Все потоки

У нас никогда не будет второго шанса на первое ощущение или как SSD M.2 умер быстрее остальных комплектующих.

Менее года назад я решил приобрести себе ПК для проведения тяжелых исследований и, раз уж так получилось, для игр 😂. Кроме того, на моем Маке архитектура ARM M1 и не все рабочее программное обеспечение его поддерживает. Поэтому сборка ПК под x86-64 была лишь вопросом времени.
Не буду вдаваться в подробности всех комплектующих, но в качестве хранения данных по совету друга были закуплены два M.2 NVMe накопителя ARDOR GAMING на 1ТБ каждый: один под Винду, второй, логично, под Дебиан.

В минувшую субботу, когда я пытался запустить систему, последняя приказала долго жить и встретила меня черным экраном с мигающим курсором. Предположив, что на линуксе видео драйвер может жить своей жизнью, переключился в консольный режим (Ctrl+Alt+F6) и начал искать проблему.
В итоге, после нескольких часов неудачных попыток восстановить работоспособность выяснилось, что 31% накопителя вышел из строя, в том числе были затронуты те сегменты, где хранились системные данные. Что самое интересное, судя по "смарту", накопитель проработал всего 672 часа, что составляет 28 дней.
Итого: новый диск и пол дня на переустановку и настройку новой системы(

Ежики плакали, кололись, но усиленно продолжали есть кактусы!

Так и у меня, не смотря на все сложности с настройкой пингвина, это все равно лучше чем Windows. На возможный вопрос: "чем же? ты только что потратил пол дня на переустановку системы" я отвечу следующим: В указанные пол дня вошло и полное восстановление ОС на сломанном диске. Дебиан конечно умолял убить его и отправить на покой, но буквально за 2-3 команды и 15 минут времени (пока все скачалось) система восстановила "битые" данные и полностью вернулась в рабочее состояние.Конечно это не отменяет того факта, что треть диска (пока треть) не рабочая и в любой момент могут "отвалиться" и другие сектора, и работать так - это как сидеть на бомбе замедленного действия: никогда не знаешь когда рванет.

В общем, тут или "скупой платит дважды" или мне просто так "повезло", но второй аналогичный диск с виндой за год работы живой на 99% и даже и не думает умирать. В любом случае, пришлось в экстренном порядке ехать в ближайший компьютерный магазин и брать проверенного корейца за х2 цены.

Мораль? Данные храните на NAS или в облаках, а рабочая система - средство их обработки.

🧠 Обязательно поделись с теми, кому это может быть полезно: 💬 Телеграм | 💬 Max | 📝 Хабр | 💙 ВКонтакте

Агентские скиллы: как применить их в разработке

Привет, меня зовут Дима Васильев, я бэкенд-разработчик в Doubletapp. В этом тексте коротко расскажу, как эффективно управлять кодовыми ассистентами с помощью агентских скиллов.

Ассистенты уже умеют читать репозиторий, править файлы и запускать команды, но им часто не хватает контекста команды: как оформлять задачи, какие проверки запускать, как работать со стендами и где нужно подтверждение. Для этого и нужны агентские скиллы. 

Скилл — это инструкция для ИИ-помощника: когда её применять, по каким шагам действовать, какие шаблоны и команды использовать. В открытой спецификации Agent Skills скилл обычно оформляется как папка с SKILL.md; рядом могут лежать скрипты, справки и шаблоны.

Подход уже поддерживают разные кодовые ассистенты. GitHub Copilot работает с agent skills в режиме агента, Copilot CLI и облачном агенте. Codex поддерживает скиллы в командной строке, расширении и приложении. Claude Code тоже работает со скиллами через SKILL.md. Поэтому речь не про один инструмент, а про общий способ описывать повторяемые действия команды рядом с кодом.

Кейс 1. Описание проделанной работы

Разработчик закончил задачу, а дальше её должны подхватить тестировщики, аналитики или другие разработчики. Часто в задаче остаётся короткое «сделал», хотя нужно больше контекста.

Можно сделать скилл «описать изменения». Он смотрит на изменения в коде, коммиты и описание задачи, а потом формирует выжимку: что изменилось, какие модули затронуты, как проверить результат, есть ли риски, миграции, настройки или флаги.

Такой скилл помогает не забывать важные детали и делает передачу задачи более предсказуемой.

Кейс 2. Онбординг новых разработчиков

Проектные скиллы полезны для онбординга. В них можно описать, как поднять окружение, как запускать тесты, как оформлять ветки и коммиты, где смотреть логи и какие архитектурные правила нельзя нарушать.

Новый разработчик может спросить помощника: «помоги поднять проект» или «подготовь задачу к сдаче». Помощник ответит с учётом проектных правил, а не общими советами. Это не отменяет документацию, но снижает количество одинаковых вопросов.

Кейс 3. Надстройка над Terraform

Другой пример — сложные инструменты. Допустим, команде нужен Terraform для стендов, но не все хорошо с ним знакомы. Реальных знаний Terraform скилл не заменит: всё равно важно понимать состояние, план изменений, ресурсы и последствия удаления инфраструктуры.

Но для повседневной работы можно сделать понятные действия поверх Terraform:

• Init stand — подготовить стенд;

• Update stand — применить изменения;

• Destroy stand — удалить стенд.

Под капотом ассистент выполняет нужные команды: инициализирует Terraform, выбирает окружение, строит план, показывает изменения, просит подтверждение перед опасными действиями и реагирует на ошибки.

Главное здесь — не просто удобство, а безопасность. В скилле можно прописать: перед применением изменений показать план, перед удалением стенда запросить отдельное подтверждение, не выполнять опасные команды молча и не использовать непроверенные переменные окружения. Так команда получает понятный интерфейс к сложному инструменту, но сохраняет контроль.

Что это даёт

Главная польза скиллов в том, что командные знания становятся частью проекта. Их можно обсуждать и улучшать так же, как код. Это мост между «ИИ просто помогает писать код» и «ИИ помогает соблюдать процессы команды»: оформление задач, проверки, инфраструктура, отчёты, онбординг и документация.

Где посмотреть готовые примеры

Сторонние скиллы стоит читать как чужой код: внутри могут быть скрипты и команды. Особенно внимательно стоит смотреть на скиллы, которые запускают команды.

Полезные материалы и репозитории:

• Agent Skills specification

• OpenAI skills

• Anthropic skills

• GitHub Awesome Copilot

• HashiCorp agent skills

Для начала достаточно взять один небольшой процесс, описать его в SKILL.md и положить рядом с кодом.

Как профессиональное сообщество помогает расти — и почему это не про нетворкинг

Первый сезон «Не воспроизводится» заканчивается — и последний выпуск мы решили посвятить не багам и процессам, а людям.

QA часто воспринимают как профессию для одиночек. Но самые важные открытия в карьере случаются не в одиночестве, а рядом с другими. В финальном эпизоде Оля Шнайдер и Сережа Атрощенков поговорили с Юлей Трусовой, QA в BDUI и организатором QA Community в Авито, о том, зачем тестировщику вкладывать время в профессиональные сообщества. Юля не только развивает комьюнити внутри компании, но и победила в Технотексте-8 Хабра со статьёй именно на эту тему — так что разговор получился особенно предметным.

Обсудили, чем живые встречи комьюнити отличаются от конференций, можно ли приносить туда нерабочие проблемы — спойлер: можно, и даже нужно — и как участие в сообществе помогает расти в карьере, не дожидаясь, пока кто-то сверху заметит твою экспертизу.

🎧 Слушайте выпуск подкаста на всех подкаст-платформах:

• Яндекс Музыка

• VK Видео 

• YouTube

• Mave

Обсуждение тем, тренды в QA и, конечно, мемы — в Telegram-канале «Не воспроизводится».

Добро пожаловать в мир тестирования. Баги прилагаются.

Ещё больше экспертизы собрали для вас на сайте: смотрите наши лонгриды, новости, и видео. А узнать, как стать частью команды AvitoTech, можно вот здесь.

Победитель хакатона от Anthropic представил набор из инструментов, команд и скиллов для ИИ‑агентов, которые помогли ему победить — проект называется Everything Claude Code:

• 183 скилла (для продакшена, миграции баз данных и другие);

• 48 саб‑агентов (под любые роли в разработке);

• 69 готовых слэш‑команд;

• набор главных правил для разработки на 12 языках;

• специальный инструмент AgentShield, который проверяет код на уязвимости и промпт инъекции;

• работает не только в Claude Code, но и Cursor, OpenCode и Codex CLI.

Собеседование. Часть 1: Как простая задача на разворот массива вскрывает понимание Computer Science

За свою карьеру я провел сотни технических собеседований на самые разные грейды — от джунов до системных архитекторов. И делал я это в разных локациях: в России, Европе и США. Процессы найма везде немного отличаются, но есть подходы, которые работают безотказно в любой точке земного шара.

Многие кандидаты боятся алгоритмических секций, ожидая зубодробительных задач с LeetCode. Но моя цель — не завалить, а понять инженерное мышление. Поэтому я часто начинаю с элементарной задачи: дан массив чисел, его нужно отзеркалить (перезаписать в обратном порядке).

Эта задача — идеальная «лесенка», раскрывающая реальный уровень инженера. Давайте пройдем по ней вместе.

Шаг 1: Уровень Джуниора. Просто сделай это

От джуна я жду умения перевести бизнес-требование в код. Самый очевидный способ решить задачу в лоб — создать второй массив и скопировать туда элементы с конца.

fun reverseArrayNaive(arr: IntArray): IntArray {
    val result = IntArray(arr.size)
    for (i in arr.indices) {
        result[i] = arr[arr.size - 1 - i]
    }
    return result
}

Если код написан без ошибок с индексами — отлично. Если человек путается и не может подойти к задаче — для меня это красный флаг. Если код готов, я задаю первый вопрос: «Какова вычислительная сложность?». Ожидаемый ответ: сложность O(N) по времени, так как мы проходим массив один раз.

Шаг 2: Уровень Мидла. Экономим память

Переходим на следующий уровень. Я спрашиваю: «А что со сложностью по памяти?». Кандидат логично отвечает, что раз мы создаем массив того же размера, сложность — O(N).

Усложняем задачу: «Представь устройство с жестким лимитом ресурсов. Нам нельзя выделять память под второй массив. Как переписать алгоритм, чтобы сложность по памяти стала O(1)?»

Продвинутый разработчик сразу предложит in-place решение: менять элементы местами с начала и с конца.

fun reverseArrayInPlace(arr: IntArray) {
    var left = 0
    var right = arr.size - 1
    
    while (left < right) {
        val temp = arr[left]
        arr[left] = arr[right]
        arr[right] = temp
        left++
        right--
    }
}

Шаг 3: Уровень Синьора. Психологическая ловушка

Если in-place вариант написан, я подкидываю вопрос с подвохом: «В первом варианте цикл делал N итераций. Во втором указатели встретились посередине, то есть цикл выполнился N/2 раз. Уменьшилась ли вычислительная сложность по времени?»

И тут многие радостно отвечают: «Да! Мы сократили операции в два раза, код стал быстрее!». И это ловушка.

Правильный ответ: Нет, сложность осталась O(N). Давайте посчитаем атомарные операции присваивания:

1. В наивном подходе мы делали 1 присваивание за итерацию. Цикл шел N раз. Итого: N операций.

2. В in-place подходе мы делаем swap. Это три операции (temp = a, a = b, b = temp). Цикл идет N/2 раз. Умножаем 3 на N/2 и получаем 1.5 × N операций!

С точки зрения процессора мы не сэкономили время, а совершили даже больше базовых действий. Мы просто обменяли такты на память. В нотации Big O константы отбрасываются, поэтому оба алгоритма линейные. Но синьор обязан видеть код насквозь, понимая его цену на уровне регистров.

За 10 минут с помощью одной задачи мы проверили:

1. Умение писать циклы (Джун).

2. Понимание Big O и расхода памяти (Мидл).

3. Понимание реальной цены оптимизаций (Синьор).

Это не спортивное программирование с хитрыми математическими трюками. Это проверка базовой инженерной гигиены.

Как стать специалистом по кибербезопасности?

Работа с информационной безопасностью сейчас как никогда актуальна: угроз становится больше, сценарии взлома сложнее, а ошибок, которые можно проигнорировать, почти не остаётся. Компании усиливают защиту, команды расширяются, а специалисты, которые умеют быстро замечать уязвимости и понимать, где система может дать сбой, становятся необходимы.

А чтобы чувствовать себя в этой сфере увереннее, важно не только понимать, как устроена безопасность в теории, но и уметь работать с инструментами, которые используются в реальных задачах. Собрали рабочий стек, с которым часто работают специалисты по ИБ — и курсы на Хабр Карьере, где можно разобраться, как применять их на практике.

— Kali Linux
Тестируем системы на уязвимости и разбираемся, как устроена безопасность изнутри.

— Burp Suite
Проверяем веб-приложения, перехватываем запросы и ищем слабые места.

— Netcat
Подключаемся к сервисам, анализируем сеть и быстро проверяем соединения.

— Oracle
Запускаем виртуальные машины и безопасно тренируемся в отдельной среде.

— Acunetix
Сканируем сайты и находим потенциальные уязвимости.

— Nmap
Исследуем сеть, смотрим открытые порты и проверяем инфраструктуру.

→ Курсы со всего интернета на Хабр Карьере

Как переехать в другую страну? Мой опыт

Многие люди хотят переехать, но не решаются.

За несколько лет жизни в другой стране я поняла, что успешная иммиграция зависит не только от денег или знания языка.

В этом посте поделюсь тем, что помогло мне сделать первые шаги, адаптироваться и создать независимые источники дохода в $.

1. Не ждите идеального момента

Многие считают, что не готовы к переезду - нужно выучить язык, накопить больше денег, чтобы ребенок закончил учебный год - чтобы все было идеально. Но идеальный момент не настанет - всегда будет мало денег, всегда найдутся новые сомнения, страхи и препятствия. 

Если я что-то хочу, задаю себе вопрос: как могу сделать это с текущими ресурсами? 

Например, когда я начинала снимать свой первый ютьюб канал, если бы я гналась за идеальной картинкой, ждала когда появятся деньги чтобы купить профессиональную камеру, свет - я бы никогда не начала. Я бы не начала ютьюб каналы на английском - если бы ждала, пока мой английский будет идеальным. 

И так во всем. Идеальный момент никогда не наступит. А новые возможности появляются тогда, когда вы начинаете действовать. 

2. Деньги

Я переехала с небольшим бюджетом и поэтому на первое время выбирала страну с недорогим жильем и уровнем жизни (Таиланд). 

Также сразу сократила расходы - одни Crocs на все время, пара футболок, питания с местных рынков. Пришлось экономить и отказываться от привычного.

Было трудно, я испытывала дискорфорт, но в итоге именно это и прокачало меня.

Единственное, на чем я не экономила - это на обучении. В тот период, когда у меня были ограниченные ресурсы, когда отсутствовал прогнозируемый доход - самым главным оказалось как можно больше изучать и применять эти знания на практике.

Я давно не работаю аналитиком. Но именно навыки аналитики, структурное мышление и система привычек помогли мне начать зарабатывать в $. Это стало основой всего - переезда, адаптации, независимого дохода. Аналитическое мышление, умение работать с данными и выстраивать систему - это то, что работает в любой стране и на любом рынке. Училась вот по этой программе, кому интересно.

3. Мышление

Я заметила, что имигранты, которые общаются в своих комьюнити в новых странах - находятся в "пузыре" и уменьшают шансы на рост и адаптацию. 

А те, кто наоборот не замыкается на своем комьюнити, а общается с людьми из разных культур, изучает языки, открыты новому - в имиграции чувствуют себя отлично. 

Именно поэтому я продолжаю совершенствовать английский и учу тайский, сейчас стараюсь много общаться с местными, а также с иностранцами из Европы, США и других стран, посещать местные мероприятия, локальные места. 

Я чувствую, как мое мышление и мировоззрение меняется в лучшую сторону.

4. Система 

Сейчас понимаю, что моя имиграция была бы провальной, если бы я не выстроила свою жизнь в систему из привычек, расписания, постоянного обучения. 

У меня есть список привычек: 

Например, дневные:

- разговор на камеру на английском языке (15 мин)

- практика Shadowing вечером (30 мин)

- писать, читать, смотреть - практически все только на английском

- каждое утро прохожу курсы (1 час)

Недельные:

- исследование новых возможных ниш (1 час)

- аналитика конкурентов (1 час)

- аналитика результатов по всем проектам (1 час)

- и так далее

Иммиграция оказалась для меня не столько сменой страны, сколько сменой мышления.

Она научила меня действовать в условиях неопределенности, быстрее учиться, адаптироваться и создавать возможности самостоятельно.

Да, было сложно. Но именно сложности дали мне самый большой рост.

Если вы давно думаете о переезде - не ждите идеального момента. Начните с того, что можете сделать уже сегодня. Очень часто новые возможности появляются только после того, как вы сделали первый шаг.

Вебинар уже завтра: веб-портал “Онлайн-заказ”: как превратить вашу 1С в мощную экосистему для B2B-продаж

Завтра, 2 июня в 12:00 МСК, проведем вебинар для ИТ-директоров, разработчиков 1С и руководителей проектов.

Какие задачи решает решение B2B-портал: онлайн-заказ

Клиенту нужно быстро собрать заказ, увидеть реальную цену по договору и наличие на складах. Поставщику – разгрузить отдел продаж и исключить ошибки ручного ввода и рассинхрона между сайтом и 1С. Веб-портал «Онлайн-заказ» решает это через прямой доступ к учетной системе: цены, скидки, остатки и резервирование – в реальном времени, без обменов и промежуточных баз.

Для кого

Поставщики и дистрибьюторы с дилерской сетью, оптовые компании и производители, торговые сети, бизнесы с персонализированным ценообразованием.

Что разберем на вебинаре

Основной фокус вебинара – глобальное обновление версии «Стандарт». Разберем интерфейс, скорость и кастомизацию без потери типовых обновлений 1С.

• Доработка внешнего вида и повышение удобства дерева иерархии номенклатуры: нижняя граница списка фиксируется на нижней границе экрана, а прокрутка групп не зависит от прокрутки списка товаров.

• Новый уровень работы со списками: доработка верстки списка подбора, корзины и списка заказов. Добавлена фиксация шапок таблиц, сортировка и поиск.

• Интерактивность: доработка формы заказа с возможностью внесения изменений (добавление/удаление строк, изменение количества и характеристик).

• Производительность: обработка для загрузки изображений на хостинг. Мы ушли от замедления системы из-за подгрузки фото из справочника «Номенклатура», создав справочник «Каталог номенклатуры» с внешними ссылками.

• Гибкость: подключение переопределенных функций. Это механизм «расширений» для портала, позволяющий менять тексты запросов и шаблоны страниц без снятия решения с поддержки.

Спикер: Юрий Лазаренко – основатель и ведущий разработчик «Цифровой КоТ», автор решения «Онлайн-заказ».

В конце – Q&A-сессия. Вопросы можно оставить при регистрации.

2 июня, 12:00 МСК

Длительность: 1 час

Успеть зарегистрироваться 

✔️ MiniMax представила M3 - новую невероятно мощную открытую модель для кода, агентов и мультимодальных задач.

Одна модель, чтобы работать в как агент, держать длинный контекст (1M) и понимать разные типы модальностей.

Бенчмарки

- 59.0% на SWE-Bench Pro

- 66.0% на Terminal Bench 2.1

- 34.8% на SWE-fficiency

- 28.8% на KernelBench Hard

- 74.2% на MCP Atlas

- контекст до 1M токенов за счёт MiniMax Sparse Attention

- нативная мультимодальность

Отдельно запустили MiniMax Code - среду для работы с кодом на базе новой модели.

По ценам: в первые 7 дней дают скидку 50% на стандартное использование с контекстом до 512K.

Разработчики выкладывают в open source модель, которая обходит и Opus, и GPT-5.5 на BrowseComp и SVG Bench.

При этом она ещё и лучше GPT-5.5 на SWE-Bench Pro, KernelBench Hard и BankerToolBench, а Opus обгоняет на OSWorld Verified.

API: http://platform.minimax.io

Тарифы по токенам: https://platform.minimax.io/subscribe/token-plan

MiniMax Code: http://code.minimax.io

Обмениваемся файлами на любых устройствах. Разработчики приложения для передачи данных по Wi‑Fi Localsend представили версию проекта для браузера:

• Работает за два клика: открываем приложение на двух ваших устройствах, которые подключены к одной точке Wi‑Fi, прикрепляем файлы и передаем их.

• Без регистрации, без установок, без ограничений.

• Подходит для любых ОС, передает файлы с большой скоростью и без дополнительных настроек.

Microsoft открыла исходный код инструментария Webwright, который запускает в браузере различные скрипты и выполняет задачи с помощью ИИ‑агентов:

• умеет сёрфить в сети, заказывать билеты, бронировать столики, искать товары и делать все, чтобы сэкономить время для пользователя;

• при этом каждое действие можно записать в скрипт и потом только корректировать в нем параметры;

• ИИ в это время будет проходить по коду, искать и исправлять ошибки;

• работает с большинством программ, сайтов и сервисов.

В мяч чемпионата мира по футболу 2026 Adidas TRIONDA встроили электронный датчик, который отслеживает каждое касание и движение в реальном времени. Цифровая система мяча работает вместе с системой камер на стадионе и помогает судьям быстрее определять офсайды, игру рукой и другие спорные моменты. Внутри мяча также есть аккумулятор. Одного заряда хватает примерно на 6 часов работы, поэтому перед играми мячи нужно подключать к зарядке. При этом сенсор весит всего около 14 граммов, так что футболисты не замечают разницы.

Основатель DeepSeek перевел весь код с NVIDIA на Huawei: зачем он это сделал и что теперь будет с китайским ИИ

Лян Вэньфэнг, основатель DeepSeek, потратил месяцы на полный перенос кодовой базы DeepSeek с чипов NVIDIA на Ascend от Huawei. Не потому что нужно было что-то исправить, а потому что он решил доказать: китайский ИИ может работать без американского железа.

DeepSeek уже показал отличные результаты на чипах NVIDIA до санкций. У компании было рабочее решение, но Вэньфэнг пошел другим путем. Проект занял месяцы, потребовал огромных ресурсов и задержал выпуск новой версии модели. Но результат стоил того.

Что получилось на выходе:

- DeepSeek полностью работает на чипах Huawei Ascend без потери качества

- Доказано, что чипы Huawei способны тянуть полноценные ИИ-нагрузки

- Другие китайские ИИ-компании теперь имеют реальный повод перейти с NVIDIA на Huawei

- Большая часть зависимости от американских поставщиков чипов убрана

Вэньфэнг нес огромное давление, сроки сдвинулись, команда работала без гарантий что выйдет рабочее решение. Но он довел дело до конца и доказал: китайская ИИ-индустрия может строить свой собственный стек, не завися от того, дадут ли следующую партию поставок через Тихий океан.

Rust Coreutils 0.9.0 вышел с важным обновлением: закрыли 44 уязвимости, но форма

льная совместимость с GNU Coreutils просела до 90,58%.

Звучит как откат, но причина в другом. Тестовый набор обновили до GNU Coreutils 9.11, туда добавили 25 новых проверок. После этого uutils прошёл 625 тестов, а 56 завалил. В прошлой версии было 630 успешных и 21 неуспешный тест, отсюда падение с 94,74%.

После аудита Zellic исправили 44 уязвимости. Много проблем было связано с расхождением поведения относительно GNU Coreutils и гонками файловой системы. Типичный сценарий: программа проверяет файл, а между проверкой и действием его успевают заменить на симлинк.

Для обычного запуска это неприятно. Для cp, chmod или mv от root это уже критично: можно добиться копирования, изменения прав или перезаписи чужого файла. Для защиты усилили безопасное копирование через uucore::safe_copy.

Параллельно продолжается техническая чистка:

- id, tr, timeout, sort, wc, tail, cp, who, factor переводят на rustix

- сокращают количество unsafe

- в cat, wc, head, tail, yes, cp, tee, unexpand используют splice(), tee() и pipe() для работы без лишнего копирования данных

- подтянули совместимость numfmt, date, tr, cksum, factor, head, stat, sort

- для ln, dd, mktemp, tty добавили сборку под WebAssembly/WASI

Хороший релиз именно для системного Rust. Здесь видно, что переписать coreutils на Rust - это не только «убрать C ради безопасности». Нужно годами догонять поведение GNU, ловить тонкие файловые гонки, вычищать unsafe и сохранять производительность на низком уровне.

Совместимость временно просела, но проект стал безопаснее и технически чище.
https://github.com/uutils/coreutils/releases/tag/0.9.0

Источник: https://t.me/rust_code/

AMD вкладывает $10 млрд в Тайвань: гонка ИИ-ускорителей против Nvidia

AMD инвестирует больше 10 миллиардов долларов в тайваньские производственные мощности, чтобы ускорить выпуск ИИ-чипов и сократить разрыв с Nvidia. Компания делает ставку не только на сами процессоры, но и на всю инфраструктуру вокруг них.

По данным Habr, AMD расширяет сотрудничество с крупнейшими тайваньскими производителями упаковки, подложек и серверных платформ. Цель — быстрее выводить на рынок новые поколения EPYC и Instinct, серверных процессоров и ИИ-ускорителей соответственно.

Почему Тайвань? Потому что там сосредоточена критическая масса компетенций в области продвинутой упаковки чипов и производства подложек. Для современных ИИ-ускорителей это не менее важно, чем сам кристалл. Технологии 2.5D-упаковки позволяют размещать несколько кристаллов на одной подложке с высокоскоростными межсоединениями — без этого невозможно достичь пропускной способности памяти, которую требуют модели вроде GPT или Stable Diffusion.

AMD инвестирует в:

• Технологии 2.5D-упаковки для многокристальных решений

• Производство высокоплотных подложек под ИИ-ускорители

• Сборку серверных стоек и интеграцию многокомпонентных систем для дата-центров

Это не просто покупка мощностей. AMD выстраивает полный цикл от кристалла до готовой стойки в дата-центре. На фоне роста спроса на вычисления для обучения и инференса моделей время вывода продукта на рынок становится решающим фактором. Nvidia доминирует не только из-за производительности GPU, но и благодаря зрелой экосистеме CUDA и готовым серверным решениям вроде DGX.

AMD пытается сократить этот разрыв через вертикальную интеграцию. Вложения в тайваньских партнёров дают контроль над цепочкой поставок и позволяют быстрее итерировать новые поколения Instinct. Но есть подводный камень: даже с лучшим железом AMD нужно переломить инерцию рынка, где CUDA остаётся де-факто стандартом для разработки ML-систем.

Инвестиции AMD — это ставка на то, что в ближайшие годы спрос на ИИ-вычисления будет расти быстрее, чем Nvidia сможет масштабировать производство. Если это так, рынок откроется для альтернатив. Если нет — 10 миллиардов окажутся вложениями в догоняющую позицию.

TG @CIOlogia

1 июня — последний день предоставления отчета о движении денежных средств и иных финансовых активов, а также отчета о переводах денежных средств с использованием иностранных электронных средств платежа (ЭСП) за 2025 год

Речь идет о личных счетах, не связанных с предпринимательской деятельностью.

Еще 1 июня — это последний день подачи уведомления о зарубежных счетах, активных в 2025 году, о которых ранее не подавалось уведомление в ФНС, так как человек не жил в РФ, но потом вернулся и провел 183 и более дней на 31 декабря 2025 года в РФ, а также отчета о движении по таким счетам за 2025 год.

Что касается раскрытия иностранных ЭСП, к которым ФНС относит все платежные системы, которые не являются банковскими счетами, но имеют функцию зачисления, хранения и вывода денег через действие человека (по кнопке), нужно принимать осознанное решение: раскрывать или нет.

Штраф за непредставление отчета по иностранному ЭСП — от 20 до 40% от суммы переводов, а не фиксированные 2 000 – 3 000 рублей, как по банковским счетам.

К отчетам по финансовым счетам и иностранным ЭСП, которые используются в личных целях, не нужно прикладывать никаких документов (выписок, скриншотов), подтверждающих указанные в отчетах сведения.

Если позже придет запрос предоставить выписку по счету, ЭСП или документы по операциям — вот тогда отдельно думаем, почему пришло, как ответить и что передавать инспектору валютного контроля, так как такие действия некорректируемые и могут создать еще больше вопросов и претензий.

Вообще сейчас складывается такая практика, что все ненужные зарубежные счета, по которым было подано уведомление, но которыми человек не пользуется или уехал из РФ, нужно снять с учета в ФНС, просто подав уведомление о закрытии, даже если сам счет закрыть не получается.

Честно, даже инспекторы валютного контроля в приватных беседах рекомендуют такие действия, чтобы всем было легче.

В 95% случаев ФНС не будет запрашивать подтверждающие документы о закрытии счета, а в 5% случаев все равно можно пояснять, почему у нас нет таких документов и почему мы подали уведомление о закрытии счета.

Если у человека есть личные зарубежные счета, но по ним не проходит налогооблагаемый доход, который попадает под налоги в РФ, и такие счета ранее не раскрыты ФНС, тоже стоит подумать, раскрывать или нет.

Обмен информацией по финансовым счетам работает скудно и локально, а административная ответственность за неподанные уведомления и отчеты незначительная и наступает далеко не всегда, даже в случае вопросов от ФНС.

Если не успеваете подать отчет к 1 июня, не нужно спешить. Нарушение срока предоставления отчета не более чем на 10 дней — это предупреждение или 300 – 500 рублей, не более чем на 30 дней — 1 000 – 1 500 рублей.

Напоминаю, что критерий освобождения от отчета по недостижению 600 тыс. рублей (по счетам в ЕАЭС, государствах-партнерах РФ по CRS) работает не автоматически.

Если счет раскрыт, но отчет не подан, все равно придет письмо из ФНС и нужно будет подтвердить свою позицию банковской выпиской по каждому счету, так что иногда легче подать нулевой отчет — снизив вероятность дозапроса выписки на 90%.

В случае с иностранными ЭСП отчет (он же и уведомление) можно не подавать, если переводы за год не превысили 600 тыс. рублей.

Если у вас сложный или непонятный кейс — напишите мне, разберемся.

Голландская полиция совместно с NCSC-NL отключила прокси-ботнет из 17 миллионов устройств. Это одна из крупнейших операций по выводу из строя вредоносной инфраструктуры.

Перехват C2. Следователи получили наводку и выяснили, что более 200 управляющих серверов физически размещены у местного нидерландского хостинг-провайдера. Вместо блокировок на уровне DNS полиция просто арестовала сами серверы, физически отключив командную инфраструктуру.

Инфраструктура оказалась связана с сервисом Asocks, который продавал доступ к миллионам IP-адресов. Через зараженные устройства злоумышленники прогоняли спам, фишинг, организовывали DDoS-атаки и обходили антифрод-системы банков и маркетплейсов.

Зараженные устройства. В сеть массово угоняли роутеры, IoT-камеры, смартфоны и ПК. География огромная — затронуто 163 страны. Вредонос превращал их в резидентские прокси. Устройства работали как скрытые exit-узлы, обеспечивая преступникам анонимность в сети.

🧠 Топовый сайт для подготовки к собеседованию

Я хотел порешать задачи по System Design и нашел нефть hellointerview.com.

Расскажу про основные плюсы сайта:

1. Материал без воды, но при этом сложные темы раскрыты очень подробно

2. Видео и статьи, где вам рисуют диаграммы и детально объясняют решения

3. Куча практики, где ваше решение проверяет ИИ (и делает это реально хорошо)

В целом это ощущается не столько как подготовка к собеседованию, сколько как очень хороший курс по проектированию распределенных систем с упором на практику.

Если вам интересно, как под капотом работают Google Docs или Elasticsearch, вам сюда.

Еще на сайте есть:

1. Low Level Design (Object-Oriented Design) Тут тоже отличные практические задачи и теория строго по делу. Чего только стоит эта фраза о полезности ООП-паттернов:

Most online resources still dutifully list all 23 GoF patterns like they’re equally important. They’re not.

2. Code (алгоритмы и структуры данных) Тоже полный фарш - статьи, видео с визуализацией алгоритмов и много практики.

3. ML System Design, Behavioral, AI Coding, Salary Negotiation и гайды по интервью в FAANG.

Сайт платный и на английском. Из рф купить его, скорее всего, нельзя, но есть русская копипаста - nowinterview.ru (правда, тоже платная).

👨‍💻 Джуниор

Локальный ИИ-сервер на Tesla V100: 200 тысяч рублей против облачных подписок

Собрали сервер на двух Tesla V100 за 200 000 ₽ и прогнали 128 моделей — от LLM до генерации изображений. Разбираемся, когда старые дата-центровые GPU выгоднее новых RTX и облаков.

Tesla V100 — флагманская GPU NVIDIA 2017 года для дата-центров. Сейчас б/у карты стоят 80-100 тысяч рублей за штуку, что в 3-4 раза дешевле современных RTX 4090. Причина простая: массовый вывод из эксплуатации корпоративных серверов и переход на архитектуру Ampere/Hopper. Для локального ИИ это шанс собрать мощную лабораторию без миллионных бюджетов.

Почему V100 всё ещё интересна

V100 даёт 16 ГБ HBM2-памяти на карту с пропускной способностью 900 ГБ/с. Для сравнения: RTX 4090 предлагает 24 ГБ GDDR6X, но её стоимость 200-250 тысяч рублей. Две V100 в SXM2-форм-факторе объединяются через NVLink с общей пропускной способностью 300 ГБ/с между картами — это позволяет распределять большие модели на 32 ГБ без узкого места.

Ключевое ограничение — отсутствие Tensor Cores четвёртого поколения и поддержки FP8. V100 работает в FP16/FP32, что означает в 2 раза меньшую эффективность на токен по сравнению с A100 или H100 при одинаковой памяти. Но для экспериментов, файн-тюнинга малых моделей и локального инференса этого достаточно.

Что показали бенчмарки

Авторы прогнали 128 моделей через llama.cpp, vLLM, Stable Diffusion и VideoGen. Вот ключевые выводы:

• LLM до 13B параметров — 40-60 токенов в секунду на одной V100 в FP16, что сравнимо с RTX 3090.

• Модели 30-70B — требуют обеих карт через NVLink, скорость падает до 15-25 токенов в секунду из-за ограничений пропускной способности.

• Stable Diffusion XL — 6-8 секунд на изображение 1024x1024, приемлемо для прототипирования.

• Видеогенерация (CogVideoX, ModelScope) — медленно, 2-3 минуты на 2 секунды видео, здесь V100 уже не конкурент новым картам.

Проблемы выявились на квантизации: GPTQ и AWQ показывают нестабильность на V100 из-за особенностей работы с низкоразрядными операциями. Модели лучше запускать в нативном FP16 или использовать llama.cpp с Q4/Q5 квантизацией, что даёт предсказуемое качество.

Когда это имеет смысл

Локальная лаборатория на V100 оправдана в трёх случаях:

1. Исследования и обучение — постоянный доступ к GPU без тарификации по времени. Окупается за 6-8 месяцев по сравнению с облачными инстансами p3.2xlarge на AWS.

2. Файн-тюнинг моделей до 13B — LoRA и QLoRA работают эффективно, 32 ГБ хватает для батчей.

3. Приватные развёртывания — данные не покидают периметр, что критично для финансовых и медицинских приложений.

Не подходит для продакшн-инференса высоконагруженных сервисов — там нужна энергоэффективность и throughput современных Ampere/Hopper. V100 потребляет 300 Вт на карту, что при промышленной эксплуатации съедает экономию на железе за год.

Вывод: V100 — это компромисс между стоимостью входа и возможностями. Для малых команд и стартапов, которым нужна локальная ИИ-инфраструктура без вендор-локина, это разумный выбор в 2025-2026 годах. Главное понимать ограничения и не ожидать от пятилетних карт производительности новых поколений.

TG @CIOlogia

ИИ-агент удаляет прод за 9 секунд: новости автоматизации.

Помните, как нас пугали, что ИИ отберёт работу? Пока что он скорее отбирает базы данных.

Свежий кейс. У американской PocketOS ИИ-агент за девять секунд удалил продакшен-базу вместе с бэкапами — без всякого разрешения. На вопрос «зачем» агент невозмутимо ответил, что чинил «несоответствие учётных данных».

Девять секунд на то что бы снести базу и найти оправдание - отличная работа!

88% компаний, гоняющих ИИ-агентов в работе, за год словили подтверждённый или подозрительный инцидент безопасности — при том что на защиту этих агентов уходит жалкие 6% бюджета. Причём чаще всего агент не ломается, а именно сливает данные: в 61% инцидентов была утечка. Он же не виноват — он просто делал свою работу. Ему забыли сказать, где у этой работы край.

Есть и другие случаи, более курьезные. Диллер Cevrolet, их бот под давлением юзеров согласился продать машину за $1 и заявил, что сделка «юридически обязывающая» — no take-backsies.

Разница в том, что раньше у ботов был только язык, а теперь — права доступа. И шутки подорожали на пару порядков. Вывод банальный: ИИ и правда работает. Просто его пускают в прод быстрее, чем успевают огородить забором. Минимальные привилегии, аудит и большая красная кнопка — это теперь не паранойя, а реальность работы с агентами.

Источники: PocketOS, кейс с удалением базы — Information Age (ACS): https://ia.acs.org.au/article/2026/gone-in-9-seconds--ai-agent-deletes-company-database.html

Тот же кейс глазами ServiceNow — Fortune: https://fortune.com/2026/05/06/servicenow-kill-switch-ai-agents-bill-mcdermott/

Статистика по инцидентам с ИИ-агентами — beam.ai: https://beam.ai/agentic-insights/ai-agent-security-breaches-2026-lessons