Обновить

Все потоки

Сначала показывать
Порог рейтинга

Агентная проверка безопасности для Rust

Сделал свой микро-Mythos на основе Anthropic's defending-code-reference-harness но для нормального языка.

Веселитесь:
https://github.com/scadastrangelove/rust-in-peace

Автономный цикл разведки → обнаружения → оценки → обнаружения → фаззинга → отчета → исправления для реальных ошибок, которые действительно затрагивают Rust: безопасность памяти в unsafe/FFI, DoS-атака из-за паники, вызванная недоверенными входными данными, доверие к десериализации (проверка целостности не является проверкой границ) и надежность Send/Sync + безопасность при панике.
Статический анализ управляет динамическим этапом — модель угроз определяет, какой санитайзер, порог фаззинга и бюджет голосования получит каждая обнаруженная ошибка.

Детекторы: Miri (неопределенное поведение), AddressSanitizer, panic/abort, hang-timeout и cargo-fuzz для динамического воспроизведения ошибок.

Если на сцене висит ружьё то не удержался и я - запустил Rust In Peace по десятку популярных ржавых ящиков. Из тех, что в топе и парсят внешние данные, чтобы с поверхностью атаки.

На удивление балалайка не только пожужжала и съела токены, но реально нашла забавное, наделала PoC-ов и фиксов — часть уже смёржена мейнтейнерами.

По состоянию на 24.07.2026 было зарегистрировано 51 сообщение об уязвимостях в 17 независимых проектах на Rust: 12 уже исправлены и в влиты в main (включая lopdf, x509-parser, quick-xml, ntex), еще 9 приняты или находятся на рассмотрении в качестве GSHA безопасности (gitoxide, quinn-proto, rustls, ciborium, h2, hyperium).

Трекер тут: https://github.com/scadastrangelove/rust-in-peace/blob/main/DISCLOSURES-PUBLIC.md

Из интересного:

Методически правильный подход через «модель угроз» работает иногда так же хорошо, как просто бахнуть бессистемно. Просто они находят разные баги. На одном таргете: threat-model-first взял глубину и логические баги, слепой прогон взял пачку генериков, которые модель угроз недооценила, поскольку слишком умная, но фаззинг подтвердил. Ничья, точнее дабл страйк.

Старая пословица «баги ходят косяками» работает. «Поищи ещё такие же», «в этой функции был такой-то баг — проверь остальные» — приёмы из репертуара Google Project Zero живее всех живых. RUSTSEC-патч закрыл что-то в парсере, но не тронул еще четыре точки входа — те же дырки. Добавил как третий срез.

Статика и фаззинг — это хорошо, но только PoC — мерило истины. Очевидно, но забывается. В половине случаев когда и агент-копатели, и «более умный» ревьюер независимо согласились, что путь достижим — оба ошибались, поймала это только реальная сборка и прогон против настоящего апстрима.

Слепой фаззинг хорошо но уже есть у большинства проектов, инструментированный cargo-fuzz еще лучше, а если на вход скормить находки анентской статики, то вообще бомба.

Всегда стоит почитать issues и проверить ветки перед тем как бахать репорт и репортить бахи. Вполне может приключится, что твоя находка уже закрыта. Просто не релизнута ещё. В табличке это отдельная строка «refound». Особенно обидно, было когда три баги все разом закрылись одним ещё не выпущенным архитектурным рефакторингом. А робото жужжал и хлопал в ладоши, эх.

Разглашение в open source не сильно отличается от «responsible disclosure» в закрытом софте: кто-то вливает фикс за час, кто-то говорит спасибо, кто-то наоборот - «это всё неправда». Как и в коммерции, отказ это не последняя инстанция: поставил себе таймер вернуться через месяц и перепроверить на сайлент-фиксы.

Ну и да, часть человеков роботов не любят и ругаются на «нейрослоп», несмотря на приложенный PoC и рабочий фикс. Ну штош, не привыкать. Неолуддизм и прочий подсчет букв ё, это святое

Если честно, сам не ожидал такого результата — штука реально работает, хоть токенов жрёт изрядно.

Теги:
+2
Комментарии0

Собрал 52 гайда по AI: от первой модели в Ollama до своего агента

Дисклеймер: я не AI-исследователь и не senior ML-инженер. Я обычный разработчик, который решил разобраться в теме — и понял, что хороших сводных материалов катастрофически не хватает.

Большинство статей либо «что такое нейросети за 5 минут» (бесполезно), либо «запускаем LLM с нуля на кластере из 8 A100» (неприменимо). Между этими крайностями — пропасть.

Я решил собрать то, чего мне самому не хватало: практический хендбук, который ведёт от полного нуля до работающих агентов. Без воды, без маркетинга, без «ChatGPT заменит программистов».

Весь проект — 52 файла, ~6 часов чтения. Уровни: зелёный (начало) → красный (глубоко).

Репозиторий: https://github.com/bestdeejay-design/awesome-ai-handbook

О чём это вообще

Хендбук покрывает пять разделов:

Zero Level — база. Что такое LLM, как они устроены (без математики), облако vs локальный запуск, как выбирать железо (RAM, VRAM, квантование), глоссарий на 35 терминов. Рассчитан на тех, кто вчера открыл терминал.

Local Models — установка Ollama, выбор моделей под задачу (Qwen, Llama, Mistral…), квантование (Q4/Q5/Q8), сравнение инструментов, бенчмарки на Apple Silicon, продвинутая настройка (Modelfile, кастомные API, окружение).

AI Agents — архитектура, паттерны (ReAct, Multi-Agent), фреймворки (LangGraph, CrewAI), память, system prompts, safety, туториалы: первый агент, команда агентов, кодинг-агент.

Use Cases — реальные сценарии: кодинг с Continue/Aider, RAG с Open WebUI и ChromaDB, автоматизация с n8n, Telegram-боты, контент-пайплайны.

Resources — сообщества (Reddit, Discord), курсы (EN/RU), ссылки на всё полезное.

Почему это не очередной awesome-list

Я намеренно не делал просто список ссылок. Каждый файл — это полноценный материал с:

  • Контекстом и пояснениями

  • Сравнением вариантов (например, когда выбрать Ollama, а когда LM Studio)

  • Командами, которые можно скопировать и выполнить

  • Предостережениями (грабли, на которые сам наступал)

Пример. В разделе про квантование не просто таблица методов, а объяснение: на что влияет Q4 vs Q8, как считать VRAM под свою задачу, и когда квантование ломает ответы модели.

Или раздел про агентов — не ссылка на документацию LangChain, а пошаговые туториалы с реальным кодом: от «агент с одним инструментом» до «команда агентов с очередью задач».

Структура проекта

awesome-ai-handbook/
├── basics/           # 🟢 нулевой уровень (9 файлов)
├── local-models/     # 🔵 локальные модели (11 файлов)
├── agents/           # 🤖 AI агенты (17 файлов)
├── use-cases/        # 💼 применение (5 файлов)
└── resources/        # 📖 ссылки и курсы (5 файлов)

Каждый раздел — законченная тема. Можно читать подряд или прыгать в конкретный файл по каталогу (catalog.md). Уровни сложности маркированы цветом — от зелёного (ничего не знаю) до красного (пишу код).

Кому это будет полезно

  • Разработчикам, которые хотят использовать AI в работе, но не знают с чего начать

  • Тем, кто уже запустил Ollama, но хочет разобраться глубже — с агентами, RAG, пайплайнами

  • Тем, кто ищет альтернативу ChatGPT и хочет запустить модель локально, но не уверен в выборе

  • Тем, кто читал пять статей про AI-агентов и всё ещё не понимает, как их собрать

Почему Open Source

Хендбук лежит на GitHub под MIT-лицензией. Я планирую поддерживать его актуальным — модели и инструменты меняются быстро, и это не работа одного человека.

Если найдёте ошибку, устаревшую информацию или захотите добавить свой раздел — открывайте issue или PR. Я за мердж-реквесты с чаем и печеньками.

Ссылки

Надеюсь, кому-то сэкономит недели поиска. Если понравилось — киньте звезду на GitHub, для проекта это лучшая поддержка.

Теги:
+4
Комментарии2

Задача о вирусе и 1 000 серверах

Представим, что в вычислительном кластере из 1 000 серверов одна машина заражена неизвестным вирусом. Он не нагружает процессор, не генерирует подозрительный сетевой трафик и не оставляет следов в системных журналах. Только раз в сутки вирус незаметно повреждает один файл резервной копии.

Для поиска зараженного узла начинающий сисадмин Олег написал анализатор логов. Скрипт проверяет любое количество серверов одновременно, объединяя их журналы в единый пул. Результат проверки может быть только двух видов:

  • Status: 500 — если среди проверяемых серверов есть зараженный;

  • Status: 200 — если зараженного сервера в группе нет.

При этом анализатор нагружает сеть и системы хранения данных, поэтому его разрешено запускать не более 10 раз в сутки. Все проверки должны быть спланированы заранее и отправлены в расписание на весь день. Изменять состав очередной проверки после получения результатов предыдущей нельзя.

Задача

Помогите Олегу определить — предложите решение, которое позволит определить один зараженный сервер из 1 000 возможных за 10 запусков анализатора. Напишите код на Python, который по результатам проверок сможет определить номер зараженного узла.

Посмотреть решение

Теги:
+3
Комментарии1

Представлен открытый архитектурный инструмент Pascal Editor (3D building editor built with React Three Fiber and WebGPU), который работает прямо в браузере. Рисуем стены, перекрытия и крыши, ставим двери, окна и мебель, собираем несколько этажей и переключаемся между 2D‑планом и 3D. Готовый дом можно разобрать по этажам, пройтись по нему от первого лица и выгрузить в другие редакторы. Также к проекту можно подключить Codex и Claude Code и попросить ИИ создавать элементы здания.

Теги:
+1
Комментарии0

Пародийный проект OverpAId предлагает заменить гендиректоров с помощью ИИ, а также распределить их зарплату между сотрудниками. Команда решения утверждает, что ИИ способен выполнять всю работу современного CEO, например, разрабатывать стратегию, формулировать «видение» компании и писать мотивационные письма для общих собраний. При этом ИИ-руководитель не требует повышения зарплаты, бонусов и нового корпоративного самолёта.

OverpAId предлагает калькулятор, который показывает, сколько получил бы каждый сотрудник, если бы вознаграждение CEO распределили между остальным штатом. В проекте также обращают внимание на разрыв между доходами руководителей и рядовых работников. Например, в крупных публичных компаниях генеральный директор в среднем получает примерно в 290 раз больше обычного сотрудника.

Теги:
+2
Комментарии2

🏕️ Ваши друзья не понимают, зачем идти в лес с IT-шниками.

Саша планирует поехать на DebugCamp в сентябре. Это наш регулярный выезд на природу на 20 человек — проводим 2 раза в год. Саша написал нам честно: «Зову всех, но в кругу нет кто согласился».

Знакомо?

Когда вы говорите «пойду в лес с айтишниками на два дня», люди слышат «пойду спать в палатке с коллегами без связи». Картинка в голове - выживание, а не осмысленный выезд.

На самом деле DebugCamp - это два дня с понятной программой. За 48 часов вы:

- Формулируете личный запрос (карьерный, технический, продуктовый)

- Получаете идеи от 10+ коллег — не small-talk, а разбор рабочих задач: приносите свою — группа помогает найти решение

- Проходите квест-ориентирование «Тропа Выживания» с инструктором

- Участвуете в вечернем разборе карьерных вопросов в кругу коллег у костра

Это не «отдохнуть от дедлайнов». Это возможность посмотреть на свою работу и карьеру со стороны - с теми, кто говорит на вашем языке.

Сомневаться - нормально. Вы не один такой.

Если хоть раз думали «а почему бы и нет» - программа здесь

#DebugCamp #DebugSkills #ITмероприятия #поход #нетворкинг

Теги:
+1
Комментарии16

"Слащавый он какой-то"

Развитие искусственного интеллекта продолжает набирать обороты, появляются новые модели, внедряются свежие подходы, даже соответствующие законодательные акты принимаются на государственном уровне.

Сегодня хотелось бы немного поразмышлять насчет того, куда же все же мы идем с этими новомодными технологиями и... Причем не как айтишник, а как обычный человек. В рабочих моментах ИИ-шечка все же отрабатывает на все 100%.

Сейчас из каждого утюга идут рассуждения, касаемые перспективности развития нейросетевых технологий, важно понимать, что на местах рядовые граждане все чаще прибегают к их помощи. Углубляться в тонкости хрупкого баланса интеллекта искусственного и естественного не буду. Отмечу, что хотелось бы надеяться, что человечество (или хотя бы его подавляющее большинство) будет тяготеть к последнему. Сегодня же ситуация следующая.

Генерируем все: тексты, музыку, картинки, презентации и так далее. Лично у меня идет какое-то отторжение в творениях ИИ-креаторов. Все как у героя Балабанова: "мне не нравится. Слащавый он какой-то, подкрашенный весь..."

Несмотря на лично мое отношение ко всему происходящему, лагерь современников из ИТ-сообщества и не только (мы не сказали про угрозу замены кодеров) разбивается на две когорты. В правом углу ринга - любители нового - зумеры, а в синих трусах - консерваторы, рожденные в прошлом веке.

И все же интересно, сколько нас таких здесь? Кто за кого? С удовольствием посмотрю ваши комментарии.

Теги:
-1
Комментарии0

Митапы в Школе 21. GameDev и День сисадмина — ссылка на запись

Специалисты Cloud4Y выступают с докладами на митапах в Школе 21. Летом 2026 года прошло уже два мероприятия.

В июне была встреча для тех, кто делает игры или хочет в этом разобраться: разработчиков, художников, геймдизайнеров, программистов и просто людей из индустрии. Видеозапись митапа доступна всем желающим. 

Ссылка на запись: https://my.mts-link.ru/99115177/20965070426/record-new/20241034271

А в июле мы собрали в Школе 21 по поводу Дня системного администратора. Было три доклада и три темы:

  • «От монолита к High Availability: миграция Zabbix без остановки прода»

  • «Практический разбор: считаем бюджет ИТ‑инфраструктуры для средней компании»

  • «Если метеорит упадёт на дата‑центр: анатомия выживания»

Ссылка на запись: https://my.mts-link.ru/99115177/22281001036/record-new/21613776153
Спасибо за интерес и приятного просмотра!

Теги:
0
Комментарии0

Как я устал от бардака в «Избранном» Telegram и за два вечера запилил бесплатную интерактивную доску (без регистраций и СМС)

Всем привет!

Хочу поделиться историей о том, как лень и раздражение в очередной раз победили систему и заставили меня сесть за код.

Думаю, у многих из вас Telegram давно превратился в помойку из сотен каналов. Полезные статьи, гайды, рецепты, мемы, рабочие задачи — всё это мы обычно скидываем в «Избранное» (Saved Messages). И что происходит дальше? Правильно, «Избранное» превращается в черную дыру. Найти там что-то через неделю — это квест уровня «Индиана Джонс».

Особенно сильно у меня подгорало, когда я листал ленту с телефона в метро, находил сложный чек-лист или рабочую инструкцию, пересылал в «Избранное», а вечером открывал комп и... тратил кучу времени просто на то, чтобы откопать этот пост в каше из мемов и рабочих чатов. Выполнять задачи с экрана телефона — ад, а структурировать это в самом Telegram невозможно.

Мне это надоело. Я хотел простой инструмент: нашел на смартфоне -> скинул боту -> открыл на компе в виде красивых карточек. Посмотрел готовые сервисы — везде просят регистрацию, привязку карт, вылезает реклама или ограничения на 10 постов.

В итоге я психанул, выделил два вечера и написал свой костыль, который неожиданно превратился в отличный инструмент — TG-drop.ru.

Как я это устроил (без заумной архитектуры)

Система работает на связке «бот + база данных + веб-интерфейс». Всё гениальное просто:

  1. Вы листаете Telegram на телефоне и видите важный пост (гайд, чек-лист, статью).

  2. Пересылаете его моему боту. Бот мгновенно подхватывает его и сохраняет в изолированную таблицу.

  3. Вечером вы садитесь за ПК, открываете сайт, вводите свой Telegram ID (он нужен только как ключ, чтобы сайт понял, чьи посты показать) — и перед вами удобная интерактивная доска.

Почему это удобнее, чем просто Telegram?

Я делал проект для себя, поэтому сразу вырезал всё, что меня бесит в современном вебе:

  • Никаких регистраций вообще. Никаких вводов почты, подтверждений по SMS и придумывания паролей «с одной заглавной буквой и спецсимволом». Ввел ID — работаешь.

  • Живой поиск и фильтры. Когда постов становится много, вы можете искать по ключевым словам прямо в браузере. Всё фильтруется на лету, без перезагрузки страниц.

  • Личные заметки прямо на карточках. Можно дописать к посту дедлайн, свои мысли или вычеркнуть выполненные пункты. Текст сохраняется автоматически, как только вы убираете курсор из поля.

  • Конфиденциальность. Ваши посты подгружаются динамически. Никто другой вашу доску не увидит.

Кому это пригодится?

Изначально я думал о ребятах из крипты (охотники за Airdrop, тестнеты, DeFi-инвесторы), которым нужно по пунктам выполнять сложные активности с ПК, найдя их в мобильном телефоне.

Но в процессе понял, что штука закроет боли многих:

  • Контент-мейкеров и исследователей: собирать выжимки, инсайты и референсы в одном месте.

  • Студентов: скидывать материалы для курсовых и дипломов, чтобы потом структурировать на десктопе.

  • Да и вообще всех, кто использует Telegram как базу знаний и устал от хаоса в «Избранном».

Инструмент абсолютно бесплатный, без скрытых подписок и ограничений. Пользуйтесь, упрощайте себе жизнь.

Буду рад здоровой критике в комментариях! Чего вам не хватает в таком функционале? Что стоит добавить в первую очередь?

Теги:
0
Комментарии3

Инфраструктура для ИИ-ассистента

Снаружи ИИ-ассистент выглядит как окно чата. Но внутри — инференс, векторный поиск, база знаний, RAG-пайплайн, мониторинг и контроль доступа. От того, как всё это собрано, зависит, за сколько секунд приходит ответ, во что обходится каждый запрос и переживет ли сервис наплыв пользователей.

В статье разобрали инфраструктуру по слоям: где держать данные и контекст, каким задачам нужен GPU, а каким хватит CPU, и зачем связке из модели, хранилища и интерфейса контейнеры и Kubernetes. Плюс разница между MVP и production-архитектурой и типичные ошибки при проектировании.

Подробности — в блоге Рег.облака.

Теги:
+1
Комментарии0

Почему современные интерфейсы иногда усложняют жизнь

Интерфейсы с каждым годом становятся только удобнее: часть задач, например, сейчас можно решить с голосовым помощником. Но новые технологии не всегда делают взаимодействие с системой проще. Пользователи по-прежнему теряются в меню, тратят время на поиск нужных функций и устают от необходимости постоянно принимать лишние решения.

Поговорили об этом с Динарой — она помогает настраивать интерфейсы корпоративных систем для крупных компаний и каждый день ищет баланс между задачами бизнеса, возможностями системы и опытом пользователя.

1️⃣ Как изменилось взаимодействие человека с интерфейсами?

Они стали ближе к человеку. Если раньше компьютер требовал знать команды и мыслить как машина, то сегодня технологии все больше подстраиваются под нас: появились графические интерфейсы, сенсорное управление, голосовые помощники, искусственный интеллект.

Но сама эволюция не гарантирует удобство. Каждое новое решение нужно оценивать не по тому, насколько оно современное, а по тому, помогает ли оно человеку быстрее решать свою задачу.

2️⃣ Почему даже современный интерфейс может утомлять пользователя?

Потому что любая система требует внимания. Если человеку приходится искать нужную функцию, осваивать непривычные сценарии или постоянно принимать лишние решения, растет когнитивная нагрузка. А когда пользователь работает в системе по восемь часов в день, даже небольшие неудобства накапливаются и заметно влияют на его состояние и эффективность.

3️⃣ Получается, «проще» не всегда означает «лучше»?

Именно. Иногда в погоне за минимализмом или новыми трендами мы убираем то, что было интуитивно понятно. 

Хороший пример — автомобили. Многие производители перенесли управление важными функциями на сенсорные экраны. В результате даже простое действие требует отвлечься от дороги. Поэтому сегодня часть компаний возвращает физические кнопки для критически важных функций.

4️⃣ Можно ли создать интерфейс, который будет удобен для всех?

Универсального решения не существует. Есть контекст, задачи пользователя и его привычки. Один и тот же подход может отлично работать в мобильном приложении и совершенно не подойти для сложной корпоративной системы.

Поэтому важнее искать не идеальный, а уместный интерфейс — тот, который соответствует конкретной задаче и условиям, в которых человек будет им пользоваться.

5️⃣ Как понять, что новое решение действительно улучшает интерфейс?

Я бы каждый раз спрашивала себя: станет ли пользователю действительно проще после этого изменения? Если решение выглядит современно, но увеличивает количество действий, заставляет переучиваться или сильнее отвлекает, возможно, это не улучшение, а шаг назад.

→ Подробнее своим опытом Динара поделилась в статье.

Теги:
0
Комментарии0

Успейте записаться на открытую онлайн-игру для айтишников!

Онлайн-тимбилдинг «#АКТИВАЦИЯ: IT» для HR-специалистов и внутрикомов компаний из сферы IT и финтеха состоится уже завтра, 28 июля. Успейте записаться в последний момент.

Записаться на открытую игру

«#АКТИВАЦИЯ: IT» от агентства Найт Стрит — это командный онлайн-тимбилдинг для распределённых команд, который не раз выбирали «Авито», «Сбер», «МегаФон» и другие компании. Вас ждут мемы, логические задачи и челленджи — всё, чтобы интересно провести время и проверить себя.

Открытая игра — это возможность бесплатно познакомиться с форматом, проверить его в деле, провести вечер в компании коллег или друзей, а ещё выиграть призы! Игра пройдёт на нашей платформе PLAYFORMA, созданной специально для онлайн-мероприятий.

Во время игры вы:
- познакомитесь с механикой и атмосферой игры;
- увидите, как формат работает именно для распределённых команд;
- зададите любые вопросы организаторам;
- оцените, подойдёт ли такой формат вашей команде;
- хорошо проведёте время и сможете выиграть призы.

Записаться на открытую игру

Как всё пройдёт:
17:00–17:15 — встречаемся в Zoom, знакомимся и разбираем правила.
17:15–19:00 — старт игры.
19:00–19:30 — обсуждаем игру, объявляем победителей и вручаем призы.

Как принять участие:

  1. Перейдите по этой ссылке.

  2. Заполните форму регистрации.

  3. Вы можете присоединиться вместе с коллегами или друзьями. В одной команде — до пяти человек. Просто укажите при регистрации, сколько участников будет в вашей команде.

  4. В день игры мы отправим письмо с инструкцией, доступом к платформе PLAYFORMA и ссылкой на Zoom для всех участников вашей команды.

До встречи на игре!

Теги:
+1
Комментарии6

Представлен открытый SSH‑менеджер Termix, который работает без подписок или рекламы. Проект включает в себя как стандартные функции, так и расширенные:

  • 2FA для защиты доступа к серверам;

  • удобный интерфейс, разработанный на React и Tailwind CSS;

  • терминал SSH с разделением экрана, управлением SSH‑туннелями;

  • удалённый редактор файлов с подсветкой синтаксиса;

  • мониторинг вообще всех ресурсов серверов;

  • менеджер Docker и Podman‑контейнеров.

Теги:
+1
Комментарии0

Ближайшие события

Что такое GeoRA? Рассказывают сотрудники лаборатории искусственного интеллекта компании «Криптонит».

В этом году группа китайских исследователей представила новый подход для эффективной настройки больших языковых моделей (LLM) в режиме обучения с подкреплением и проверяемыми наградами (RLVR).

Авторы показывают, что обычные методы параметрической тонкой настройки (PEFT), включая низкоранговую адаптацию (LoRA), не всегда эффективны в RLVR. Они не учитывают геометрию скрытого пространства (LSC), из-за чего обучение становится менее эффективным.

Метод GeoRA (Geometry-Aware Low-Rank Adaptation) призван устранить этот недостаток. Его ключевая идея в том, чтобы учитывать геометрическую структуру модели. RLVR-обновления часто лежат в анизотропном и сжимаемом подпространстве весов. Работа с ним не должна ломать основные признаки, уже выученные моделью.

Напомним, что LoRA обучает лишь небольшие низкоранговые матрицы вместо всех весов модели, поэтому она популярна в задачах экономного дообучения. GeoRA сохраняет эту идею, но добавляет сингулярное разложение (SVD, Singular Value Decomposition) и строит адаптер не прямо из исходной матрицы, а из геометрически ограниченного подпространства весов.

В GeoRA используется SVD для получения сингулярных компонент, которые и позволяют выделить главные направления обновления. Поэтому GeoRA одновременно обучает компактный адаптер и замораживает остаточные компоненты, что делает оптимизацию более устойчивой.

В результате достигается баланс между размером обновляемой части модели и стабильностью оптимизации. Вдобавок, GeoRA требует меньше вычислений, так как затрагивает мало параметров при обучении, а модель сходится быстрее.

Авторы проверили GeoRA на моделях Qwen и Llama с 1,5 – 32 млрд параметров, используя групповую относительную оптимизацию политики (GRPO) как основной RLVR-алгоритм. На математических бенчмарках GeoRA стабильно обошёл LoRA, PiSSA и MiLoRA, а также показал хорошие результаты на задачах по медицине и программированию.

Теги:
0
Комментарии0

Завтра, 28 июля, пройдет вебинар на тему: «Delta Design: Методика обеспечения совместной работы»

Ведущий вебинара: Моралёв Василий, инженер компании ЭРЕМЕКС.

Дата и время проведения: 28 июля 2026 г., 11:00 – 12:00 (время московское).

Участие в мероприятии бесплатное, требуется предварительная регистрация.

До встречи на вебинаре!

Теги:
0
Комментарии3

Приглашаем на пятилетие «Тантор Лабс». 10 сентября - Tantor JAM 2026

Первый юбилей Tantor — пять лет с момента основания компании. За это время мы прошли путь от стартапа до технологического лидера, одного из ведущих российских разработчиков в области управления и хранения данных, создали собственную экосистему продуктов и собрали вокруг себя сообщество, которое сегодня во многом определяет развитие российского рынка СУБД.

Программу скоро представим. Среди главных премьер:

  • Новое поколение Платформы Tantor, основанное на AI-first подходе. Представим ИИ-администратора БД с целым роем специализированных ИИ-агентов, которые возьмут на себя рутинные операции по работе с СУБД.

  • Результаты испытаний МБД Tantor XData Gen3 на различных профилях нагрузки. Покажем, как enterprise-технологии, ранее доступные только в зарубежных решениях, — независимое масштабирование Compute и Storage, RDMA, распределенная файловая система и полноценный HTAP — становятся доступны в российском ПАКе.

  • Подробнее расскажем о Tantor Polar — новой распределенной СУБД, открывающей следующий этап развития российских PostgreSQL-технологий с полным сохранением совместимости с экосистемой Postgres.

Вас ждут выступления руководителей разработки, общение с инженерами, архитекторами, заказчиками и партнерами, а также праздничная программа в честь пятилетия компании.

10 сентября 2026 года, Москва

Регистрация уже открыта.

Участие бесплатное (требуется подтверждение от организатора).

Теги:
+2
Комментарии0

Выберите, что прокачать: открытые уроки для IT-специалистов на неделю

Новая неделя — хороший повод закрыть конкретный пробел в знаниях, разобраться с рабочей задачей или попробовать направление, к которому давно присматривались.

Собрали открытые уроки по категориям, чтобы вы могли быстро найти подходящую тему.

Инфраструктура, DevOps и безопасность

  • 27 июля в 20:00 — «K8S + Vault — как получать секреты?». Записаться

  • 27 июля в 20:00 — «Использование GitLab CI для работы с Ansible». Записаться

  • 30 июля в 20:00 — «Восстанавливаем RAID5 в Linux». Записаться

  • 3 августа в 20:00 — «Что такое модуль ядра. Как его написать, собрать, запустить». Записаться

  • 3 августа в 20:00 — «MPLS для корпоративных сетей: мифы, реальность и практика». Записаться

  • 3 августа в 20:00 — «Какие результаты должен давать DevSecOps-проект бизнесу и команде». Записаться

Разработка

  • 27 июля в 20:00 — «Разработка Embedded-устройств для IoT». Записаться

  • 28 июля в 20:00 — «Что Golang даёт индустрии и что он может дать вам». Записаться

  • 29 июля в 20:00 — «Собери себя сам: пишем трекер привычек на чистом JavaScript». Записаться

  • 3 августа в 20:00 — «Оживляем код: первые шаги в ООП на Python». Записаться

  • 3 августа в 20:00 — «Go: управляем памятью как профи. Массивы, слайсы и мапы». Записаться

AI и мультимодальные технологии

  • 28 июля в 20:00 — «Стирание границ: нативная интеграция ASR, TTS и NLP в эпоху мультимодальных LLM». Записаться

Тестирование и развитие карьеры

  • 30 июля в 20:00 — «API- и UI-тестирование с Playwright на Python». Записаться

  • 30 июля в 20:00 — «Прохождение собеседования на нагрузочного тестировщика. Что интересует работодателя?». Записаться

Архитектура, корпоративные системы и интеграции

  • 30 июля в 20:00 — «Функциональный архитектор 1С: как перестать быть „переводчиком требований“ и начать управлять системой». Записаться

  • 3 августа в 20:00 — «Кастомизация компонентов в Битрикс24». Записаться

  • 3 августа в 20:00 — «Использование брокера сообщений Apache Kafka в распределённых очередях». Записаться

Когда рабочая задача упирается в нехватку конкретных знаний, можно выбрать бесплатный урок по нужной теме, задать вопросы преподавателю-практику и проверить свой подход.

Это поможет точечно закрыть пробел и увереннее применять новые знания в работе.

Больше открытых уроков июля смотрите в дайджесте.

Теги:
+3
Комментарии0

Превращаем свой почерк в устанавливаемый шрифт. Вышел открытый навык draw-your-font для Claude Code, который собирает полноценный TTF по фотографии. Достаточно написать алфавит на листе бумаги, сфотографировать его и загрузить снимок в Claude. Нейросеть сама распознает буквы, очистит изображение и соберет готовый шрифт. Если какая-то буква получилась неудачно, Claude заметит это и предложит переписать символ перед финальной сборкой.

Теги:
+2
Комментарии0

В. А. Петровский: Психофизическая проблема. «Кто» видит мир?

Ниже краткое описание основных положений статьи. Начну с главной мысли:

'Восприятие («Я вижу что-то»), — прежде всего, артефакт, культурный фантом. Никто ничего не видит. Картинки есть, зрителей нет. Картинка при этом включает в себя некое изображение «наблюдателя» и условные траектории «наблюдения≫, проведенные из точки «я» («наблюдатель») к объекту. Но никто здесь ничего не наблюдает. «Петя видит Машу» — это значит: живое тело, именуемое «Петя», порождает картинку, включающую в себя три элемента: «Маша», «Петя» и «видит». Ни один из этих элементов не может «видеть» другой элемент, и также тело Пети ничего не видит, но просто производит эту картинку.'

Удивительное решение всех проблем! Но все по порядку. Статья начинается с обсуждения неподдающейся проблемы сознания (в статье трудная проблема), квалиа, супервентности и возникаемости (в статье эмерджентность). Петровский не сомневается в том, что воспринимаемый мир - это не настоящий мир, в статье несколько раз используется термин голограмма:

'Гипотетическая модель психических содержаний (метафорическая модель) — это внутренняя голограмма, порожденная индивидом и существующая в единственном экземпляре.'

'В нашем сознании длительность и пространственность неразлучны. Усилим тезис, «соберем» мысленно ощущения в отдельные «психические состояния», образуем из них паттерны ощущений, — невидимые извне внутренние голограммы.'

Тем не менее, Петровский признает, что ощущения - это все, что доступно человеку, и поэтому он относит внешний мир к мыслимому; он противопоставляет чувственное (наблюдаемое) и сверхчувственное (мыслимое). Далее идет несколько странный ход - говорится, что не чувственное определяет мыслимое, а наоборот, мыслимое определяет чувственное:

'Итак, мы подчеркиваем разницу между чувственным (наблюдаемым) и сверхчувственным (мыслимым). Разница заключается в том, что сверхчувственное порождает чувственное, но обратное категорически неверно: чувственность не есть частица и не состоит из частиц, она не является волной или «пакетом волн».'

Мне потребовалось прочитать эту часть статьи несколько раз, чтобы понять ход рассуждений. Оказывается, у Петровского физическое включается в мыслимое:

'«физическое», как таковое, per se, есть сверхчувственное. В этом случае мы говорим о физическом в его мыслимой «чистоте», имея в виду такие сущности как волна или частица, не отождествляя их с соответствующими культурными знаками, «следами», показателями каких-либо датчиками и т. п.'

Именно с этой точки зрения следует понимать предыдущую цитату.

Следующий шаг, которому посвящена значительная часть статьи, состоит в борьбе с «Я», поскольку Петровский хочет исключить возможность появления в виртуальном мире гомункулуса. Он идет путем, который, насколько я понимаю, восходит к Юму, а именно «Я» трактуется как чувственное, то есть, «Я» опускается на уровень «красного». Именно в этом смысле следует понимать цитату, с которой я начал свою заметку. «Я» всего лишь принадлежит картинке, которую каким-то образом производит тело.

Правда, как обычно, Петровский не применяет свои построения к себе. Например, он пишет:

'Я возлагал большие надежды на разговор с Ильенковым, творцом блистательной теории «идеального»: что-то он скажет о психофизической проблеме? Я подошел к нему после лекции, которую мне посчастливилось услышать.'

Что означает написанное с точки зрения содержания статьи Петровского, если рассматривать ее в буквальном смысле?

Вадим Артурович Петровский, Психофизическая проблема: «Кто» видит мир? (Эскиз концепции взаимоопосредования). Методология и история психологии 1 (2018): 58-83.

Источник

Теги:
-1
Комментарии0

Учим языки с удобными учебными материалами — подборка сайтов для языков, чтобы не теряться в поиске и запоминать всё быстро и без потерь знаний:

Теги:
+1
Комментарии0
1
23 ...