Будущее здесь

На бирже Nasdaq этой весной выстрелила не новая нейросеть и не производитель чипов. В мае 2026 года инвесторы поверили в старую идею о том, что можно брать тепло из Земли и круглосуточно превращать его в электроэнергию. Fervo вышла на IPO Nasdaq, разместила акции выше изначального диапазона и собрала 2,174 миллиарда долларов валовой выручки. Рынок купил обещание стабильной чистой энергии для ЦОД и сетей.

Разбираем, почему размещение превысило план, какую идею продала Fervo Energy и на что купились инвесторы.

Систему менеджмента качества на предприятии часто воспринимают слишком узко: как набор обязательных процедур, журналов, форм, регламентов, протоколов, подписей и документов для аудита. В такой логике СМК существует рядом с реальной деятельностью предприятия: производство работает, склад принимает, закупки закупают, сервис обслуживает, ERP фиксирует документы, а система качества как будто отдельно ведёт свои формы и подтверждения.

Но у СМК есть гораздо более серьёзный потенциал. Она может быть не документальной надстройкой над предприятием, а живой инженерной моделью качества. Такой моделью, которая показывает, какие предметы качества регулируются, какие требования к ним предъявлены, какие процедуры должны быть выполнены, где в бизнес-процессах возникают события качества и какие доказательные записи подтверждают результат.

Проблема многих СМК не в том, что в них есть документы. Документы нужны. Проблема в другом: документы часто не соединены в предметную систему. Есть протокол, но не всегда видно, какой СМК-предмет он подтверждает. Есть журнал, но не всегда понятно, какое событие качества в нём зафиксировано. Есть процедура, но не всегда ясно, какая доказательная запись должна возникнуть после её выполнения. Есть архив, но не всегда понятно, какие требования реально закрыты, а какие только предполагаются закрытыми.

Именно здесь начинается предметно-ориентированный инженерный подход к СМК. Его суть в том, что система качества должна строиться не от папки документов, а от предметов качества, требований, единичных документированных процедур, событий качества, доказательных записей, реквизитов, статусов, маршрутов, приёмки и архива. То есть СМК должна отвечать не только на вопрос «какие документы у нас есть?», а на более строгий вопрос: какие предметы качества мы обязаны доказательно удерживать, какими событиями качества они подтверждаются и какие записи можно предъявить как доказательство?

Когда говорят о советской фантастике, обычно вспоминают Стругацких и их «Мир Полудня». Но концепцию развитого и гармоничного общества, где наука и технологии служат человеку, первым очертил другой автор, которого Стругацкие читали, с которым полемизировали и которому наследовали — Иван Ефремов. В трех романах о вселенной «Великого Кольца» он создал образ будущего, где знания не управляют людьми, а работают на них. Многие его идеи — что этика важнее чистого знания, что обмен ценнее конкуренции, что наука не является самодостаточным благом для людей — позже разовьют братья. Так давайте вспомним, как же Ефремов видел развитие технологий, их влияние на общество и возможные ограничения.

Звучит как название сюжетной линии для сериала «Лост» или «Грань»? Суть в том, что наш мозг работает циклами, и сон/бодрствование это лишь один из многих примеров. Есть еще ультрадианные ритмы: 1,5 часа собран, в фокусе и продуктивности, а потом голова ватная, ноль концентрации, надо бы передохнуть. То есть сама природа циклов – это нечто привычно и естественное, что мы ощущаем каждый день. Но вот теперь открыта группа нейронов, которые буквально расположены по спирали, работают по спирали, а активность самих мозговых волн этой структуры спиральна во времени! Что это вообще такое и какой в этом смысл?

Технологическая сингулярность была одной из последних больших форм веры в прогресс, ещё пытавшейся выглядеть как теория. В её основе лежал простой образ: если технологическое развитие ускоряется, если каждая новая ступень делает следующую не просто возможной, а более быстрой, то исторический график рано или поздно перестаёт быть продолжением прежнего тренда и начинает напоминать экспоненту. А экспонента в историческом воображении всегда выглядит как особый тип обещания: долго почти ничего, потом — почти вертикаль.

Её не обязательно понимать в карикатурной версии — как момент, когда искусственный интеллект просыпается, переписывает сам себя и выносит человечество за скобки. В более интересном виде это была гипотеза о пределе предсказуемости: если технологическое развитие начинает производить условия собственного дальнейшего ускорения, оно меняет не только инструменты, но и саму среду, в которой человек строит модели будущего. После некоторой точки продолжать график прежней рукой уже нельзя.

В конце XX века эта гипотеза казалась правдоподобной не потому, что все ждали одного всемогущего алгоритма. Наоборот, старое будущее было избыточным. Оно наступало сразу с нескольких сторон. Физика обещала новые фундаментальные открытия и способы описания реальности, космос — новый масштаб цивилизации, атом — избыток энергии, компьютеры — ускорение мышления, биотехнологии — переписывание жизни, нанотехнологии — управление веществом снизу вверх. В этой картине сингулярность была не продуктом одной отрасли, а суммарным эффектом нескольких ускорений, которые рано или поздно должны были сложиться в нечто, уже не похожее на обычный исторический прогресс.

Всем привет! Меня зовут Дмитрий Фырнин, я управляющий партнёр и технический директор в SENSE. 

В этой статье собрал свои мысли и гипотезы о том, что происходит, когда языковая модель встраивается в коммуникацию и становится прослойкой между людьми. Сегодня модель «селится» в семейных спорах, рабочих чатах, школьных конфликтах и переписке с госорганами. Она интерпретирует, подсказывает, подтверждает и делает это не всегда нейтрально. 

Если вам интересно, как LLM выступают новым инфраструктурным слоем — встраиваясь в продукты, процессы и работу команд так же незаметно, как когда-то электричество или Интернет — загляните в первую часть.

Являются ли алмазы commodities? Если это черный алмаз в 550 карат, то нет. Если это камень в 15 карат со включениями, то тоже нет. Но камни в более или менее одинаковом размере в 1-2 карат уже можно считать ближе к commodities чем их более уникальные собраться. Или же алмазная пыль с определенными техническими характеристиками также больше подходит на роль commodities.

А теперь применим это к труду:

...Он купил не только деньги за свой труд, но и это самое ощущение.

У курьера же нет никакой многокритериальной оптимизации. У него все просто максимально. Есть время работы и деньги что платятся за работу. Работа везде примерно одинакова(стандартизованность).

Также возникает вопрос почему люди работают на ужасных, отвратительных, низкооплачиваемых, местах с плохой корпоративной культурой? По идее такого вообще не должно существовать, или же быть случаем один на миллион. Короткий ответ что пришел мне в голову: гарвардская школа переговоров и batna(best alternative) – your strength is your best alternative – а альтернативы люди не видят, скорее всего, не потому что ее нет, а потому что не замечают. Привычка, зашоренность, инертность. Насилие — чтобы заставить принять человека низкую ценность, нужно продавить в него это решение, сам он такое не сделает.

Мне кажется что более культура и отношение к труду как к commodities может поменять ситуацию и аннигилировать такие рабочие места. Лучший голос в данном случае это голос ногами.

Разработка лекарственных препаратов по-прежнему слишком часто основана на дорогостоящем методе проб и ошибок. Исследователи из ICTER демонстрируют, что существует и другой путь — пошаговое построение молекул и наблюдение за их поведением с атомной точностью. Такой подход может значительно ускорить разработку новых методов лечения и одновременно снизить количество побочных эффектов.

Отправной точкой исследования, опубликованного в журнале Diabetology авторами Винитой Каушик, Сауравом Кармакаром и Умберто Фернандесом, является альдозоредуктаза (AR) — энзим, который уже давно находится в центре внимания исследований, посвящённых диабетическим осложнениям. В условиях хронической гипергликемии так называемый полиольный путь становится гиперактивным, превращая глюкозу в сорбитол. Его накопление приводит к осмотическому стрессу, нарушению окислительно-восстановительного баланса и, в конечном итоге, к повреждению клеток.

Этот механизм напрямую связан с такими осложнениями, как диабетическая ретинопатия, невропатия и нефропатия. Таким образом, ингибирование альдозоредуктазы представляется очевидной терапевтической стратегией. Однако, несмотря на десятилетия исследований, пока не найден препарат, который успешно сочетал бы высокую эффективность с благоприятным профилем безопасности.

Что определяет наш когнитивный потенциал? Генетика? Воспитание? Рацион питания? Что ж, если говорить про классический IQ то он на все 98% зависит от социально-экономического статуса семьи. И нет, не спешите закидывать ребенка деньгами или сетовать на жестокий капитализм. Речь идет именно про безопасную среду, в которой ребенок получает заботу, принятие и безусловную любовь. Вместе с пространством для книг, игр и взаимного время провождения. Хорошая новость – если ваше детство не было похоже на всё это, то есть возможность сейчас перенастроить свой быт.

Привет, Хабр!

С наступлением лета пришло время для очередного гостевого поста в моём хаброблоге. Рассмотрим одну из интересных тем, за которую я не брался годами, при этом очень важную и интересную с точки зрения расширения горизонтов науки. Речь под катом пойдёт о некоторых условно успешных попытках получить вещества прочнее алмаза, то есть, расширить всем известную шкалу твёрдости минералов, предложенную в XIX веке немецким учёным Фридрихом Моосом. Автор исследования - уважаемая Владислава Шраменко @Kotyara99, магистрантка химического факультета Кубанского государственного университета и админ восхитительного мемного паблика "Коты и химия" в сети ВК. Залетаем под кат, там hard science и крутые иллюстрации.

Для эксплуатации автономного транспорта критически важно точно знать:

1. где находится транспортное средство, 2. в каком направлении оно движется, 3. с какой скоростью оно перемещается.

Это и есть задача систем локализации.

Как автономный транспорт может понять свое местоположение? Может ли ездить по обычной карте из навигатора? На каких методах построена система локализации?  Ответы на эти вопросы вы… найдете в предыдущей статье этой серии :) 

В этой части мы — команда локализации и картирования ЭвоКарго — сделаем шаг глубже и посмотрим на основу всей системы:  данные. 

На первый взгляд всё выглядит просто: чем больше сенсоров, тем больше данных, и тем точнее результат. На практике увеличение числа сенсоров не устраняет неопределенность. Каждый источник данных живет в своей «реальности», со своими физическими ограничениями, своими погрешностями и сценариями деградации. В результате система сталкивается не просто с шумом, а с противоречиями. Поэтому локализация — не про измерения, а про интерпретацию противоречивых данных в условиях неопределенности сотни раз в секунду.

Эта большая статья про то, какие сенсоры применяются в автономности, какие неточности в измерениях каждого из них, почему это неизбежно и за счет чего система локализации успешно работает в подобных условиях. И почему нашим машины постоянно чувствуют себя, как Траволта в Криминальном чтиве :)

Всем привет! Продолжаю цикл статей про применение ИИ в тестировании. В первой я рассказывала о том, зачем мы пошли в пилот по применению ИИ в тестировании. Во второй — как собирать контекст. В третьей — как тестировать требования, когда контекст уже готов.

Сегодня про следующий этап: генерацию тестовой документации: тест-кейсы, чек-листы, матрица покрытия и т.д. Небольшой спойлер: в конце статьи вас ждет ссылка на репозиторий с инструкциями и промтами.

Сейчас 2026 год.

Если считать грубо, я уже около 30 лет занимаюсь ИТ — в разных формах, с разными технологиями, задачами, проектами, людьми и уровнями сложности. За эти годы было многое: автоматизация, архитектура учёта, 1С ERP, бизнес-процессы, проекты, внедрения, дедлайны, ночные запуски, жёсткие согласования, кризисы, развороты, перегрузки, удачные решения и длинные периоды, когда жизнь шла в режиме «ещё чуть-чуть, и станет легче».

И вот в какой-то момент я поймал себя на простой, но неприятной мысли.

Я оборачиваюсь назад на эти 30 лет и спрашиваю себя: что это было?

Внешне всё понятно.
Годы прошли.
Проекты сделаны.
Этапы закрыты.
Системы внедрены.
Что-то получилось.
Что-то не получилось.

Но внутренне ответ оказывается далеко не таким простым.

Потому что если убрать всю официальную хронологию — даты, проекты, договоры, внедрения, переходы, должности, результаты, — остаётся другой вопрос: а как я вообще прожил это время?

Не по календарю.
Не по проектному плану.
Не по диаграмме Ганта.
А по факту собственной жизни.

И тут возникает второй ход, ещё более жёсткий.

Я мысленно прибавляю к сегодняшнему моменту ещё 30 лет вперёд.

И мне это уже не нравится.

Потому что в этой точке вопрос становится предельно простым и предельно неприятным. Мне будет 83 года. Это уже не абстрактная перспектива. Это уже прямое упирание в окончание собственной жизни. И я не хочу отодвигать этот вопрос красивыми формулами, бодрыми лозунгами или профессиональной суетой.

Я смотрю вперёд и понимаю: если следующие 30 лет будут устроены так же, как были устроены предыдущие, то вопрос становится слишком жёстким.

Нейронная сеть определяет личность писателя. И больше не нужны пароли.

Даже среди точек и тире можно узнать руку радиста. А по стилю набора символов на компьютерной клавиатуре определить автора текста стало возможным практически со стопроцентной точностью.

Привет, на связи Кирилл Пронин, TeamLead из Neuromed и Елена Сатирова –онколог-эксперт и медицинский директор, сегодня мы хотел бы передать немножко новостей про  ИИ в области медицинского образования. Показать, как медицина берет новый рубеж использования ИИ в своей деятельности и показать куда вообще мы движемся! Берем кофеек и вперед к прочтению.

Знание и умение разрабатывать на Spring Data JPA — это обязательный навык для разработчика, если он хочет заниматься разработкой приложений на Spring. Этого мы ожидаем и от AI-агента.

Удовлетворяют ли наши AI-агента этому условию? Во многом зависит от того, насколько продвинутую модель вы используете. Значит ли это, что Opus 4.8 не совершает ошибок? Совсем нет. Более того, иногда удивляешься, почему еще вчера он настроил связь правильно, а уже сегодня сделал ту же работу, но добавил CascadeType.ALL.

В сегодняшнем эпизоде еженедельной рубрики Skill of the Week разберёмся, как, используя Spring Data JPA Skill, научить своего агента важным навыкам при работе со Spring Data JPA.

ИИ помогает кандидатам проходить собеседования, и одновременно помогает рекрутерам их разоблачать. Резюме стало больше, а найти нужного человека — сложнее. В рамках юбилейной серии SpaceWeb мы поговорили с теми, кто нанимает людей каждый день: о турбулентном рынке, удержании и о том, кто в итоге выигрывает.

Привет! Меня зовут Саша Журавлев. Я основатель и управляющий партнер фонда Mento VC. Мы инвестируем в технологические компании на стадиях Seed / Series A в США, Великобритании и Израиле, а в своем телеграм-канале рассказываю, как вижу рынок и принимаю инвестиционные решения.

На прошлой неделе Сара Гуо (основательница AI фонда Conviction, ~$300 млн под управлением) написала статью о том, что есть работа, которую невозможно свести к стандарту или измерить. А раз нельзя измерить – нельзя и обучить модель делать ее лучше.

Эта статья один из лучших материалов детально отвечающих на вопрос – почему мы и другие фонды инвестируем в Application Layer (продукт поверх фундаментальных моделей). Что там является ценностью, а что нет.

Считаю что это обязательно к прочтению, особенно если хотите понять, какие бизнесы получают венчурные деньги, а какие нет и почему.

Читайте перевод команды Mento VC с пояснениями ниже.

Роли между популярными нейросетями более-менее распределены.

ChatGPT остается главным универсальным помощником для большинства пользователей. Claude считается одним из лучших инструментов для программирования. Grok постепенно превращается в встроенного собеседника для аудитории X. А DeepSeek завоевал популярность как мощная и при этом относительно недорогая альтернатива американским моделям.

Кому нужна еще одна китайская нейросеть — Qwen?

Разбираемся, что это такое, чем она отличается от DeepSeek и может ли занять свое место на переполненном рынке нейросетей.

Супернавороченная суперзащищенная суперумная система охраны дома учитывает всё и вся, не вскрываема и непобедима, - такое определение часто приходится слышать в богатых кругах собственников недвижимости. Там гостям даже показывают, как нейросети отрабатывают угрозы на их мониторах. Не будем останавливаться на этой роскоши, многим очень знакомо.

Профессиональный взгляд подмечает только незаметную незаметность. Еще на дороге, еще только при подходе к входной двери стоит неприметный столб, таких много везде. На нем рубильник – стандартный аппарат с электрическим счетчиком.