Все потоки

Я писал комментарий к статье про неудавшийся стартап и случайно написал пост :)

Так случилось, что я запустил с 10-к своих стартапов, в перерывах между работами.

Или другими словами - у меня есть свое небольшое кладбище стартапов..

И вот что я понял для себя, может кому пригодится:

1. MVP + кастдев(+Сначала спроси маму) может помочь, но не гарантирует успеха, и не гарантирует верную экспертизу, и не гарантирует верных выводов по итогу, все равно все остается субъективным. (Эти инструменты и курсы по ним что-то вроде, техник и инструментов что впаривают вайтишникам на курсах, т.е. инструменты для заработка на инструментах в первую очередь, ну и вера в них еще дает личное успокоение, хотя риски остаются рисками :))

2. Делая для себя - ты делаешь для других, делая для других - ты делаешь для себя, и не важно чью проблему ты решаешь.

3. В продажах решает не продукт или его фичи и качество. В продажах решают продажи. Вот и все. Ты можешь продать любой продукт если будешь заниматься его продажей. И ты не продашь даже самый лучший продукт, если не будешь заниматься его продажами.

4. Есть момент удачи, завируситься, попасть в нужное время, в нужное место. Для этого подобно продажам, нужно заниматься "удачным попаданием". И верить в то что это возможно. И что сейчас тоже на самом деле удача.

5. Стартап - это работа на других людей по своим правилам, с организацией этой работы за свой счет. т.е. это интереснее, но затратнее и по деньгам и по труду, чем обычная работа на того кто этот стартап уже организовал в бизнес.

6. Стартап это не свобода, это еще большая скованность если ты делаешь из этого бизнес. Стартап остается свободным, только если ты делаешь его по фану, без цели превратить это в печатный станок.

7. Мое счастье не зависит от успешности стартапа, работы и кол-ва денег.

А скольким стартапам дали жизнь и похоронили вы и какой опыт из этого всего извлекли? :)

Alibaba представила Qwen3 — линейку с MoE-моделями до 235 миллиардов параметров

Команда Qwen от Alibaba Cloud выпустила третье поколение языковых моделей с гибридной архитектурой мышления. Флагманская модель Qwen3-235B-A22B использует Mixture-of-Experts подход с 235 миллиардами параметров, активируя 22 миллиарда для каждого токена.

Архитектура и масштаб

Линейка включает восемь моделей: шесть плотных архитектур от 0.6B до 32B параметров и две MoE-модели — Qwen3-235B-A22B и Qwen3-30B-A3B. Все модели поддерживают контекст до 128K токенов, кроме младших версий с 32K контекстом.

Технические характеристики флагманской модели:

• 235 миллиардов общих параметров

• 22 миллиарда активных параметров на токен

• 128 экспертов, 8 активируется одновременно

• 94 слоя трансформера

• Поддержка 119 языков

Гибридные режимы мышления

Ключевая особенность Qwen3 — два режима обработки запросов. Thinking Mode использует пошаговые рассуждения для сложных задач, а Non-Thinking Mode дает быстрые ответы на простые вопросы.

Интеграция двух режимов обеспечивает масштабируемый контроль вычислительного бюджета с плавным улучшением производительности в зависимости от выделенных ресурсов.

Переключение между режимами происходит через команды /think и /no_think в промптах, что позволяет динамически управлять поведением модели в диалоге.

Процесс обучения

Предобучение проводилось на 36 триллионах токенов — в два раза больше, чем у Qwen2.5. Процесс включал три этапа: базовое обучение на 30T токенов с контекстом 4K, улучшение датасета с фокусом на STEM и программирование на 5T токенов, и финальное расширение контекста до 32K.

Постобучение состояло из четырех стадий:

• Обучение на длинных chain-of-thought данных

• Reinforcement Learning с правилами-наградами

• Интеграция thinking и non-thinking режимов

• Общее RL для более 20 доменов

Производительность и сравнения

Qwen3-235B-A22B показывает конкурентные результаты с топовыми моделями вроде DeepSeek-R1, o1, o3-mini и Grok-3 в бенчмарках по программированию, математике и общим способностям.

Компактная Qwen3-30B-A3B с 30B общих параметров превосходит QwQ-32B при 10-кратно меньшем количестве активных параметров. Даже Qwen3-4B конкурирует с Qwen2.5-72B-Instruct.

Развертывание и доступность

Модели доступны через несколько платформ: Hugging Face, ModelScope, Kaggle. Для развертывания поддерживаются SGLang и vLLM, для локального использования — Ollama, LMStudio, llama.cpp.

Все модели, кроме самых крупных, лицензированы под Apache 2.0. Компания предоставляет бесплатный доступ через Qwen Chat для тестирования возможностей.

Мультиязычность и агентские способности

Модели поддерживают 119 языков и диалектов, включая основные семьи языков: индоевропейскую, сино-тибетскую, афразийскую, австронезийскую и другие.

Улучшены агентские способности с поддержкой Model Control Protocol (MCP) и оптимизацией для взаимодействия с инструментами и окружением.

Перспективы развития

Команда Qwen позиционирует релиз как шаг к переходу от эпохи обучения моделей к эпохе обучения агентов. Планируется развитие в направлении масштабирования данных, увеличения размера моделей, расширения контекста и мультимодальности.

На сайте «I'm absolutely right!» разработчик выкладывает, сколько раз чат‑бот Claude Code сказал эту фразу каждый день.

ImageSorcery 01 - Как я свой open source вайбкодил
ImageSorcery 02 - Превращение ImageWizard в ImageSorcery
ImageSorcery 03 - шаг за шагом: PoC, Initial commit
ImageSorcery 04 - README.MD

Это серия постов от идеи ImageSorcery до 100+ звёзд на гитхабе и 100+ ежедневных установок с PyPI.

В прошлой серии был готов PoC в виде набора python скриптов для определения объектов на изображении и обрезки изображения по координатам этих объектов. А так же initial commit репозитория с hello world MCP.

Как я уже говорил, я предпочитаю двигаться небольшими шагами - так проще и ИИ реализовать изменения и человеку их понять. А так же я говорил, что в python я джун и с пониманием проекта мне нужна была помощь. Поэтому следующим шагом я попросил Cline тщательно заполнить README.MD в котором подробно описать проект. Это описание понадобится в будущем не только мне, но и самому Cline  для реализации задач. 

Всем разработчикам, а особенно вайбкодерам настоятельно рекомендую держать README.MD актуальным и подробным, так как он позволяет легко вгрузиться в контекст и понять что где лежит, как делать типичные изменения, каким правилам следовать и т.п.

Многие инструменты имеют собственные аналогичные решения Rules у Cursor, CLAUDE.MD у Claude-code, GEMINI.MD у gemini-cli и т.п. Но я рекомендую использовать старый добрый README.MD или CONTRIBUTING.MD так как 

1. Это уже давно зарекомендовавший себя метод устоявшийся в нашей индустрии

2. К README.MD особое отношение у git-хостингов и прочих инструментов

3. Это универсальный документ, и используя его вы не обязываете других разработчиков использовать ваш ИИ инструмент.

Учитывая что ИИ инструменты платные и я изначально планировал делать этот проект open source, последний пункт для меня ключевой. Сейчас у меня во всех gemini.md, README.MD и т.п. просто одно правило "At the beggining of any task read README.MD"

Конечно ваншотом этот шаг не получился, так как я изначально не знал что именно мне нужно в README.MD видеть. Но как только в нём стало достаточно информации о проекте чтобы даже мне джуну он стал абсолютно понятен - и этот шаг был сделан. git commit.

А дальше я его постоянно дополнял, обновлял и развивал. Сейчас https://github.com/sunriseapps/imagesorcery-mcp/blob/master/README.md - самый проработанный README.MD из тех которые я когда-либо писал. Теперь это не просто инструмент получения контекста для разработчика или ИИ-агента, но и лицо проекта для всего интернета.

Со временем, когда проект разросся, от главного README.MD отпочковалось ещё несколько аналогичных документов.

• https://github.com/sunriseapps/imagesorcery-mcp/blob/master/CONFIG.md

• https://github.com/sunriseapps/imagesorcery-mcp/blob/master/src/imagesorcery_mcp/README.md

• https://github.com/sunriseapps/imagesorcery-mcp/blob/master/src/imagesorcery_mcp/prompts/README.md

• https://github.com/sunriseapps/imagesorcery-mcp/blob/master/src/imagesorcery_mcp/resources/README.md

• https://github.com/sunriseapps/imagesorcery-mcp/blob/master/src/imagesorcery_mcp/tools/README.md

• https://github.com/sunriseapps/imagesorcery-mcp/blob/master/src/imagesorcery_mcp/scripts/README.md

Их количество множится по мере развития проекта. Сейчас я подумываю о разделении их на README.MD и CONTRIBUTING.MD. Но пока что это просто мысли. Буду рад если в комментариях поделитесь своими на этот счёт.

ИБ-ДАЙДЖЕСТ INFOWATCH

У сети клиник Absolute Dental похитили ПДн более 1,2 млн пациентов — хакеры взломали систему через поставщика сервисов.

Национальный институт стандартов и технологий США предложил концепцию децентрализованной обработки данных для обеспечения безопасности и отслеживания цепочки поставок промышленных предприятий.

Группировка Qilin украла у Nissan 4 ТБ данных, включая 3D-модели автомобилей, и пригрозила опубликовать их в открытом доступе.

Biometric Update и Goode Intelligence в новом отчете рассказали о масштабе проблемы с дипфейками, типах атак и способах защиты от них, а также оценили рынок технологий по их обнаружению.

Оператор SK Telecom оштрафован на 97 млн долларов за утечку данных — это крупнейший штраф в Южной Корее на одну компанию с 2022 года.

Apple подала в суд на бывшего сотрудника команды разработчиков умных часов Apple Watch, обвинив его в передаче коммерческой тайны новому работодателю — компании Oppo.

Конгресс США принял пакет из трех законов о регулировании криптовалют: о структуре рынка, о стейблкоинах и о запрете ФРС выпускать цифровую валюту.

Может ли кто-нибудь создать Википедию Вселенной, других цивилизаций?

По стилю - современная Википедия (или похоже), но разных миров и как будто с информацией из условного 100к-ого года нашей эры, где человечество выжило и знает намного больше о Вселенной. Например, чтобы Проксима b была с картой, историей и т.д.

Да, есть много фантастики, но целая фантастическая Википедия - этого у нас пока нет. Есть множество Вики по различным сюжетам, но это не то же самое. В "Википедии Вселенной" может быть надпись, которую видят все новые пользователи: "Что, если бы мы знали намного больше о Вселенной? Если бы у нас были Википедии других цивилизаций? Этот проект - фантазия людей и ИИ на тему", а дальше или случайная генерация одной из "Википедий будущего", или несколько на выбор, или одна.

DevOps — это про скорость или про надёжность?

Есть такой вечный спор у костра в лагере айтишников. С одной стороны — бизнес хочет всё «ещё вчера». С другой — инженер внутри нас требует стабильности и предсказуемости.

Так где же истина? Как обычно — посередине, но не совсем. Парадокс в том, что настоящий миддл-разгон начинается именно тогда, когда ты перестаёшь выбирать между «сделать, чтобы работало» и «сделать, чтобы работало завтра».

Правильный вопрос: «Как сделать, чтобы оно работало — и быстро сегодня, и так же стабильно через год?»

Ответ — майндсет. С самого начала выстраивать не костыль для единичного случая, а шаблонизированное, автоматизированное решение. Да, на старте это может занять чуть больше времени. Но это — инвестиция.

27-28 сентября мы проведем воркшоп «С нуля в прод за 2 дня» для DevOps-инженеров, которые готовы за два дня пройти весь путь от идеи до работающего продакшен-решения в команде.

Эти два дня вы не будете слушать теорию (хотя немного ее будет), вы пройдёте путь от проектирования инфраструктуры до продакшен-решения — на реальном приложении SlurmTalks (Next.js + Go)

Спикер — Павел Минкин:

• DevOps-инженер в сфере FinTech

• Автоматизировал исследования и разработки в области электромобилей

• Наставник и автор по направлению DevOps в Слёрме

Изучить программу и занять место на воркшопе — через бота.

А чтобы получить скидку на участие, посмотрите запись вебинара «Инфраструктура под ключ за 4 часа» с Павлом Минкиным и Евгением Федосеевым — в ней есть секретный промокод. Действует до 7 сентября!

YouTube

VK Видео

Rutube

Я скажу очень крутую "новость" - FidoIP 2.0.4 теперь поставляется с набором изменений из моего проекта FidoIP-NG.

И да - моя нода теперь работает именно на этой версии FidoIP. Я ушёл от jNode 2.x, ибо его сложнее обслуживать, нежели FidoIP 2.0.4 (где используется более-менее стандартизированный набор софта - BinkD, HPT, GoldED+).

Впервые на экранах! Онлайн-марафон «PT NGFW: исповедь инженеров» 😲

Пять дней инженерного хардкора: с 15 по 19 сентября, 11:00-13:00 💪

Кажется, команда готова исповедоваться: за одну неделю расскажет не только, как работает PT NGFW, но и почему он работает именно так. Это будет не просто теория, а живой обмен опытом, разбор реальных кейсов и практические советы, которые можно сразу применить в работе.

В спикерах — вся команда PT NGFW.

🏆 Головоломки от наших экспертов и шанс выиграть собственный PT NGFW*🏆

Регистрируйтесь на сайте

*Срок проведения конкурса: 15.09.2025-19.09.2025, срок вручения Приза: с 19.09.2025-14.11.2025. Приз: ПАК PT NGFW 1010, а также брендированная продукция. Организатор АО «Позитив Текнолоджиз». Подробнее о сроках проведения, количестве призов, условиях участия в Правилах проведения Конкурса.

Как сделать меч в Roblox

Roblox Studio позволяет создавать собственные игровые предметы и добавлять им уникальные свойства. Один из самых популярных примеров — меч: его можно настроить так, чтобы он наносил урон, имел спецэффекты и подходил под стиль игры.

У нас есть курс по Roblox, где школьники учатся создавать собственные проекты и программировать механику на Lua.

Видео-урок:

То, как мы выбираем и оцениваем LLM (GPT-4, Claude и пр.), напрямую связано не только с их качеством, но и с особенностями нашей собственной личности.

Сегодня большие языковые модели уже не просто инструменты для генерации кода или текстов — они становятся полноценными компаньонами в рабочих процессах. И, как показывают последние исследования, взаимодействие с ними сильно зависит от двух факторов:

1. Личностные особенности самого пользователя.
   В области HCI давно известно: восприятие технологий фильтруется через наш характер. Например, доверие к роботам и цифровым системам у разных людей строится по-разному — кто-то верит в эффективность алгоритма, а кто-то больше смотрит на "человечность" интерфейса.

2. “Характер” самой модели.
   Да-да, у LLM тоже наблюдаются поведенческие паттерны, которые пользователи воспринимают как черты личности — например, более строгая и формальная подача у одной модели или более “творческая” и дружелюбная у другой.

Интересное наблюдение дали тесты на базе Keirsey Temperament Sorter (упрощённая версия MBTI, делящая пользователей на четыре группы):

• Rationals (аналитики, стратеги) — охотнее выбирали GPT-4, особенно для задач с чёткой целью и структурированными решениями.

• Idealists (креативные коммуникаторы) — чаще делали ставку на Claude 3.5, ценя его в сценариях, где важны воображение и аналитика.

• Guardians (организаторы) и Artisans (творцы в действии) тоже показывали свои паттерны предпочтений, хотя менее ярко выраженные.

Показательно, что разница отслеживалась не только в оценках, но и в эмоциональных реакциях (sentiment-анализ) и в том, как участники формулировали фидбек. То есть личность пользователя напрямую влияет на то, как он определяет “хороший” AI-опыт.

Для HCI- и AI-специалистов это открывает два интересных вектора:

• Кастомизация: если подстраивать ответы и стиль модели под психотип человека, можно сильно повысить её воспринимаемую полезность.

• Дизайн систем: в будущем IDE, ассистенты и даже рабочие мессенджеры смогут автоподбирать “поведение” модели под разный тип специалистов в команде.

Другими словами, вопрос “какая LLM лучше?” стоит переформулировать в “какая LLM лучше для конкретного пользователя”.

Personality Matters: User Traits Predict LLM Preferences in Multi-Turn Collaborative Tasks

Одноразовый код⁠⁠

LLM-модели подарили нам новый тренд в инди-хакинге. В соцсетях пишут, что «ИИ заменит программистов», а разработчики разбирают код от нейросетей и почти всегда приходят к выводу: поддерживать это будет очень больно.

Я сам пишу на Kotlin и считаю его лучшим языком для продакшн-разработки. Но для vibe-кодинга он подходит слабо: слишком мало данных, и модели плохо справляются с нетиповыми задачами. Поэтому почти все мои сайд-проекты сегодня живут на JS и Python.

Ещё недавно для меня это было пыткой. Я привык к статической типизации, и писать на языках с рантайм-проверками казалось болью. Но с появлением GPT всё изменилось. За меня код пишет нейроджун, а я больше внимания уделяю структуре базы, архитектуре и взаимодействию компонентов. В духе «чтобы под транзакцией не ходить по HTTP» и тому подобное.

И тут я поймал инсайт: я даже не собираюсь поддерживать этот код. Проще и дешевле будет переписать всё заново через ту же нейросеть. Получается, код становится одноразовым. А иногда — и целые сервисы. Сгенерировать новый микросервис с нуля оказывается быстрее и выгоднее, чем тянуть старый.

У такого подхода есть минусы. Всё держится на тестах: контрактные тесты, сценарные тесты, чёткие спецификации взаимодействий. Без них это превращается в хаос. Поэтому главный совет для vibe-кодеров звучит так: сначала пишем тесты, а потом генерим код нейросетью.

Я пробую этот подход на своих пет-проектах и делюсь результатами в телеграме 👉
https://t.me/debug_leg

Мемо: в ожидании Python 3.14

Финальный релиз Python 3.14 запланирован на 7 октября 2025. Уже вышел RC2 (14 августа), а финальный кандидат RC3 ожидается 16 сентября.
Этот пост — краткая шпаргалка, чтобы помнить, какие изменения стоит протестировать и чего ждать в новой версии.

1. Свободная многопоточность (Free-Threaded Python, без GIL)

Зачем нужно: наконец-то полноценный параллелизм и многопоточность на многоядерных системах без глобальной блокировки интерпретатора.

# Включение free-threaded режима при сборке
# ./configure --disable-gil
import threading

def cpu_bound_task(n):
    return sum(i*i for i in range(n))

threads = [threading.Thread(target=cpu_bound_task, args=(10**6,)) for _ in range(4)]
[t.start() for t in threads]
[t.join() for t in threads]

Free-Threaded Python теперь не будет экспериментальным и будет официально поддерживаться, но пока пока будет являться опциональным, по умолчанию остаётся GIL.

2. Отложенная оценка аннотаций типов

Зачем нужно: ускорение работы и избавление от кавычек при forward references. Появился новый модуль annotationlib для работы с аннотациями.

# from __future__ import annotations
import annotationlib

class Node:
    def __init__(self, value: int, next: Node | None = None):
        self.value = value
        self.next = next

print(annotationlib.get_annotations(Node.__init__))

Аннотации больше не обрабатываются при определении функций, классов и модулей. Они сохраняются в специальных функциях аннотирования и обрабатываются при необходимости.
Импорт from future import annotations можно удалить при поддержке Python 3.14 и новее.

3. Template-строки (t-строки)

Зачем нужно: безопасное форматирование строк, полезное для веба и DSL, расширение возможностей f-строк.

name = "<script>alert('xss')</script>"
age = 25

tpl = t"Hello {name}, you are {age}"
safe = tpl.format(name=escape_html(name), age=age)
print(safe)

4. Zstandard-сжатие

Зачем нужно: современный алгоритм сжатия, быстрее gzip и удобнее для больших блоков данных.

import compression.zstd

data = b"Large dataset" * 1000
compressed = compression.zstd.compress(data, level=3)
decompressed = compression.zstd.decompress(compressed)

print(f"Ratio: {len(data) / len(compressed):.2f}")

5. Удалённая отладка процессов

Зачем нужно: можно подключать отладчик к работающему приложению без перезапуска и накладных расходов.

import sys
import pdb

# Подключение отладчика к работающему процессу
sys.remote_exec("""
import pdb; pdb.set_trace()
""", target_pid=12345)

# Безопасное выполнение кода в удаленном процессе
result = sys.remote_exec("print('Debug info:', some_variable)", target_pid=12345)

6. Экспериментальный JIT-компилятор

Зачем нужно: ускорение выполнения вычислительно интенсивных задач.

# Включается флагом при запуске
# python --jit script.py

def fibonacci(n):
    if n <= 1:
        return n
    return fibonacci(n-1) + fibonacci(n-2)

# JIT автоматически оптимизирует "горячие" функции
result = fibonacci(35)  # Заметно быстрее с JIT

7. REPL с подсветкой синтаксиса

Зачем нужно: удобнее писать и отлаживать код прямо в интерактивной оболочке.

>>> def hello(name: str) -> str:
...     return f"Hello, {name}!"
>>> hello("World")
'Hello, World!'

Что стоит попробовать?

1. Потестировать free-threaded режим на CPU-нагруженных задачах.

2. Перейти на новый синтаксис аннотаций без кавычек.

3. Проверить t-строки в веб-шаблонах и DSL.

4. Протестировать zstd для больших массивов данных.

Ожидается значительное улучшение производительности многопоточных приложений и удобства разработки.

Подробнее на python.org: What’s new in Python 3.14

Робот-доставщик в Москве на перекрёстке, двигаясь на зелёный свет, не уступил дорогу «Аурусу» со спецсигналами в процессе сопровождения этой машины полицией.

Регулировщик остановил движение на перекрёстке для обеспечения беспрепятственного проезда автомобиля Aurus Senat и сопровождающей его машины ДПС, но быстрый робот-доставщик эти требования проигнорировал, поскольку для него на пешеходном переходе горел «зелёный», вынудив «Аурус» остановиться, несмотря на работающий проблесковый маячок.

Что уже известно о предстоящем 11-м испытательном полёте Starship?

Активизировалась подготовка к 11-му полёту. Дорогу на пляж опять перекрывают, и предположительно в воскресенье/понедельник (7/8 сентября 2025) возможен прожиг B15-2 — да — уже летавшего бустера (в 8-м испытании). Будут ли его ловить в 11 полёте — это пока неизвестно. Известно, что в связке с ним летит S38 — последний Block2. А раз так, то это будет одновременно и последний старт с Pad A (как минимум, до его модернизации под 3-ю версию). Огневые испытания S38 пройдут на Pad A (опять предстоит установка переходника и последующий демонтаж — это потребует значительного времени — от недели до двух недель). На испытательном стенде в Мэсси продолжается ремонт и модернизации, по окончании которой он сможет работать с версиями Starship от 3-й и с более поздними. 12 полёт предполагает первый запуск Starship block3, и будет осуществлен уже с Pad B — это станет дебютом для данного стартового комплекса.

Программа 11 полёта пока не представлена официально.

Предполагаемая дата полёта — не ранее октября (вероятнее — ноябрь).

PS: на Space Launch Schedule пока дата 11 полёта совпадает с новым годом (испытания определены как суборбитальные, и скорее по аналогии с предыдущим полётом, нежели по каким-то официальным источникам), но последний апдейт у них от 26 августа (то есть — ровно от момента 10 полёта), так что информация эта совсем не актуальная.

PPS: Как следует из обсуждения предстоящего 11-го полёта на https://forum.nasaspaceflight.com, ожидается примерно то же, что уже было в 10-м (как минимум по части программы полёта корабля): суборбита, отладка вывода макетов (чтобы не застревали), включение одного из Рапторов, приводнение в Индийском океане и исследование теплозащитного экрана с различными комбинациями плиток и их отсутствия.

Подборка обучающих материалов по языкам программирования от Selectel: Go, Python и JavaScript

Привет, Хабр! Несу вам небольшую подборку материалов, которые помогут новичкам лучше разобраться в трех популярных ЯП. Все статьи доступны бесплатно, регистрироваться нигде не нужно, вообще никаких обязательств с вашей стороны. Итак, поехали.

Go

Эти семь статей составляют практический гайд по работе с Go. Вы научитесь писать простые сервисы вроде сокращателя ссылок и использовать этот язык в некоторых рабочих задачах, а еще получите большую подборку материалов для погружения в тему (да, у нас тут подборка в подборке, так уж вышло). На прочтение всех материалов уйдет примерно два часа.

Python

Если самые базовые вещи в Python вы уже освоили, то эта подборка для вас. Вы узнаете, как настраивать инструменты, работать с базами данных, создавать программы с интерфейсом и использовать Python для парсинга. А еще здесь есть несколько интересных задач, чтобы можно было закрепить знания. Всего в подборке девять материалов, примерно на четыре с небольшим часа чтения.

JavaScript

Эту подборку мы с коллегами собрали для тех, кто только делает свой первый шаг в мир JavaScript. В пяти статьях рассказываем, как работать с переменными, типами данных и функциями, а также как строить логику с условными операторами. Практические примеры помогут освоить создание элементов и взаимодействие с ними через JavaScript, а задача в конце — закрепить знания и испытать навыки.

К началу учебного года команда «Яндекса» выпустила коллекцию тетрадей с памятками от нейросети «Алисы». С их помощью школьники смогут научиться задавать вопросы нейросети, чтобы она помогала им в учёбе. В наборе пять тетрадей — по русскому, математике, английскому, литературе и одна общая. Тетради выдаются бесплатно, их можно получить до 10 сентября.

В памятках школьники найдут список тем и заданий из школьной программы, с которыми может помочь нейросеть «Алиса». Среди них — поиск ошибок в тексте, морфологический разбор слов, литературные жанры и решение квадратных уравнений. Нейросеть объяснит, как пишется слово, поможет раскрыть метафору, найти биографию писателя или подготовиться к тесту на английском. А чтобы ребёнку было проще сформулировать запрос (промт), в памятке есть примеры обращений к нейросети: что такое лирический герой, когда ставить запятую перед «как», расскажи о конструкции I have to.

«С помощью нейросетей сейчас можно за полчаса разобраться в теме, на которую раньше ушли бы часы. Мы хотим научить школьников использовать эти инструменты, чтобы они помогали им в учёбе и в познании мира», — рассказал креативный продюсер нейросети «Алисы» Андрей Широков.  

Получить коллекцию тетрадей с памятками от нейросети Алисы можно в «Читай‑городе» в Москве на бульваре Братьев Весниных, дом 2, ТРЦ «ЗУМ». Для этого достаточно показать продавцу смартфон с установленным приложением «Алиса». Количество тетрадей ограничено.

Опубликованы результаты конкурса «Студенческий стартап» (Очередь VI) от Фонда содействия инновациям

В этом году на конкурс поступило 11 600 заявок: их подали 345 университетов из 81 субъекта РФ и 31 страны. В результате отобрали 2500 лучших проектов, среди которых 68 стартапов — из Физтеха. 

🎓🎓🎓 Отдельно хотим отметить и поздравить наших студентов и выпускников онлайн-магистратур Центра «Пуск» — ребята со своими стартапами выиграли 12 грантов:

1. Аликин Александр — разработка интеллектуального ассистента-администратора для бизнеса.

2. Вагапов Глеб — создание приложения на основе ИИ-ассистента для помощи парам в укреплении отношений.

3. Жамалов Булат — создание онлайн-платформы для проведения чемпионатов по этичному хакингу с системой автоматического генерирования заданий и базой знаний.

4. Зайцев Дмитрий — система принятия врачебного стоматологического решения с помощью взаимодействия с пользователем AI DENTIST.

5. Зимаков Максим — создание веб-приложения для распознавания жестов рук «Сигнум».

6. Истратова Лариса — создание AI–сервиса диагностики радикулярных кист челюстей с применением ИИ на основе рентгенологического метода ортопантомографии.

7. Котельников Андрей — создание корпоративной ИИ-платформы (локальный клиент-сервер) для генерации кода по бизнес-требованиям и автоматизации программной разработки AI Junior developer.

8. Лаврухина Виктория — создание платформы для автоматизации процессов в центрах обслуживания сельскохозяйственной техники «Интеллектуальный инженер».

9. Озерецкая Любовь — платформа для патоморфологической диагностики Cancer Detection.

10. Осипов Алексей — стартап MemoryCare.

11. Савельева Анастасия — создание программного обеспечения для автоматизированного анализа данных кардиотокографии (КТГ) плода и прогнозирования гипоксии плода с использованием методов ML/DL.

12. Юшаков Дмитрий — финансовый ИИ-ассистент для поиска арбитражных и хороших сделок на российском фондовом рынке.

Еще 8 стартапов наших студентов и выпускников попали в резерв и могут получить грант, если освободятся места — например, если кто-то откажется или не успеет вовремя подать документы. 

Уже в этом месяце начнется процесс заключения договоров гранта с победителями конкурса, после чего стартапы получат по 1 миллиону рублей на свое развитие. 

🏆Очень гордимся ребятами и желаем полезной реализации гранта! На всякий случай напоминаем, что получить грант — это только полдела. Самая трудоемкая работа еще впереди: предстоит доказать заявленную значимость проекта и получить первые продажи.

Если в этот раз вы не стали победителем — не расстраивайтесь. Весной пройдет новый конкурс, и вы сможете принять участие уже с накопленным опытом. Кроме того, Фонд содействия инновациям проведет еще несколько наборов на другие грантовые программы, о которых мы обязательно расскажем.

День рождения у нас — а подарки дарим вам 🔥

В этом году мы отмечаем: за это время произошло множество событий, которые нас формировали. Собрали их в специальном юбилейном проекте — приглашаем вас вместе вспомнить значимые моменты.

И какой день рождения без подарков! Пройдите короткий тест о нашей компании и получите шанс выиграть крутой мерч.

Всего 5 вопросов — и вы уже в игре!
Победителей выберем случайным образом 25 сентября! 💫

Представлен проект Chatterbox Multilingual, который умеет бесплатно клонировать любой голос с короткой записи. Решение умеет озвучивать любой текст с эмоциями, поддерживает 23 языка, среди которых и русский. Также там можно расставлять акценты, делать паузы, выделять слова голосом, контролировать тон и тембр. А ещё есть библиотека голосов, которые можно использовать в проектах.