мы перешли с Cloudflare Workers на Go-серверы
• Снизили задержки в шесть раз
• Устранили сложные механизмы обхода кэшей и оверхед конвейеров данных
• Упростили архитектуру, перейдя от распределённой системы к простому приложению
• Обеспечили возможность самохостинга и платформонезависимость

В статье мы расскажем о том, почему совершили этот переход, о проблемах, вынудивших нас на это пойти, и о том, чему мы научились в процессе.

Привет, Хабр. В этом обзоре расскажем о новинках в нашем DLP‑решении для защиты от утечки данных с корпоративных компьютеров Кибер Протего 10.7. На самом деле новинка только одна, но она «тянет» на то, чтобы выпустить полноценный релиз.

OpenAI выпустила браузер ChatGPT Atlas с интегрированными языковыми моделями. Приложение уже можно скачать на macOS, а позже появятся версии для Windows и мобильных платформ. В этой статье проверяем, что умеет очередной ИИ-браузер и пробуем заказать товар в онлайн-магазине с помощью агента.

Небольшая статья об алгебраических типах данных и о том как их собрать в C#, где всё ещё нет нативной реализации Discriminated Unions.

Привет, хабр! В прошлой статье мы говорили о применении языков разметки для описания графических артефактов, идее языка разметки для аналитиков и приложении для генерации макетов UI и BPMN схем.

В сегодняшней статье хочу рассказать об эволюции экспериментов с разметкой и поделиться опытом разработки генератора веб форм для 1С, который позволяет прототипировать и запускать автоматизацию бизнес процессов, эмулируя работу пользователя с ТСД.

В данной статье мы рассмотрим, как можно кастомизировать Windows, настроить внешний вид и функциональность операционной системы в соответствии с вашими предпочтениями. Это можно сделать как с помощью встроенных инструментов, так и с помощью сторонних программ.

При кастомизации Windows важно помнить, что большинство сторонних программ вносят изменения в системные файлы и реестр. Это может привести к сбоям в работе, конфликтам между утилитами и проблемам после обновлений операционной системы.

Список утилит, которые будут рассмотрены в данной статье: PowerToys, WinAero Tweaker, ExplorerPatcher, Rainmeter, TranslucentTB, EarTrumpet.

Кстати, если вам интересны IT-технологии и полезные инструменты, заглядывайте в мой Telegram-канал. Я регулярно публикую там свежие новости, лайфхаки и другие полезности. А сейчас — к сути статьи.

Среди друзей я пользуюсь репутацией «ты ж программист», поэтому у меня нередко интересуются, как именно работают «под капотом» такие известные инструменты как ChatGPT, Claude, Grok или DeepSeek. Со временем я отточил ответ на этот вопрос — и потому, что нашёл способы лучше на него отвечать, и потому, что научился сам создавать большую языковую модель с нуля. Поэтому и сам понимать большие языковые модели я стал гораздо лучше.

В этой статье я попытаюсь простыми словами описать, что именно в них происходит. Пост состоит из серии объяснений, причём каждое последующее из них основано на предыдущих, но немного уточняет их. Так мы постепенно дойдём до такого объяснения, которое будет совершенно строгим и верным, но могло бы немного вас ошеломить, если выдать его без подготовки.

Если вы — технарь, и читаете эту статью, чтобы больше узнать об ИИ, то настоятельно рекомендую вам дочитать её до конца. Если вы открыли ссылку просто из интереса, то можете смело читать до тех пор, пока вам будет интересно. Возможно, вы станете более уверенно понимать, что происходит в трансформерах, даже если не уловите всех мелких деталей.