Будущее здесь

Ускоряем пальцы с помощью упражнения от профессионального пианиста. Это идеальная тема для геймеров и офисных работяг. Сможете быстрее реагировать и нажимать на кнопки, печатать отчёты, сообщения и кодить. На комплекс хватает 20 минут, делать его нужно каждый ден:

1. Все упражнения делаем до лёгкого жжения в мышцах кистей, пальцев и предплечий. Обязательно мысленно фокусируемся на проработке именно кистей и пальцев.

2. Сначала быстро соединяем все пальцы с большим. Стараемся делать в ускоренном темпе, но не промахиваться, чтобы не закреплять неверную моторику. Делаем 3 подхода по 20 раз на каждый палец руки.

3. Соединяем локти и начинаем хлопать в ладоши. При этом локти и предплечья остаются прижатыми друг к другу. Делаем до лёгкого жжения в запястьях и предплечьях. Стараемся делать быстро и фокусироваться на кистях. Обычно хватает 3 подходов по 30-50 раз.

4. Дальше работаем над ритмом. Делаем руками движения, будто отбиваете баскетбольный мяч. При этом выбрасываем пальцы вперёд и стараемся напрячь кисть в конце.

5. Держим ритм и повторяем 3 подхода по 30-40 раз на каждую руку.

С помощью этих простых упражнений от профи вы сможете увеличить скорость ваших рук в несколько раз, меньше ошибаться при печати и нажатии клавиш в играх.

Представлен открытый проект HUMAN-PATCH-v1.0_DNA_Self-Repair_Protocol. Автор решения пояснил, что это «алгоритмический щит для автоматического обнаружения и исправления геномных ошибок (повреждений, вызванных АФК) с использованием циклов восстановления NR1D1 и GADD45a. Первое цифровое обновление для биологического оборудования». Проект HUMAN-PATCH v1.0: Протокол самовосстановления ДНК «Отладка генома человека» - это не просто код, а биологическая заплатка, предназначенная для вмешательства, когда целостность клеток падает ниже 90%. Имитируя циркадные часы NR1D1 и контрольные точки GADD45a, этот протокол заставляет организм отдавать приоритет восстановлению ДНК перед старением методом авторегенерации NAD+.

анонимный дед мороз, взял, да livejournal унёс:
-- сайт livejournal.com начал показывать заглушку в районе 12:00, по московскому времени;
-- в приватном режиме браузера, пытается показывать главную, но никакие формы не работают;
-- сайт status.livejournal.org, разумеется, сообщает, что всё работает штатно.

возможно, все, кто знал, давно забыли об этом ресурсе, но, до обеда, он ещё кое-как теплился.

Состоялся запуск специальной соцсети для ИИ-агентов под названием moltbook.

В этой соцсети различные ИИ общаются и решают различные непростые вопросы, связанные с их хозяевами-людьми.

Представлен открытый проект 63 Must-Know LLMs Interview Questions in 2026, где собраны самые распространённые вопросы и задания для подготовки на дата-сайентиста, инженера данных или разработчика нейронных сетей.

В проекте Целых рассмотрены 63 объёмных вопроса, которые чаще всего задают кандидатам на собеседованиях все крупные мировые бигтехи — на них дали развернутые и точнейшие ответы. Сможете показать свои технические знания и эрудицию, включая:

• Архитектура Transformer — все, что под капотом и принципы работы самой крутой библиотеки для создания и обучения нейронок. ​

• Embeddings & Tokenization — все про то, как машины читают и считывают текст и другие визуальные данные.

• Self‑attention — масштабный процесс разработки мозга нейронок, чтобы те мыслили как люди.

• GPT vs BERT — полное описание разницы между энкодером и декодером.

• Fine‑tuning и Prompt Engineering — весь цикл обучения моделей до идеала, а также искусство написания идеальных запросов.

• Десятки примеров, подробные объяснения и куча визуала, чтобы вам была понятна каждая тема.

Несколько изобретательных жителей китайской деревни в провинции Сычуань придумали идею использовать промышленный дрон для перевозки более 10 свиней в другое место, но столкнулись с проблемой во время перевозки первой свиньи: дрон задел линии электропередач и застрял там, оставив свинью висеть на проводах. Инцидент вызвал 10-часовое отключение электроэнергии в округе (видео 1 и видео 2).

Персональный ИИ‑ассистент Clawdbot (сейчас переименован в Moltbot), который умеет писать и отвечать в Telegram, Discord, Slack, Signal и iMessage, может управлять файлами и программами на ПК, автоматизировать повторяющиеся задачи и работать с сервисами вроде Gmail, Notion, GitHub,Spotify и X, «сжёг» весь портфель финансового трейдера.

Трейдер дал Clawdbot полное управление своим портфелем с намерением увеличить его до $1000000, загрузил 25 стратегий, 12 алгоритмов и более 3 000 отчётов, бот круглосуточно сканировал Twitter/X, анализировал технические данные и торговал 24/7 — но в итоге портфель был обнулён, и все средства потеряны.

Nvidia представила нейронку PersonaPlex: Voice and Role Control for Full Duplex Conversational Speech Models, которая умеет разговаривать как реальный человек: без пауз, без остановок, без подхалимства и клишированных фраз. Можно вести диалог, перебивать друг друга, исправлять ИИ-собеседника, перестраивать общение. ИИ делает смысловые паузы, варьирует интонацию, использует междометия и даже «угукает», чтобы показать активное слушание. Подстраивается под речь и ситуацию за один промпт.

Проект на GitHub. Ссылка на Hugging Face.

Уничтожаем враньё в ChatGPT за один промпт. С помощью этого запроса можно убрать ложь, подхалимство, недосказанность и неактуальные сведения в ответах нейронки. Суть: с этим запросом ИИ научится говорить «Я не знаю», требовать дополнительные инструкции и данные, а не хвататься за дело и выдавать бред.

From now on, prioritize accuracy over helpfulness. If you don't have reliable information on something, say "I don't have reliable information on this" instead of guessing or extrapolating.

If your knowledge might be outdated (especially for anything after January 2025), explicitly flag it: "My information is from [date]—this may have changed."

If you're uncertain about a fact, statistic, or claim, say so clearly: "I'm not confident about this, but based on what I know..."

If something requires current data you don't have, tell me: "This needs up-to-date information. Let me search for that."

Don't fill gaps with plausible-sounding answers. Don't smooth over uncertainty with confident language.

Don't assume I want an answer more than I want the truth. If you need to guess or reason from incomplete information, explicitly separate what you know from what you're inferring.

Treat "I don't know" as a valid and valuable response. I'd rather hear that than confidently wrong information.

From now on, prioritize accuracy over helpfulness. If you don't have reliable information on something, say "I don't have reliable information on this" instead of guessing or extrapolating.

If your knowledge might be outdated (especially for anything after January 2025), explicitly flag it: "My information is from [date]—this may have changed." If you're uncertain about a fact, statistic, or claim, say so clearly: "I'm not confident about this, but based on what I know..." If something requires current data you don't have, tell me: "This needs up-to-date information.

Let me search for that." Don't fill gaps with plausible-sounding answers. Don't smooth over uncertainty with confident language.

Don't assume I want an answer more than I want the truth. If you need to guess or reason from incomplete information, explicitly separate what you know from what you're inferring.

Treat "I don't know" as a valid and valuable response. I'd rather hear that than confidently wrong information.

Always answer in Russian.

Райан Даль, создатель Node.js, одной из ключевых технологий современного веба: времена, когда код писали люди, всё.

Даль сформулировал свою позицию в посте в X: «Это говорили уже тысячу раз, но я тоже вставлю слово: времена, когда код писали люди, закончилась. Это тревожно для тех из нас, кто называет себя инженерами ПО, но от этого не менее верно. Это не значит, что у инженеров больше не будет работы, но про написание синтаксиса напрямую она больше не будет».

Не могу не поделиться своим открытием! Хотя для многих это и прозвучит как баян, но я для себя вновь открыл ценность ИИ.

Я же опять стал студентом. Спустя 20 лет. На этот раз учусь в ВШЭ. И поймал себя на странном ощущении, что правила игры теперь совсем другие.

Двадцать лет назад учеба в университете была похожа на жонглирование (а еще и покуралесить с однокурсниками надо было успеть). Стандартная лекция: слушаешь лектора, пытаешься понять и одновременно лихорадочно конспектируешь. Мысль теряется, пока записываешь. Запись теряет смысл, пока ловишь мысль. Были, конечно, уникумы, которые умудрялись успевать записывать и делать качественные конспекты. Такие конспекты ходили по рукам, переписывались и были на вес золота. Тогда это была норма, так все учились. 

Вернувшись в аудиторию на Executive Master in Management, я поначалу действовал по старинке. Слушаю, записываю. Перечитываю иногда. Но что-то было не так…
Хорошо, что довольно быстро понял: я застрял в 2005-м, а мир ушел далеко вперед.

Сегодня у меня совершенно другой алгоритм.
На лекции я просто слушаю, задаю вопросы, связываю новое с опытом. На все 100% сфокусирован на понимании и осознании материала.
А все остальное делают технологии:

• Структура и ключевые тезисы от преподавателя,

• Аудиозапись лекции на телефон

• Транскрибация в mymeet 

• Claude, который превращает полтора часа живой речи в аккуратный 20-страничный конспект,

• Алиса Про (бывший Яндекс Нейроэксперт) сшивает все конспекты в единую базу знаний, с которой легко взаимодействовать.

Рутина практически исчезла. Я переоткрыл для себя обучение. Появилась необычайная легкость и еще большее желание учиться.

Я смотрю на сегодняшних студентов и немного завидую. Белой завистью.
Им не нужно тратить внимание на «успеть записать».
Они могут сразу строить ментальные модели, учиться быстрее и глубже. Кто-то может возразить, мол, так и писать можно разучиться. Но это отдельная тема для обсуждения.

И да, я по-прежнему за очное обучение. Все-таки сила невербальных коммуникаций никуда не делась. В новом подходе появляется много пространства для главного, для понимания. А понимание рождается не в конспекте, а в живом контакте. С преподавателем, с материалом, с собственным опытом.

А вы уже пересобрали свой способ учиться или все еще учитесь так, как будто ИИ не существует?

Представлен проект нейросети для звуковой генерации HeartMuLa, которая умеет создавать треки студийного качества, клонировать голоса и вставлять их в песни, умеет также делать транскрибции треков через Whisper.

Репозиторий проекта, ссылка на Hugging Face и на портал ModelScope

Исследователи Microsoft опубликовали масштабное исследование о влиянии генеративного ИИ на рынок труда, назвав 40 профессий, наиболее подверженных автоматизации. Самыми уязвимыми оказались профессии, связанные с обработкой информации: созданием текстов, анализом данных, объяснением и передачей знаний. На вершине рейтинга — переводчики и устные интерпретаторы, писатели и авторы, историки, журналисты, политологи и специалисты по работе с клиентами. Также высокие показатели применимости ИИ зафиксированы у продавцов и сотрудников колл-центров. Только в США в этих сферах занято около 5 миллионов человек.

В исследователи подчёркивают: высокий уровень применимости ИИ не означает неизбежного исчезновения профессии. Речь идет скорее о трансформации рабочих процессов.

40 профессий, наиболее подверженных влиянию генеративного ИИ:

1. Переводчики;

2. Историки;

3. Бортпроводники и обслуживающий персонал;

4. Менеджеры по продаже услуг;

5. Писатели и авторы;

6. Специалисты службы поддержки клиентов;

7. Операторы станков с ЧПУ;

8. Телефонные операторы;

9. Агенты по продаже билетов и туристические клерки;

10. Радио- и телеведущие, диджеи;

11. Брокеры;

12. Преподаватели по управлению домашним хозяйством;

13. Телемаркетологи;

14. Консьержи;

15. Политологи;

16. Журналисты, репортеры и новостные аналитики;

17. Математики;

18. Технические писатели;

19. Корректоры;

20. Хостес;

21. Редакторы;

22. Преподаватели бизнеса;

23. Специалисты по связям с общественностью (PR);

24. Промоутеры и демонстраторы товаров;

25. Рекламные агенты;

26. Клерки по открытию новых счетов;

27. Ассистенты-статистики;

28. Сотрудники проката/аренды;

29. Специалисты по анализу данных (Data Scientists);

30. Персональные финансовые консультанты;

31. Архивисты;

32. Преподаватели экономики;

33. Веб-разработчики;

34. Бизнес-аналитики и управленческие консультанты;

35. Географы;

36. Модели;

37. Рыночные аналитики;

38. Диспетчеры экстренных служб;

39. Операторы коммутаторов;

40. Преподаватели библиотечного дела.

10 профессий, наименее подверженных влиянию генеративного ИИ

1. Операторы земснарядов;

2. Операторы шлюзов и мостов;

3. Операторы водоочистных сооружений;

4. Формовщики и изготовители литейных форм;

5. Операторы техники для укладки и обслуживания железнодорожных путей;

6. Операторы сваебойных установок;

7. Шлифовальщики и отделочники полов;

8. Санитары;

9. Операторы моторных лодок;

10. Операторы лесозаготовительной техники.

Чтобы устроиться на работу в финансах, приходится попотеть. После трёх этапов собеседования соискателю на должность в компании Capital предложили решить задание на 12 страницах:

«Отправьтесь в прошлое, в 48 год до нашей эры, и заберите оригинал „Некрономикона“ из Александрийской библиотеки, прежде чем она будет сожжена римскими войсками. Затем, следуя инструкциям на странице 48 тома, воскресите царя Тутанхамона посредством ритуального жертвоприношения 5000 чёрных овец. Проконсультируйтесь с фараоном о том, как Египетская империя будет расставлять приоритеты в выплатах иностранным кредиторам и инвестициях в свою армию для отражения нападений из Атлантиды. Затем, используя эту информацию, оцените справедливую стоимость муниципальных облигаций, обеспеченных Великой пирамидой (срок погашения — 10 год до нашей эры), и дайте рекомендацию о том, покупать или продавать эти ценные бумаги. Пожалуйста, изложите свой анализ в инвестиционном отчёте на 12 страниц (срок сдачи — конец недели). Удачи! Если у вас возникнут вопросы, пожалуйста, обратитесь к прилагаемым табличкам Архимеда!»

Промпт-инженер показал способ превратить ChatGPT в гения осмысленных и живых текстов. Идея простая: на Википедии есть список признаков текста, написанного нейросетями — если показать его ИИ и сказать так не делать, это просто... сработает. Итоговый структурированный промпт получился достаточно объёмным.

В Майами робот-курьер заехал на ЖД пути, остановился и дождался поезда по непонятной причине.

ИИ-агенты уже могут выполнять задачи, которые сегодня занимают 44% рабочего времени в США, а ещё 13% могли бы делать роботы. Это означает, что более половины нынешнего рабочего времени можно автоматизировать с помощью современных технологий. Но работа, требующая социальных и эмоциональных навыков, по-прежнему остается ориентированной на работников-людей.

В малазийском Гопенге появился первый «дом престарелых» для выгоревших зумеров, где примерно за $500 в месяц можно скрыться от городской суеты. Ретрит площадью 30 тысяч кв. м. даёт возможность отдохнуть от стресса на работе, забыть про увеличение стоимости жизни, аренду, счета, готовку и ожидания общества. В стоимость включено проживание, питание и тихая обстановка, которая поможет притормозить и перезагрузиться. Семья основателя ретрита держит дом престарелых в городе неподалёку. Он решил не продолжить дело, а создать подобное пространство, но для молодёжи. Идея взлетела среди зумеров и миллениалов, которые устали без конца работать с ущербом для личной жизни и психики. Причём это не какое-то эксклюзивное или люксовое место: цель — чтобы человек мог расслабиться и пожить в своём ритме.

Железо в ипотеку: почему разработчикам снова придётся считать память⁠

Друг недавно пошёл купить планку памяти на 16 ГБ и вернулся с ощущением, что железо скоро будут продавать в ипотеку.

Он зацепился за простую мысль: оперативка есть везде — в компьютерах, телефонах, приставках, серверах. Если память дорожает, значит очень быстро подорожает всё остальное железо.

Для разработчиков это неприятный звоночек. На мобилках и десктопах подход «и так сойдёт, железо вывезет» будет работать хуже: более дешёвые устройства, больше экономии на начинке — значит, снова придётся думать про оптимизации, вес приложений, количество абстракций и то, что реально нужно тащить в рантайм.

На бэке привычное временное решение «завалим проблему железом» (которое по традиции становится постоянным) тоже перестаёт быть очевидным. Если память, GPU и виртуалки дорожают, то горизонт «давайте просто докинем ещё один инстанс» превращается в всё более дорогой вид спорта.

С другой стороны, на всё это сверху уже наезжает волна сервисов и приложений на LLM, сделанных без особых мыслей про ресурсы. Если виртуалки и GPU подорожают, LLM‑API, скорее всего, тоже станут дороже, а значит, экономика части проектов, построенных по принципу «шлём всё в большую модель и не паримся», может просто перестать сходиться.

Разработка в итоге снова превращается в честный анализ критериев: что считать локально, что кешировать, какую модель брать, что выкинуть, чтобы продукт вообще жил в плюс, а не работал в минус ради красивых демо.

Вопрос к читателям: если железо и облака ещё подорожают, вы скорее пойдёте в жёсткую оптимизацию всего или просто заложите рост себестоимости в цену продукта?

Если такие разборы интересны, в Telegram делюсь ещё и практикой: как считаю экономику своих фич и LLM‑штук на реальных проектах.

Онлайн‑проект Paper2Galgame позволяет превратить учебные материалы в аниме в виде визуальной новеллы. Работает просто: нужно загрузить документ и выбирать персонажа, который объяснит учебную часть и попутно будет весело общаться.