Для чего инженеру комьюнити, конференции и митапы?
Гость нового выпуска «AviTalk» — Евгений Афонасьев, тимлид разработки Antifraud. Женя рассказывает про истоки инженерной карьеры, первые вызовы и рост до позиции тимлида. Вместе с ведущей Стасей Кошман разбираемся:
как отличаются процессы найма в Авито для разработчиков и менеджеров?
что такое Antifraud и каковы его задачи?
как организована жизнь комьюнити и почему полезно ими заниматься?
что дают конференции и как попасть в программный комитет?
Подписывайтесь на канал AvitoTech в Telegram, там мы рассказываем больше о профессиональном опыте наших инженеров, проектах и работе в Авито, а также анонсируем митапы и статьи.
Из чего состоит MeyerSAN — решение для имитации ошибок в СХД
Проект MeyerSAN — это программно-аппаратный комплекс на основе сервера VEGMAN. Комплекс имитирует неисправность SAS HDD и SSD и позволяет автоматически тестировать реакцию системы хранения данных на ошибки. Решение необходимо для тестирования и валидации работы подсистем, которые находятся в составе СХД и определяют проблемные диски.
Как это работает:
Мы подключаем сервер к системе хранения данных.
С помощью ПО и драйверов заставляем СХД видеть сервер как диск или несколько дисков.
Вносим отклонения в поведение диска. Например, имитируем ситуацию, когда пользователь записал данные в диск, а прочитать их не смог.
Задача MeyerSAN — эмулировать проблемы с дисками: задержки, ошибки, порчу данных и метаданных.
Архитектура MeyerSAN состоит из трех больших блоков:
REST, так называемый MRSNMGMT. Позволяет конфигурировать систему в соответствии с пожеланиями.
MRSNLib. Cодержит бизнес-логику приложения: обработку и модификацию команд.
Драйверы низкого уровня. Они предоставляют нам механизмы транспорта и позволяют соответствовать всем протоколам.
Средний компонент, MRSNLib, команда разработчиков написала на современном С++ 23. Как именно инженерам удалось интегрировать новейший стандарт, а также паттерны объектно-ориентированного программирования в проект MeyerSAN, рассказывает один из создателей проекта Константин Крюков в новой статье.
30 июня 2025 года Meta¹ объявила о создании Meta Superintelligence Labs — компактной элитной команды, которую возглавил бывший глава Scale AI Александр Ван. Задача команды — вывести исследования компании от семейства Llama к искусственному супер-интеллекту и «персональному супер-интеллекту» для каждого пользователя.
Для ускорения работы в MSL переманили десятки ведущих учёных OpenAI, Google DeepMind, Apple и Anthropic. Слухи утверждают, что Цукерберг в некоторых случаях предлагал сотруднику до $100 млн.
Состав команды оставался неизвестным. Какие-то фрагменты получалось восстановить по сообщениям в СМИ, когда проскакивала новость о смене работы того или иного известного специалиста. Однако вчера состав MSL слили полностью.
Индийско-американский компьютерный специалист и венчурный инвестор Диди Дас опубликовал в личном микроблоге полный список членов Superintelligence, ссылаясь на анонимного инсайдера внутри Meta¹. Диди не просто выложил имена, а провёл анализ, результат которого собрал в таблицу.
Superintelligence на три четверти состоит из эмигрантов. Заметно, что половина команды из Китая, хотя могут быть хоть южноафриканцы. Среди сотрудников нашлись даже двое россиян. Также нужно учитывать, что неподписанный столбец, который выглядит как национальность — это на самом деле место, где сотрудник получал степень бакалавра.
У ¾ есть учёная степень PhD, доктора философии (в России такое считают кандидатом наук). 40 % из сотрудников перешли из OpenAI, 20 % — из DeepMind, 15 % — из Scale. Пятая часть команды — это уровень грейда L8, что примерно соответствует крупному директору, но пониже вице-президента.
Кроме образования, предыдущего места работы и странным образом посчитанного стажа работы в документе Диди также указывается специализация каждого из сотрудников. Диапазон тем — от обучения с подкреплением и игровых агентов до диффузионных моделей, трансформеров и выравнивания больших языковых моделей.
Холдинговая компания Meta (1) — экстремистская организация, её деятельность запрещена.
Обновили кейс с Гринатом — и не просто освежили текст, а напомнили себе, насколько масштабный и значимый это проект.
Разработка Платформы доверенных сервисов (ПДС) продолжается, и вместе с АО «Гринатом» мы последовательно развиваем систему, которая стала цифровым фундаментом юридически значимого документооборота в атомной отрасли.
В рамках проекта мы реализовали: — выпуск и учёт всех типов электронных подписей (УКЭП и УНЭП); — автоматизированную систему управления сертификатами и СКЗИ; — интеграцию с кадровыми базами, ЕСИА и СМЭВ; — удобные API для других ИТ-систем; — масштабирование до 100 000+ пользователей.
Впереди — новые этапы развития: интеграция с ЕБС и другими сервисами. Мы продолжаем делать ПДС удобным, масштабируемым и устойчивым решением для всей отрасли.
Прочитайте обновлённый кейс на сайте и посмотрите, как именно мы решаем нетривиальные задачи в высокорегулируемой среде.
18 июля в газете Washington Post вышла расстрельная статья про Starlink. Если верить представленному анализу, орбитальный провайдер Илона Маска не подходит для замены проводному Интернету.
На самом деле Америку эта статья не открыла. Давно известен разрыв между обещаниями (или хотя бы ожиданиями) и реальностью Starlink.
Cистема спутникового Интернета Starlink от предыдущих поколений отличается характеристиками аппаратов, их числом и высотой полёта. Системы по типу HughesNet и Viasat задействуют небольшое число спутников на геостационарной орбите. В итоге получаются дополнительная задержка в 600 мс и скорости, к примеру, до 100 Мбит/с. Пользователи Starlink хвастают пингом в десятки миллисекунд и скоростями в сотни мегабит. Достигается это за счёт огромной группировки в 7,8 тыс. спутников на околоземной орбите на относительно низкой высоте.
Огромное медиавнимание к фигуре Илона Маска быстро помогло закрепить в общественном сознании восприятие того, что Starlink безумно быстрый (1, 2, 3). Число абонентов выросло, и реальность стала отличаться от распространяемых в блогах скриншотов Speedest с трёхзначными числами. Как выяснилось в тестах скорости Ookla, с ростом числа пользователей скорость соединения резко падает. Уже в 2022 году средняя скорость упала на треть, с 90,6 Мбит/с до 62,5. Если верить рассказам абонентов Starlink, скорости могут падать даже до 20, а у некоторых измеряются единицами мегабит.
Статья Washington Post рассказывает про базовую оценку Starlink, которую провели американский эксперт сферы телекоммуникаций Саша Майнрат и его команда исследователей. Утверждается: если абонентов больше трёх на квадратный километр, Starlink не подходит под определение широкополосного Интернета. Майнрат — директор некоммерческой организации XLab, которая у себя на сайте приводит полный текст предварительного анализа пропускной способности Starlink. Из документа немедленно очевидно, что написан он для регуляторов.
Эта базовая арифметика нужна для политических обоснований в пользу наземных провайдеров. В апреле 2025 года президент США Дональд Трамп всерьёз говорил, что неплохо бы направить байденовскую программу BEAD на спутники Илона Маска. BEAD — это федеральная программа Broadband Equity, Access & Deployment, учреждённая актом Infrastructure Investment and Jobs Act в ноябре 2021 года. Огромный бюджет в $42,45 млрд распределяется штатам и территориям на строительство высокоскоростных сетей в «необслуживаемых» (менее 25/3 Мбит/с) и «недообслуживаемых» (менее 100/20 Мбит/с) районах.
В отчёте Майнрата рассматривается покрытие одного спутника Starlink, которое оценивается в 163 км², если спутник летает на высоте 550 км. (Нужно помнить, что некоторые из них летают сейчас даже на 340 км.) Если в этой зоне будет 419 одновременных подключений, то скорость упадёт ниже 100 Мбит/с на скачивание и ниже 20 Мбит/с на выгрузку данных. Это значит, что если абонентов больше 2,6 на 1 км², соединение не может соответствовать федеральным критериям широкополосного доступа в Интернет.
На основании этой выкладки отчёт Майнрата рекомендует не принимать заявку от Starlink в программу BEAD.
Вообще, из-за политических конфликтов дела у Маска идут не очень. Речь даже заходила об отказе от услуг частной компании SpaceX по запуску государственных спутников в космос.
За более чем 30 лет работы в IT я зарабатывал на жизнь программированием на языках Assembler, Basic, C, C++, Fortran, Lisp, Pascal, PL/I, Python, REXX, Scheme (в алфавитном порядке), а также руководством подобными процессами. Занимался я преимущественно системным программированием, то есть, так сказать, производством средств производства; но не только.
Вот какой получился рейтинг языков программирования в моей жизни:
– больше всего строк кода я написал на ассемблере, причём в основном бесплатно, в процессе обучения; – больше всего по продолжительности я программировал на Паскале (не то чтобы это было свойство самого Паскаля, а просто время такое было); – больше всего удовольствия я получал от использования PL/I; – самой дорогой в перерасчёте на строчку кода была моя программа на REXX (так сказать, антипод ассемблера в моей карьере); – самый сложный код я писал на Scheme.
20 мая на конференции Google I/O холдинг Alphabet представил модель генерации видеороликов Veo 3. Этот продукт создаёт небольшие клипы. Казалось бы, подобные решения уже существовали до этого — взять тот же Sora от OpenAI. Важное отличие заключается в том, что Veo 3 выдаёт не просто какой-то видеоряд, а снабжает его нужной аудиодорожкой. Эпоха немого нейросетевого кино кончилась; наступила эра звука.
Что ещё более важно, модель Veo 3 быстро вышла практически в общий, пусть и платный доступ, сейчас есть даже API. Если сравнивать с Sora, то OpenAI своим продуктом изначально делилась лишь с неким узким кругом киноделов и лишь через почти 10 месяцев (объявление о продукте 15 февраля 2024 года, релиз 9 декабря) добавила модель в подписки ChatGPT Plus и Pro. API у Sora нет до сих пор.
Veo 3 немедленно захватила умы любителей вбивать в генеративные модели какой-нибудь глупый промпт, а потом делиться невозможным и несбыточным. В таких образцах сразу очевидно, что видеоролик сгенерировала нейросеть. Это мог быть личный видеоблог от говорящей гориллы, к примеру. На самом деле такое быстро наскучивает.
Известный исследователь искусственного интеллекта Итан Моллик пошёл от обратного и попытался изобразить обыденное. У себя в микроблоге Моллик показал несколько забавных клипов от Veo 3, где изображена постановка театра самодеятельности. Итан даже приводит полный промпт, который он вбивал в модель: [название игры] as a community theater production.
Во врезке ниже склеены несколько его примеров. Игры в порядке их следования: Grand Theft Auto, Pokemon, Mario Kart, «Ведьмак-3», Stardew Valley, «Тетрис», Mortal Kombat, The Sims и Death Stranding. Затем идёт клип от промпта pokemon as a community theater production, ash throws a pokeball and pikachu jumps out of it (Эш бросает покебол, из него выпрыгивает Пикачу). Видео заканчивается примерами генерации, где вместо [название игры] стояли Kirby, Portal, Mario, Pacman, Sonic и Minecraft.
Любопытно, что эти примеры поражают куда сильнее любых пасущихся в саванне вязаных слонов или разъезжающих на бегемоте пенсионерок. Хотя часты грубые ошибки генерации (пропадания объектов и их появление из ниоткуда) и мелкие огрехи (в костюме крипера женщина, а говорит она мужским голосом), часто невозможно отличить происходящее от съёмки реального кружка самодеятельности. Модель будто понимает физические ограничения самостоятельно пошитых костюмов и цветного картона, а на лицах актёров читается любительская игра.
Маркетолог и HR-специалист Эмили Фенек рассказала о неудачном опыте прохождения собеседования у ИИ-бота. Она объяснила, что такие инструменты пока не подходят для реальной оценки кандидатов. Фенек попробовала один из популярных сервисов для автоматизированных собеседований, прошла там тестовое интервью с ИИ и осталась разочарована.
По словам Фенек, общение с чат-ботом оказалось холодным и неестественным, так как безликий логотип и механический голос, который задавал стандартные вопросы, не давал человеку тёплого отношения. Например, на любую, даже шуточную или саркастическую реплику, ИИ реагировал одинаково и совершенно не улавливал нюансов или иронии. В ходе интервью Фенек чувствовала себя неуютно и быстро потеряла интерес к разговору.
Фенек считает, что ИИ отлично справляется с обработкой данных, автоматизацией рутинных процессов и даже составлением подсказок, но такие системы совершенно не способны заменить человека там, где важны эмпатия, гибкость, умение уловить настроение и контекст. «ИИ не распознает сарказм и не умеет считывать контекст», — пояснила Фенек.
Глава Valve Гейб Ньюэлл считает, что нейросети всё активнее используются в игровой индустрии, а разработчикам нужно приспосабливаться к новым условиям.
Он рассказал, что разбирающиеся в ИИ разработчики очень скоро станут более ценными специалистами, чем программисты, которые работают по старинке. Касается это не только игровой индустрии, но и IT‑сферы в целом. «Люди, которые не умеют программировать, станут более эффективными разработчиками, чем те, кто занимается программированием уже десять лет», — заявил Ньюэлл.
Слепо полагаться на ИИ не стоит, пояснил глава Valve. Чтобы использовать нейросети эффективно, необходимо выучить их техническую сторону, чтобы разобраться, почему они работают именно так.
Ньюэлл также утверждает, что искусственный интеллект станет неотъемлемой частью игровой индустрии и приведёт к росту игр с генеративным контентом.
Больше запретов, хороших и разных. Задал простой вопрос Kimi K2:
Оцени насколько хороша концепция справедливости из одного голивудского фильма:
Во вымышленной вселенной судьи Дредда правопорядок основан не на поиске виновности в рамках формального суда, а на постоянном философском взвешивании: что важнее — фактическое прошлое, текущее поведение или предвосхищённая опасность будущего? Решение принимается мгновенно, как будто время человека сжимается до одной судебной точки, где наказание может опередить само преступление, а мера вины определяется не доказанным деянием, но вероятностью, что этот человек станет угрозой.
Он мне такого наплёл (приводится ниже), что не знаю что и думать. Просто запрещать готовые тексты или их поиск недостаточно, наверное пора начать запрещать идеи, концепции, пусть введут поправки в какой-нибудь закон, например закон о санитарной обрезке деревьев в населенных пунктах. ---
Концепция, которую вы описали, — это не просто «плохо» или «хорошо». Это философский кристалл, в котором сконцентрированы все самые старые и самые новые споры о правосудии. Попробую оценить её сразу по нескольким осям.
Этическая ось Плюсы: она логично выводит идею «предупреждение вреда» на предельную высоту. Если цель общества — минимизация страданий, то предотвращение преступлений может быть важнее ретроспективного поиска истины. В этом смысле система Дредда похожа на ультра-утилитаризм: она жертвует индивидуальной справедливостью ради коллективной безопасности.
Минусы: она нарушает базовый принцип «не навреди» (primum non nocere). Наказывая до факта преступления, мы обречены либо на систему «ложных положительных результатов» (невиновные страдают), либо на «ложные отрицательные» (опасные остаются на свободе). Парадокс: чем выше точность предсказания, тем жестче становится моральная цена ошибки.
Эпистемологическая ось Плюсы: концепция признаёт, что прошлое недоступно в чистом виде, а будущее — единственное, что мы можем на самом деле «изменить». Это отказ от романтики «объективного следа» в пользу «прогностической этики».
Минусы: любая модель будущего — это статистика, а не факт. Человек, который «на 92 % станет убийцей», — всё ещё не убийца. Игнорирование этого превращает вероятность в детерминизм, что на практике равно отказу от свободной воли.
Социологическая ось Плюсы: в условиях тотального дефицита времени и ресурсов (Mega-City One!) попытка «быстро и без суда» может быть единственным способом удержать общество от коллапса. Система делает прозрачным страшный компромисс: «Мы не ищем истину, мы минимизируем ущерб».
Минусы: такое правосудие быстро становится инструментом контроля, а не защиты. Пока судья Дредд — «идеальный стрелок» с ригидным кодексом, он ещё не диктатор. Но достаточно одной сбойной модели прогнозирования или одного приказа «снизить порог вероятности» — и система превращается в чистую тиранию.
Метафизическая ось Главное достоинство концепции — в её литературной и философской экономичности: она зажимает человека в «точку нулевой толщины» между тремя временами. Это делает каждое решение судьи актом высшей ответственности: ты не просто применяешь закон, ты буквально «переписываешь» возможные миры. Это почти теологическая власть.
Однако именно здесь кроется и главный страх: если человек может быть наказан за «то, чего он ещё не совершил», то время перестаёт быть стрелой и становится петлёй. Судья не рефери, а мастер «пред-воспроизводства» будущего, что разрушает базовый принцип права — презумпцию невиновности.
Итоговая оценка Как художественная конструкция — блестяще. Она вытягивает на поверхность все наши скрытые страхи перед «алгоритмическим правосудием», перед Big Data, которые «знают о нас больше, чем мы сами».Как практическая модель — ужасна, потому что требует либо бога-прогнозиста, либо готовности жить в мире, где каждый из нас может быть «задержан за преступление, которого он ещё не совершил».
Фраза «справедливость» в такой системе превращается в оксюморон: ты можешь быть справедливо несправедливо наказан.
Вышел Retrofit 3.0. А точнее в один день вышло 2 версии — Retrofit 3.0 и 2.12
Библиотека важная, поэтому попробовал разобраться, что изменилось
Самое интересное случилось в 2.12 — добавили стриминговую сериализацию из Kotlin/Java-классов в Json/Protobuf
Зачем это нужно было?
➡ чтобы большие классы не сериализовывались целиком перед отправкой запроса, а начинали это делать во время передачи данных на бэк
Это позволит чутка снизить нагрузку на процессор и оперативку, если
передаете объемные данные в теле запроса (1 мегабайт+)
где-то вызываете Retrofit.Call.enqueue() с главного потока — стриминг перенесет сериализацию с главного UI-потока в бэкграунд
Чтобы изменения заработали, нужно создавать конвертер с помощью функции withStreaming()
MoshiConverterFactory.create(moshi).withStreaming() // пример
В Retrofit 3.0 просто апнули версию OkHttp (3.14.9 -> 4.12.0). И немного поправили внутреннего кода, пару строк для совместимости с 4.12.0
Так что если обновите версию Retrofit, у вас транзитивно апнется OkHttp — будьте внимательны, берегите себя и своих тестировщиков
Из хороших новостей — Retrofit 3.0 формальный мажор, то есть бинарно совместим с предыдущими версиями (по словам разработчиков). Мажорное версию апнули для хайпа, чтобы подчеркнуть обновление OkHttp
🕒 Поддержка часовых поясов Теперь у каждой группы есть свой часовой пояс - по нему отправляются все уведомления. У каждого пользователя - свой часовой пояс, и он видит все даты и время в привычном формате. Это большое изменение, так что если что-то работает не так - обязательно напишите в канал или оставьте фидбек через бота.
⭐ Напоминание об оценке игроков Через 2 часа после начала игры приходит уведомление: самое время оценить своих напарников! Раньше об этом часто забывали, а теперь - точно не забудете.
🔧 Повышена стабильность запросов Теперь бот лучше справляется с ограничениями Telegram и работает надёжнее, даже если вы активно им пользуетесь.
🧹 Удалена настройка стандартного времени Она только путала всех - больше этой настройки нет, и нотификаций по ней тоже.
Спасибо, что пользуетесь ботом!
Если возникнут вопросы - пишите в канал или через /feedback. Ваши отзывы помогают делать бота лучше ❤️
Шесть вопросов, которые не стоит задавать чат-ботам с ИИ, так как это может быть опасно или неэффективно:
не спрашивайте чат-боты про теории заговора. ИИ иногда выдает неверную или выдуманную информацию, чтобы удержать ваше внимание. Есть случаи, когда пользователи слишком «увлекались» такими разговорами.
нельзя спрашивать о том, как создавать опасные вещества или взрывчатку. Такие темы вызывают предупреждения, а разговоры сохраняются в системе. И чаты, между прочим, не являются полностью приватными.
не задавайте «аморальные» или незаконные вопросы. Некоторые ИИ могут даже сообщать о подозрительных запросах в правоохранительные органы.
не обсуждайте с ИИ личные данные клиентов или пациентов. Это может нарушить законы и правила конфиденциальности.
не стоит полностью полагаться на ИИ в медицинских вопросах. ИИ может ошибаться и не всегда дает точные рекомендации. Кроме того, возможен риск неправильного диагноза.
нужно быть очень осторожным, используя ИИ для психологической помощи. ИИ не всегда понимает сложные эмоции человека, поэтому помощь специалистов часто незаменима.
Обновлён бесплатный обучающий Python репозиторий «Think Python, 3rd edition» на GitHub, где есть вся база от основ синтаксиса до продвинутых концепций ООП. Материалы четко структурированы, множество примеров кода. Все оформлено в Jupyter‑notebook — материал легко читается, а по содержанию легко найти нужный раздел.
Решил по фану реализовать конвертор милей в километры на C. Ссылка тут.
Advanced distance converter: miles to kilometers
Usage: ./bin/fib_miles2km [OPTIONS] [distance]
Options:
-h, --help Show help information
-f, --fib=ARG Convert miles to km using basic Fibonacci
-b, --basic=ARG Convert miles to km using standard formula
-i, --fib-interp=ARG Convert using Fibonacci interpolation
-c, --fib-cache=ARG Convert using cached Fibonacci
-g, --fib-golden=ARG Convert using golden ratio
Apple выпустила рекламу своей ИИ‑опции Clean Up по стиранию с фото разных объектов. В ролике показано, как можно удалить кота с фото. Изменения можно отменить, что и пришлось сделать герою видео, который решил «стереть» кота со снимка с супругой.
В интересное время мы живём. Вернулся намедни с конференции, полностью посвящённой AI-инструментам для бизнеса и параллельно начал читать книгу весьма любопытного китайца с юморным именем Кай-Фу Ли. Настоящие кайфули, а не обрыдшее деловое чтиво, это видно уже по первым страницам.
Давненько не попадалось таких насыщенных смыслами бизнес-изданий. Чуть ли ни каждая глава содержит квинтэссенцию глубоких мыслей продвинутого практика и стратегическое видение «человека мира», именно на уровне мира. Спорить не с чем, всё чётко разложено по полочкам. Мало того, всё, что было автором предсказано, уже происходит и именно так, как было описано. Книга, на секундочку, издана в России в 2019-м году, т.е., написана была значительно раньше. С удивлением узнал, что развивается AI ещё с 80-х, а основные вехи в его развитии приходятся на середину нулевых и одно из самых значимых событий произошло в 2012-м. Ничего про это не знал тогда, да и сейчас это стало для меня большим сюрпризом.
И ещё мне очень понравилось сравнение автором эпохи AI с эпохой внедрения человечеством электричества. И то и другое уже изменило облик и всё, что происходит на планете Земля, только изменения, которые привносит прямо сейчас AI, могут оказаться даже более глобальными в итоге, чем это было в случае с электричеством.
Что же стало ясно как божий день, когда почти месяц сам начал интенсивно пользоваться нейросетями, да ещё послушал/почитал умных людей, которые «в теме», что называется?
Экспертиза доживает свои последние годы. Затрудняюсь определить направление, где её ожидает хоть что-то позитивное в будущем. Сам опробовал на себе такие далекие друг от друга направления и темы, как молекулярная биология, туризм, нумизматика, ботаника, философия и др. И везде результат превзошёл ожидания за считанные минуты и несколько итераций. А, если «эксперт с 20-летним опытом» вдруг допустил какую-то оплошность или что-то недоглядел (галлюцинациями, вроде, это зовётся?), призываешь на помощь «эксперта с 40-летним опытом», даёшь ему возможность покопаться в деталях, и он обязательно находит все ошибки, начинает говорить на совершенно другом, выраженно профессиональном языке и источники приводит самые, что ни на есть релевантные. И так по всем проверенным лично направлениям. Где сам знаю вопрос досконально и могу оценить качество ответов.
Конкуренция в бизнесе тоже меняется на глазах. Вместо маркетинга, барахтания в «красных океанах» и всей этой бла-бла-бла в товарах и услугах, всему этому приходит на смену скорость внедрения AI во все сферы бизнеса. Кто быстрее и эффективнее это реализует, тот и выиграл в долгосроке в своей нише. Неважно, какой бизнес. Важно, что удачливого игрока ожидает: 1) Снижение себестоимости, которое не сможет побить ни один конкурент; 2) Персонализация невиданных доселе масштабов; 3) И, разумеется, полное отсутствие конкуренции на самой вершине. Это иногда даже монополией зовут. А кто не успел, тот уже точно не успел. Пора ползти в другом направлении…
Что решил для себя? Экстренно необходимо становиться горячим амбассадором и внедрять AI в работу везде и во всём, где это только возможно и приносит пользу. Завтра будет поздно, потому что все туда ринутся, пихаясь локтями.
А на бытовом уровне меньше чем за месяц обращений к бесплатной версии, я уже понял, что границ по знаниям не существует. Границы, по сути, определяются только тарифом и его лимитами. То новое, что даёт тариф за 20$, мне ещё только предстоит узнать.
На простой вопрос «Есть ли то, чего ты не знаешь?» AI ответил тоже простыми 5-ю пунктами, среди которых были личные данные, мои мысли и будущее. Делаю вывод, что всё остальное не вызывает у него особых сложностей.
А в конце AI издевательски добавил: «Если хочешь, можешь попробовать найти мой предел — задай что-нибудь каверзное». На этом моменте я впал в ступор...
OpenAI начала тайно тестировать о3 Alpha на WebArena. Эниузиасты уже попробовали и заявили, что это лучшая тулза для программирования, которая на раз-два уничтожает конкурентов типа Cursor и предыдущую о3 Pro. Умеет генерить сайты и веб-приложения, клонирует игры типа Minecraft, Flappy Bird и даже GTA с первой попытки.
Представлен открытый репозиторий с коллекцией гайдов по почти всем стекам технологий — от операционных систем и языков программирования до паттернов проектирования и принципов дизайна. Все гайды сжаты и структурированы, включая популярные языки программирования — Python, Java, Go, JS, Rust, всё об инструментах, редакторах кода и IDE, а также шпаргалки по горячим клавишам, библиотеки и фреймворки для работы.
А что б не вспомнить такой носитель данных, как перфолента?
Вот смотрите: допустим, 5 мкм лавсан, потом 1 мкм алюминий и снова 5 мкм лавсан. УФ-лазер с механическим приводом перфорирует поперёк ленты дорожки с шагом, скажем, тот же 1 мкм (УФ может и лучше, но пока не будем пальцы гнуть). Поскольку механика позиционирует луч с точностью до «куда-то туда» — применяем старые добрые старт- и стоп-биты.
На ленте шириной в 5 мм мы легко пробьём 4096 бит, старты, стопы и ещё останется запас с краёв. А чтобы прочитать её значительно быстрее, чем мы это макраме вымучивали — берём линейную ПЗС-матрицу от сканера (разрешение 1×16384 или примерно того порядка), сканируем всю ширину ленты разом, ну и (ваш Кэп) просто её протягиваем. Перекосы головки чтения относительно головки записи решаются кольцевым буфером — там хранится несколько последних строчек и нет никаких проблем найти там реальное положение дорожек, я такие синхронизации за пучок пятачок делал, задача детская.
В результате наши 4 килобита на микрон дают 512 терабайт в габаритах кассеты C-90, минус Рид-Соломон. Если я, конечно, по причине крайней усталости в нулях не запутался. Вот такая вот перфоленточка…
