Я постарался охватить только основы, но текст всё равно получился очень длинным.
libriscv — это зрелый эмулятор RISC-V, который в настоящее время используется в игровых движках. Насколько мне известно, это единственный эмулятор, в котором основной акцент делается на обработке задержек, а также предоставляются специализированные решения и инструменты для выполнения быстрых вызовов при обращении с функциями — как входящих, так и исходящих. Причём, всё это заключено в безопасной песочнице. Задержки, наблюдаемые в libriscv, гораздо ниже, чем в эталонных эмуляторах.
Меня многие спрашивали, как им пользоваться, но здесь интереснее то, как вообще может прийти в голову мысль писать скрипты на C++ — не слишком ли сложно это будет? Оказывается, нет, не очень. Вот уже несколько лет я пишу на C++ скрипты для одной большой и одной не очень большой игры, и меня почти не посещало ощущение, что виной каким-то возникающим при этом проблемам являются язык C++ или связанные с ним скриптовые API. Я много лет программирую на Lua, а до этого пользовался обычным C. Но сейчас современный идиоматический C++ — то, что мне нужно. Причём, я могу писать на этом языке как в самом игровом движке, так и за его пределами, при этом опираясь (буквально) на одни и те же абстракции и оперируя одинаковыми структурами данных. Наконец, C++ просто очень мощный. Правда, я признаю, что о вкусах не спорят, и при работе с C++ также не обойтись без компромиссов.
Пока одни боятся, что искусственный интеллект отберёт у них работу, другие активно перекладывают на нейросети всё больше своих программных задач. Недавние исследования показывают, кто именно использует генеративный ИИ для написания кода и насколько это выгодно в реальности.
Учёные из Университета Утрехта совместно с Complexity Science Hub решили глубоко разобраться в распространении генеративного ИИ в программировании. Они изучили более 80 миллионов изменений кода на платформе GitHub, сделанных в период с 2018 по 2024 год. Исследователи разработали специальный нейросетевой классификатор, способный отличить код, написанный человеком, от кода, созданного с помощью генеративных алгоритмов.
Выяснилось, что лидерами в этой «гонке автоматизации» стали программисты из Соединённых Штатов. Уже к концу 2024 года более 30% всех Python-функций, написанных разработчиками в США, были результатом работы искусственного интеллекта. Европейские страны, такие как Германия и Франция, также активно следуют этому тренду, достигая показателей в 24,3% и 23,2% соответственно.
Любопытно, что среди стран Азии картина выглядит иначе: если в Индии использование ИИ достигло уровня 21,6%, то в России и Китае показатели значительно ниже — 15,4% и 11,7% соответственно. Эксперты связывают это с различиями в экономических и технологических условиях, а также с возможными регуляторными ограничениями.
Интересным аспектом исследования стало выявление групп, наиболее охотно передающих рутину программирования алгоритмам. Оказалось, что новички, которые недавно начали карьеру на GitHub, особенно склонны использовать нейросети в своей работе — они доверяют ИИ около 41% задач. Опытные программисты более консервативны и чаще предпочитают писать код вручную, полагаясь на алгоритмы лишь в 28% случаев.
С появлением нейросетей, я смог реализовать свою небольшую мечту, а именно написать нагенерировать свою собственную программу, а точнее игру-викторину - Human vs AI. Которая не только запускается и работает, но и люди в нее играют.
Наступил Steam Next Fest 2025 — нам стало доступно 2500 (!) демок игр, которые выйдут в релиз уже в этом году!
Из них под тег programming выставлен только у 18. Давайте посмотрим на каждую из них!
Известный эксперт в области ИИ Эндрю Ын назвал термин "вайб-кодинг" неудачным и вводящим в заблуждение. По его словам, программирование с помощью ИИ — это не интуитивная импровизация, а серьёзная интеллектуальная работа.
Представьте алгоритм, который моделирует параллельные реальности: как изменятся системы, если мы чуть сдвинем входные параметры? Какие последствия окажутся важными, а какие — потеряют значение? Какие метрики перестанут работать?
Мы больше не гонимся за одной "истиной". Мы проектируем карту будущего — с ветвлениями, визуализациями и понятными выводами.
Осторожно: в данной серии статей я рассказываю о реверс-инжиниринге и хакинге простых кнопочных звонилок. Цель простая: расширить скудный функционал телефонов ценой до 1 000 рублей и сделать их привлекательной платформой для самых разных гиков. Если вам интересно узнать, как происходит процесс взлома и изучения прошивок, а также написания новых программ для кнопочников — жду вас под катом!
В пригороде далекого города Нью-Дели жил простой индийский паренек со сложным именем Чандракант. Любил он маму, Кришну и общаться с волшебными говорящими грибами.
Что если я скажу, что можно создать прошивку для ПЛИС на языке Verilog (VHDL), не написав ни одной строчки кода?
Стандартная библиотека C++ содержит множество классов и функций, которые легко интегрируются в проект, безопасны и протестированы на множестве кейсов. Однако за удобность и всеядность приходится платить производительностью. В играх, если производительность сразу не стоит на первом месте, то к концу проекта вы получаете такой технический долг, что проще бывает всё выкинуть и начать заново. Прямолинейное использование стандартной библиотеки в большинстве случаев, когда нужен производительный и эффективный код, я сейчас не только про игры, оказывается не лучшим выбором.
Примеры ниже завершают серию статей, в которой я постарался собрать интересные моменты использования разных структур данных, используемых при разработке игр, их расширений и возможностей для улучшения.
Статья рассчитана на читателей, которые не являются гуру C++ или знатоками тонкостей языка, но в целом знакомы с языком и его идеями, хотя знание ассемблера x86 не требуется, я буду прикладывать ссылки на примеры кода quickbench, чтобы объяснить, почему даю те или иные советы.
Иногда я тут буду ужасы рассказывать, но большинство этих случаев мешало нормальной работе игр в проде, так что пришлось относиться к ним с уважением.
Предупреждение: в этом посте активно используется язык ассемблера x86_64, в котором я ни в коем случае не являюсь специалистом. Для написания статьи мне пришлось изучать приличный объём материалов, и, возможно (почти наверняка), в ней есть ошибки.
Продолжая цикл статей [N1,N2,N3] о демосцене и демосценерских конкурсах, в преддверии Chaos Constructions'2025 хочу рассказать о конкурсе с самыми, пожалуй, свободными правилами — Wild demo. Возможно, узнав о таком конкурсе, кто‑то захочет в нём поучаствовать.
Изначально демо писались почти исключительно под популярные компьютеры, поскольку это позволяло работам широко распространяться и быть увиденными максимальным количеством людей. Однако, с ростом доступности сетей этот критерий стал менее значим. Особенно этому поспособствовала возможность распространять видео — ведь работу, созданную даже для очень экзотического устройства, таким образом может увидеть множество людей, это устройство даже не имеющих.
Описанные изменения привели к тому, что стали появляться демо буквально «для всего» — от редких компьютеров до калькуляторов и даже принтеров. Постепенно стало общепринятым, что на конкурс Wild demo выставляются работы, которые не проходят по правилам на другие конкурсы.
Годами люди писали программу «Hello world!» на языке Unary, но сегодняшнего дня появился новый односимвольный язык программирования! Односимвольный? Достойная замена Unary? Конечно! Представляю вам Single.
Рассказываю, как с помощью Google Stitch за 30 секунд получил готовый дизайн приложения, а потом с Gemini за пару часов превратил его в работающий сервис с голосовым вводом.
Устал от багов нейросети. Решил разобраться в алгоритмах ИИ-галлюцинаций, как они влияют на работу, и в конце оставил гайд с рекомендациями по написанию промптов для генерации кода, текста и изображений.
