Всем привет! Меня зовут Анастасия Рысьмятова, я руковожу юнитом LLM в Авито.
В этой статье я расскажу, как мы с командой создали и адаптировали нашу большую языковую модель A-vibe: зачем решили развивать собственную LLM, как построили токенизатор, собрали датасеты, провели SFT и RL и что получили в итоге. Поделюсь основными экспериментами и покажу наши результаты.
Многие люди смутно представляют, что у финансовых институтов есть обязанность соблюдать Know Your Customer (KYC) и иметь программы AML (anti-moneylaundering), но что это означает на самом деле? Рад, что вы спросили.
С ними всё… сложно и запутанно, из-за чего у многих (внутри и вне этой отрасли) сложилось ошибочное впечатление об их уровнях широты и строгости. Кроме того, они достигают своих целей не самым очевидным образом, во многих отношениях нарушая наши ожидания о том, как работают законы в целом.
Обсуждать выбор политик без комментариев невозможно, поэтому для начала я должен дать некоторые объяснения. Когда-то я работал в Stripe, и, разумеется, проходил обязательное обучение комплаенсу. В статье я буду говорить только от своего лица и откровенно расскажу, какой не может быть культура отделов комплаенса и по каким причинам.
Когда я создавал первые электрические цепи в 3D-симуляторе, то часто думал: как же происходит переход из «живого мира» бесконечных вариантов значений в «компьютерный мир» нулей, единиц и вообще всего, для чего набор значений и их изменчивость строго ограничены? В этой статье я продолжу осваивать курс по схемотехнике, и, судя по темам лекций, ответ мне откроется. Вперед, к комбинационной логике!
Кэширование — скрытый двигатель, на котором держится веб. Именно оно делает сайты быстрыми, надежными и относительно недорогими в обслуживании. При правильной настройке кэширование снижает задержки, разгружает серверы и позволяет даже хрупкой инфраструктуре выдерживать резкие всплески трафика. При неправильной настройке или полном отсутствии кэширования сайты работают медленно, остаются уязвимыми для атак и обходятся очень дорого.
В основе кэширования лежит сокращение лишней работы. Каждый раз, когда браузер, CDN или прокси обращается к серверу за ресурсом, который не изменился, впустую тратятся время и трафик. Когда сервер заново формирует или повторно отдает идентичный контент, это лишь добавляет нагрузки и увеличивает затраты. А при пиковом трафике — например, в "черную пятницу", во время вирусной публикации или DDoS-атаки — такие ошибки стремительно накапливаются и приводят к сбоям всей системы.
28 июня 2009 года легендарный астрофизик Стивен Хокинг провёл вечеринку для путешественников во времени с шампанским и шариками. Он никому не сообщил заранее, а только постфактум, с указанием точного времени и места встречи.
Идея была в том, что приглашение переживет столетия/тысячелетия, необходимые для разработки технологии — а затем попадёт на глаза какому-то путешественнику во времени, который любит вечеринки.
К сожалению, это не помогло: на вечеринку всё равно никто не пришёл. Стивен Хокинг сидел там в одиночестве.
Всем привет! Меня зовут Олег Смоляков, в Яндексе я больше 15 лет занимался разработкой, а теперь отвечаю за улучшение процесса найма разработчиков.
Наверняка многие из вас слышали мнения, что у нас много собеседований, их содержание непрозрачно, сам процесс очень долгий, а сверху всё сдобрено задачами на алгоритмы, которые у многих вызывают аллергию. Не буду лукавить: это восприятие не появилось из ниоткуда, и здесь действительно зарыто некоторое количество реальных проблем, о которых я в деталях расскажу дальше.
TLDR: мы решили обновить процесс найма, вместо порой хаотичных собеседований в каждом отдельном сервисе внедряем единую систему оценки по профессии и уровню (например, «Senior C++ Developer»), кандидат, успешно прошедший оценку навыков, теперь сможет претендовать на аналогичные вакансии в любом из 90+ сервисов компании, а всё это вместе делает процесс найма прозрачным, понятным, без дублирования технических интервью и в целом эффективным для всех участников.
А теперь подробнее о том, почему мы на это пошли и как всё устроено.
Исследование показывает, что наиболее востребованная технология в 2025 году — контейнеризация. Kubernetes закрывает эту потребность и помогает управлять контейнизированными приложениями. Среди специалистов нет определенного мнения, какой вариант развертывания лучше: самостоятельное или готовое решение. На этот вопрос каждой компании нужно ответить самостоятельно.
В тексте поделимся выгодами и недостатками каждого подхода, чтобы вы могли принять взвешенное решение. Сравнивать будем не с технической точки зрения, а со стороны бизнеса. Определим, какой вариант экономически выгоден в долгосрочной перспективе. Подробности под катом!
Новость о том, что Qualcomm покупает Arduino сначала вызвала чувство тревоги. Примерно такое же, как когда Broadcom купил VMware. С чудесным миром микроконтроллеров я тесно познакомился именно благодаря Arduino. Оригинальная Uno базировалась на ATmega328P и стоила на момент выхода 30 $. Реальная себестоимость, по оценкам коммьюнити, была около 15 $, а все остальное пользователь платил за бренд и открытость дизайна.
Последнее, кстати, привело к тому, что спустя короткое время плата была скопирована китайцами. Они не просто нашли способ заменить дорогие компоненты более дешевыми аналогами, но и наладили крупносерийное производство. Это привело к тому, что купить ноунейм-клон аля Nduino Uno можно было на порядок дешевле.
Совсем недавно публике представили новую плату Arduino Uno Q, которая уже была создана с использованием разработок Qualcomm. Она мгновенно вызвала интерес, благодаря новому видению того, как должна выглядеть современная плата микроконтроллера. Мне уже удалось добраться до серийного образца Uno Q, так что спешу поделиться с вами впечатлениями!
Утечка оперативной памяти в Apple Calculator достигает 32 ГБ.
Эта память не используется, не выделяется, она просто утекает. Простецкое приложение калькулятора страдает большей утечкой памяти, чем компьютеры десятилетие назад.
Случись такое в 2000-х, это бы привело к внесению срочных патчей и служебной проверке. Сегодня же это лишь очередной баг-репорт в очереди.
Мы урегулировали программные катастрофы такой степени, что утечка 32 ГБ в калькуляторе уже не удивляет. И дело не в ИИ. Кризис с качеством ПО начался за несколько лет до появления ChatGPT. ИИ лишь стал дополнительным инструментом в руках некомпетентных людей.
Рынок персональных компьютеров вдруг ожил после нескольких лет затишья. Причина простая — Microsoft официально прекратила поддержку Windows в октябре 2025 года. А ведь эта ОС до сих пор стоит на миллионах машин по всему миру. С
Сейчас без регулярных обновлений безопасности старые устройства становятся все более уязвимыми. Никто не хочет рисковать данными, особенно в бизнесе, где одна уязвимость может обойтись в миллионы рублей. В итоге продажи новых компьютеров пошли вверх, производители процессоров и памяти работают на пределе, а магазины рапортуют о лучших кварталах за последние годы. Давайте разберемся, что происходит.
Если в процессе установившегося снижения при заходе на посадку воздушное судно резко переходит в набор высоты, это значит что либо экипаж прервал заход и начал «уходить на второй круг», либо Вы стали участником того самого случая о котором пойдет речь.
Каждый, кто прошел через курс линейной алгебры или физики в универе, помнит этот странный дуализм. Нас учили, что у векторов есть целых ДВА вида произведения. Первое, скалярное, съедает два вектора и выдает число. Геометрически — это что-то про проекции и углы. Второе, векторное, тоже съедает два вектора и… внезапно выплевывает третий вектор, перпендикулярный первым двум. Причем работает этот фокус только в 3D и 7D.
Всегда казалось, что это какой-то математический «костыль».
Почему так сложно? Почему два разных продукта для разных задач? Почему один зависит от косинуса, а другой от синуса?
Что, если я скажу вам, что это действительно «костыли»? Что существует единое, универсальное и элегантное геометрическое произведение, которое включает в себя оба этих случая (и многое другое), и которое основано на одной-единственной, кристально ясной идее. Идее, которая меняет взгляд на саму суть математики.
Эта статья — приглашение в мир Геометрической Алгебры. Мы собираемся переизобрести умножение.
Ретроспектива pet-проекта, который стал полигоном для отладки, архитектуры и оптимизации перед более сложными задачами в CV.
Я PHP-разработчик с многолетним стажем (от слова «много»). Привык, что мой мир — это веб‑приложения, серверный код и бесконечные «фичи» на Laravel или Yii (да... легаси — это мой конёк). В последние пару лет вокруг бушует AI‑бум: всюду слышно про нейронки, LLM, про каких‑то «агентов», которые сами решают задачи. И, признаться, временами у меня появлялась лёгкая тревога. Не отстану ли я от поезда, если не перейду полностью на Python/NodeJS или не выучу новый фреймворк? Ведь почти все примеры ИИ‑интеграций, что я видел, были на Python или JavaScript. PHP в этих разговорах фигурировал редко, если вообще упоминался.
Недавно я наткнулся на упоминание о Neuron — инструменте, который гордо назван «первым enterprise‑ready агентным фреймворком на PHP». Мой скептицизм сразу поднял голову: «Агентный фреймворк? На PHP? Серьёзно?» С другой стороны, это заинтриговало. Если всё правда, то вместо того чтобы судорожно перелистывать учебник по Python, возможно, я смогу внедрять ИИ прямо там, где мне комфортно — в PHP‑стеке. И вот я решил разобраться, что же такое этот Neuron и насколько он реален.
Осторожно: статья написана максимально простым языком. Так что если вы гик, но не умеете программировать — вам всё равно будет интересно!
Недавно я наткнулся на DIY-игровую консоль за 1.500 рублей — Waveshare GamePi13. Когда гаджет приехал ко мне, я запустил примеры игр от производителя... и оторопел от 5 FPS в Pong — это ж как плохо нужно код писать!
Не желая мириться с этим, я открыл схему устройства, даташит на RP2040 и принялся писать свой собственный BIOS. Если вам интересно узнать, как работают DIY-консоли «изнутри», можно ли запускать внешние программы на микроконтроллерах из RAM, как реализованы различные подсистемы BIOS, а в конце даже написать «Змейку» - добро пожаловать под кат!
Все мы любим, когда интернет работает (и не виснет 🙂) — сайты открываются, видео грузятся, письма доходят. Но мало кто задумывается, как именно браузер узнаёт, куда вас отправить, когда вы вводите знакомое «habr.com».
Эта статья для тех, кто хочет понять, как именно устроена и работает система доменных имён, её защита на уровне DNSSEC и почему эта технология важна для безопасности интернета. Если вы техно-гик и не боитесь деталей — добро пожаловать под кат!
Привет, Хабр!
Распознавание автомобильных номеров (ANPR) — задача не новая. Существует множество коммерческих решений и open-source библиотек. Но что, если стандартные инструменты не не подходят? А что, если нам нужна система, которая будет молниеносно работать на обычном CPU, без дорогих видеокарт?
Недавно я столкнулся именно с такой задачей. Вместо того чтобы просто "склеить" готовые решения, я решил пройти весь путь ML-инженера от начала до конца: от анализа данных до обучения кастомных SOTA-моделей и их финальной оптимизации. В этой статье я поделюсь всем процессом, кодом, результатами и проблемами, с которыми пришлось столкнуться.
В следующем месяце выходит очередная версия нашего любимого языка программирования. Чем не повод присесть на кухне с рюмкой чая и обсудить, что не так с современными версиями C#?
На связи Артемий Новожилов, архитектор систем информационной безопасности компании «Гарда», автор Telegram-канала об инфобезе и защите данных. Немногим ранее я рассказывал о DLP и о маскировании данных, а сегодня предлагаю обсудить тему мошеннических сообщений, ведущих на вредоносные ссылки.
По версии Ведомостей около 9 млн россиян каждый месяц сталкиваются с мошенническими сайтами. Более того каждый шестой пользователь ПК игнорирует предупреждения браузера и переходит на ресурсы жуликов.
Когда речь идет о вредоносных сайтах, всегда встает вопрос привлечения на них жертв: кто-то по старинке использует почту, а кто-то перешел на более современные способы ‒ мессенджеры. Не стал исключением и Telegram, количество пользователей которого, по разным оценкам, насчитывает от 800 млн до 1 млрд человек в месяц по всему миру.
В статье разбираемся, почему даже осторожные пользователи попадаются и как не стать их жертвой мошенников.
Когда хорошая идея становится популярной - все начинают пересказывать её "как поняли". В итоге в информационном поле от изначальной идеи остаётся настолько мало, что её перестают воспринимать всерьёз. В этой статье я хочу рассказать о двух таких идеях: Scrum и ООП
