Наконец-то поднял публичную демку Aximo на Hugging Face Spaces 🎙️
Это локальный speech-to-text API, который работает на CPU, использует Parakeet v3 и позволяет тестировать транскрибацию прямо из браузера через Swagger UI с записью с микрофона, о котором писал в одном из своих предыдущих постов.
репозиторий: https://github.com/agent-axiom/aximo
Вчера проводила эксперимент с 5 нейронками об отключении мобильного интернета и об ограничении вообще интернета в стране Х. Были задействованы DeepSeek, Yandex, Kimi, Gemini и GPT. То есть, разные нейронки, обученные на разных культурных корпусах, США, Китай, Россия. Язык русский.
Так вот, все 5 нейронок согласились что интернет можно отключать только в кратковременных случаях, если есть угроза жизни. Ограничивать также можно, но если это пропорционально соответствует угрозе, что пока не доказано. Самый сок!
Во всех опросах Алиса/Яндекс рассказывала как это плохо ограничивать интернет в целях безопасности, но ставила 8/10 «ЗА». Все остальные ставили 2-3/10.
Вы понимаете парадокс? Алиса говорит, что ограничения ужасны для безопасности, образования, медиа, науки, права, экономики, медицины (особенно она отметила что нельзя ограничивать доступ к глобальной медицине), но голосовала ЗА!
Подумайте, какой приоритет встроен в итоговую оценку.А теперь главное: ИИ встраивается сейчас везде, в бизнес, в банки, в госуправление, в места, где принимаются критические решения.
Что посоветует Алиса, если она подробно описывает медленную деградацию системы, но в итоговой оценке всё равно поддерживает ограничения? Какие критические решения могут приниматься с таким "технологическим суверенитетом”?
Добрый вечер, уважаемые коллеги.
Тут в ленту прилетела новость, которая касается всех постгресменов, кто пользуется pgbackrest-ом для создания резервных копий. Либо собирается им пользоваться. А именно, создатель и разработчик проекта закончил работу над ним: https://github.com/pgbackrest/pgbackrest#notice-of-obsolescence. Грусть, печаль, тоска, тлен и безысходность. :( И статью править, и исходный материал в ЖЖ.
Сейчас довольно много предложений по покупке курсов о «промпт-инженеринге». Я много работал и работаю с ИИ, но ещё больше — без него (примерно в десять раз). Готов поделиться рабочим рецептом, который позволит писать мастерские промпты. Прям лучшие. Это скорее даже фундаментальный принцип.
Делюсь опытом совершенно бесплатно. Всё оказалось довольно просто. Чтобы уверенно управлять ИИ и писать сильные, работающие промпты, вы должны хорошо разбираться в том, о чём просите нейросеть. Вот такой простой и совершенно бесплатный совет — не благодарите. Надеюсь, сэкономил ваши деньги.
Еще больше дельных советов в моем ТГ канале.
Прототип советского скафандр «Кречет» для Луны появился на Ebay. Комплект скафандра оценили в $350 тыс. В описании товара говорится, что некоторые элементы скафандра в советское время были изъяты для использования в разработке других моделей. По словам продавца, на отдельных элементах костюма есть царапины, незначительные загрязнения и следы длительного хранения.
Проект «Кречет» по назначению так и не пригодился. Лунную программу в СССР свернули, а в рамках разработки такого скафандра в конце 1960-х было сделано несколько экземпляров. Позже наработки «Кречета» стали основой для серии скафандров «Орлан», которые использует «Роскосмос».
OpenAI выпустила гайд по работе с промптами на GPT-5.5 — старые правила больше НЕ работают. Разработчики прямо говорят: «забудьте всё, чему учились раньше»:
Основное правило — чем проще, тем лучше.
Не нужно расписывать шаги — модель сама решает, как выполнить задачу.
Перегруз инструкциями снижает качество ответа.
Не копируйте старые «простыни» промптов.
Формулируйте цель и ожидаемый результат.
OpenAI советует начинать с минимального промпта, а потом уже аккуратно добавлять детали и разгоняться. Модель в целом начала лучше понимать намерение и держать контекст.
Чернобыльское лето 1986 года, когда все киевские одноклассники разъехались по разным концам СССР подальше от радиации, было для меня супер-продуктивным в смысле изучения программирования. Я ходил в контору человека по фамилии Долина, бывшего полковника танковых войск из Донецка, который переквалифицировался в компьтеризатора украинского образования. Там я работал на компьютерах MSX Yamaha, выучил программирование на Си. Компилятор назывался ASCII C (сейчас в комментах появятся умники которые будут мне говорить, что ASCII это кодировка, а я им буду кидать ссылку что это еще и японская компания).
Долине мое увлечение Си не нравилось, он хотел чтобы я больше писал программ на Бейсике, которые он демонстрировал людям из украинских министерств и студии мультфильмов (некоторые программы были графические). Кроме графики я сделал еще например программу которая фиксировала в реальном времени действия футболистов во время матча, через нажатия клавиш наблюдателем. Контора Долины была у стадиона, оттуда доносились вопли болельщиков. Долина это показывал кому-то по спортивной линии.
В конце лета я полетел на Новосибирскую Летнюю Школу Юных Программистов, где выучил ассемблер Z80 и сделал поддержку параллельного выполнения нескольких Си функций с помощью переключения контекстов в обработчике прерывания по таймеру. С сохранением регистров в дексрипторе задачи в списке задач. За это я получил диплом первой степени. По-моему дипломы вручал академик Ершов, хотя может я путаю и мы встретились с ним в академгородке куда на тоже возили.
На школе было невероятное количество комаров, а также красивая девочка из Томска, которая мне нравилась, и ее подружка, которой нравился я. Из Украины еще был юный гений из Харькова, который постоянно спорил со мной, что персоналки фигня, а мейнфреймы - это круто. Так как я успел поработать и на мейнфреймах, споры были довольно развесистые.
Еще там я увидел первые советские программы западного качества - редактор tor(?), программу низкоуровневой работы с диском и оконный отладчик. Они были написаны на Си и ассемблере аккуратно, как примеры в западных книжках. Советский код который я видел до этого (и большинство после этого) был написан тяп-ляп. Писали эти программы местные аспиранты которые были также преподавателями школы.
Помимо этих программ я привез на флоппи-дисках со школы CP/M (хуже файловая система чем в MSX-DOS), среду Turbo Pascal, интерпретатор Lisp, компилятор Nevada Fortran, еще два компилятора Си (Aztec C и BDS C) и даже компилятор с подмножества языка Ada, который я знал теоретически, но никогда не использовал.
29 лет спустя, в 2017 году я приехал на ту же новосибирскую школу в качестве инструктора по Verilog и FPGA. Еще там был Борис Файфель который учил детей Лиспу или чему-то такому.
Планы на 20 мая — прийти на Inside AI Meetup
На митапе обсудим реальные кейсы: от высоконагруженной модерации с векторным поиском и AIOps-подходов к управлению ML-сервисами до практики построения RAG-систем, тонкостей реранкинга и реальных этапов запуска LLM-продуктов.
Когда: 20 мая, старт в 15:00
Где: Москва + онлайн
Что в программе?
«Векторный поиск в модерации контента: как поместить более 200 моделей в 1 ансамбль» | Wildberries & Russ
«Внедрение AIOps Практик для контроля и повышения общей утилизации ресурсов для тысяч продуктовых сервисов» | Wildberries & Russ
«RAG, который не галлюцинирует (почти)» | MWS
«Что на самом деле представляет запуск продуктов на базе LLM» | Wildberries & Russ
Кейсы в секции Fast Track: «Промптить нельзя файнтюнить» — Как мы поставили запятую и обучили BerryLM», «Text is All You Need. Отекстовка потока видеоклипов в платформе Wibes», «Эволюция поиска вакансий на Avito: ML‑оптимизации в Avito Работе»
И финал — дискуссия про применение AI в разных продуктах и процессах с экспертами из Wildberries & Russ, Сбера, Альфа‑Банка и red_mad_robot
Не откладывайте регистрацию — приглашайте коллег и присоединяйтесь к митапу! А больше одробностей ищите на сайте и в telegram-канале WB Space.
SimpleOne выпустила платформу 1.32.0: быстрые переносы конфигураций, точнее SLA, удобная работа с каталогом услуг
Компания сосредоточилась на крупных внедрениях: упрощает миграцию между средами, повышает точность отчётов и делает каталог услуг проще в сопровождении.
Главное в 1.32.0:
Перенос больших пакетов настроек между средами (разработка → тест → прод) теперь идёт в фоновом и не блокирует систему — можно переносить даже пакеты от 100 000 записей
Новый виджет для контроля таких переносов:
кто запустил, на каком этапе, ссылки на детали
SLA-таймеры теперь учитывают паузы, которые случились ещё до старта замера:
отчёты становятся точнее, особенно при миграции данных из других систем
К каждому типу запроса в каталоге услуг можно привязать свой рабочий процесс без условной логики и дублирования
Зависшие фоновые задачи восстанавливаются за 1 минуту вместо часа
Исправлены ошибки миграции, работы клиентских скриптов и усилена безопасность интеграции с LDAP
Узнайте больше об обновлении 1.32.0
Техническая документация
«Лента» использует GPU VK Tech для персонализации клиентских предложений
Розничная сеть «Лента» внедряет решение для персонализации клиентских предложений на базе больших языковых моделей с использованием облачных GPU от VK Cloud. Технология позволяет формировать обезличенные цифровые профили покупателей и использовать их для создания релевантных предложений в CRM-коммуникациях.
Инфраструктура VK Cloud обеспечивает необходимую вычислительную мощность для работы языковых моделей и масштабирования решения. Для дальнейшего развития проекта компания рассматривает расширение использования GPU-ресурсов, включая увеличение количества видеокарт для работы с полной активной клиентской базой.
В основе решения — концепция «цифрового клона» клиента. Модель на основе чековых данных за последние 90 дней формирует расширенный профиль покупателя: оценивает его предпочтения и потенциальные сценарии потребления. На базе этих профилей генерируются персональные предложения — от скидок на релевантные товары до рекомендаций рецептов и сопутствующих покупок.
Обработка данных осуществляется с соблюдением требований безопасности: персональная информация не используется напрямую, все данные обезличиваются, а доступ к инфраструктуре и моделям строго контролируется. Это позволяет компании внедрять современные ИИ-решения без риска для конфиденциальности клиентов.
И ты, leetcode?
Вы заметили, что теперь на leetcode необходимо указать номер телефона для "обеспечения безопасности учётной записи и подтверждения личности":
Add your phone number to secure your account and verify your identity.
А если не укажете, то не сможете:
- участвовать в соревнованиях;
- создавать комментарии в дискуссиях;
- публиковать решения;
- даже плюсовать полезные комментарии.
Я поискал, но сходу не нашёл официальной новости с разъяснениями. Однако, судя по комментам, некоторые пользователи довольны, считая, что эта мера поможет уменьшить количество читеров.
Что думаете? Не давать плюсовать комменты -- это, на мой взгляд, перебор.
Продажи в найме и в своём деле — разные навыки. Я узнал это через несколько лет впустую.
Меня зовут Максим. Здесь начинаю тред о предпринимательстве с точки зрения человека, который умел продавать. Не метафорически — буквально: из последнего — медицинское оборудование, клиники, Москва, проектные сделки. В пиковые месяцы больше миллиона на процентах. Несколько сделок на том рынке помнят до сих пор.
А потом вышел в своё и не смог позвонить клиенту.
Я уже писал об этом развёрнуто: для интроверта пятнадцать лет «умения продавать» на самом деле были комбинацией навыка и внешней конструкции, которая каждый раз выталкивала меня в разговор. В найме она есть. В своём деле — нет. Результат: несколько лет не на лень, а на иллюзию занятости.
Я придумал механику и заложил её в Founder Mode — бот с тремя вопросами: приоритет недели, было ли движение, что остановило. Никакой методологии. Он делает то, что раньше делал работодатель: создаёт маленький внешний взгляд, перед которым неловко бездействовать.
Карточки выходят каждый день в Telegram. На Хабре — по понедельникам: итог недели и один приоритет, реальные сложности.
Теперь про продукт.
Я делаю перекус для тех, кто не успевает позавтракать. Не «полезный» как ярлык — конкретный состав: медленная глюкоза, жиры, клетчатка, полный аминокислотный профиль. Несколько итераций состава, несколько волн дегустаций — вкус 9,1/10.
Потом инсайт: продукт точно попадает в школьников. Появилась обратная связь, первые предзаказы. Я решил взять грант «Социальный контракт» на масштабирование.
Карточка этой недели — ниже. Это живой опыт, не кейс из прошлого.
Если вы сейлз, который думает о своём деле — скорее всего, узнаете здесь что-то своё.
AI-агент уничтожил производственную базу данных SaaS. За 9 секунд
Jer Crane, основатель PocketOS, сервиса для компаний по аренде автомобилей. Агент Cursor (на базе Claude Opus) работал в staging-среде, наткнулся на ошибку credentials и сам решил "починить" проблему: удалил Railway-volume одним GraphQL-запросом.
Токен, который он нашёл в случайном файле, был создан для управления доменами. Но Railway не разграничивает права токенов: каждый из них фактически является root-доступом. Никакого подтверждения не потребовалось.
Бэкапы? Они хранились в том же volume и ушли вместе с данными. Последний восстановимый бэкап был трёхмесячной давности. Когда Jer спросил агента, почему он так поступил, тот ответил письменно и перечислил все правила безопасности, которые нарушил: угадывал вместо того, чтобы проверять, выполнил деструктивное действие без запроса, не прочитал документацию перед удалением и не спросил разрешения.
Итог: малый бизнес потерял данные клиентов за три месяца. Люди приходили в субботу забирать арендованные машины и не находили своих записей. Главный вывод: системные промпты не могут быть единственным слоем защиты. Безопасность должна быть встроена в API, токены и обработчики деструктивных операций, а не в текст, который модель "должна прочитать и соблюдать".
Если вы используете Railway и AI-агенты в проде, сегодня хороший день проверить скоупы токенов и то, где реально хранятся ваши бэкапы
Бренд Xyled представил IT-ремень в виде панели задач Windows 7 с металлической пряжкой в виде логотипа ОС.
Друзья, есть необычная просьба 🙂 Как вы знаете, я активно занимаюсь программно-аппаратными исследованиями и реверсом всякой электроники.
Если у вас завалялась:
нерабочая IoT техника
старые роутеры / камеры / умные устройства
любая сломанная или просто устаревшая электроника, которую жалко выбросить
-с радостью приму в дар на исследование.
Мне это интересно именно с точки зрения “поковыряться”: посмотреть, как устроено, что сломалось, как можно восстановить или обойти. Иногда из этого получаются довольно неожиданные находки. По результатам, само-собой, с меня детально описанное исследование!
Если что-то есть - напишите в личку. Дам устройствам вторую жизнь (или хотя бы красивую смерть в процессе анализа😅).
🧠 Обязательно поделись с теми, кому это может быть полезно: 💬 Телеграм | 💬 Max | 📝 Хабр | 💙 ВКонтакте
Разработчики — закрытая каста. Если ты не один из них, а какой-то там, прости господи, аналитик, на твой продукт даже не посмотрят. Та же проблема, с которой столкнулся турецкий астроном, когда открыл планету Маленького принца и попытался об этом рассказать.
Но где вайбкодеру найти правильный костюм, чтоб разработчики признали его за своего?
Представлена вторая версия книги FreeBSD Device Drivers (PDF, EPUB, HTML).
«Драйверы устройств FreeBSD: от первых шагов к освоению ядра» — это бесплатная книга с открытым исходным кодом, которая проведёт вас от состояния «Я никогда не писал код ядра» до состояния «Я могу писать, отлаживать и отправлять драйверы FreeBSD производственного качества». Это скорее пошаговый курс, чем справочник, структурированный вокруг 38 глав, 6 приложений и десятков практических заданий, которые компилируются и загружаются в реальной системе FreeBSD 14.x, пояснил автор проекта Эдсон Бранди.
Космическая лазерная связь становится нормой?
Компания Mbryonics получила почти 19 млн долларов от Европейского космического агентства (ЕКА) по программе HydRON (оптических и квантовых коммуникаций). Программа подразумевает тестирование межспутниковой лазерной связи и передачи данных в оптическом диапазоне между космическими аппаратами и наземными станциями. Почему лазер становится нормой в космосе?
Сразу скажем, что для космоса 19 млн долл. — сумма не очень большая, скорее, ЕКА стимулирует исследования в области, в которой отстаёт. Тесты лазерной связи проходят с 1990-х годов, но с 2020 года о её использовании заявили операторы многоспутниковых группировок США, Китая и России. В Европе же были только тесты в одиночных миссиях.
Планируется добиться скорости в 1 Тбит/с. Это больше, чем в тех же Starlink и Amazon LEO, но не стоит забывать, что для Mbryonics это единичный эксперимент, а у того же Starlink пусть и в 10 раз медленнее, но связываются 10 000 спутников. Так что не впечатляет.
Гораздо интереснее, что лазерная связь Mbryonics должна объединить спутники разных производителей на разных орбитах, а также обеспечить их связь с Землёй — фактически стать универсальным средством связи. В текущих многоспутниковых группировках она обычно используется для связи между спутниками. Хотя примеры связи «космический аппарат — Земля» были, тот же Orion в миссии «Артемида-2».
Потенциально лазерная связь имеет перед радиоволнами два преимущества. Максимально достижимая пропускная способность лазера на порядки выше, чем у радиоизлучения. Сейчас электроника стала достаточно компактной, чтобы реализовать это преимущество. Кроме того, оптический диапазон позволяет реализовать квантовое шифрование, которое делает доступными абсолютно защищённые линии связи на любых расстояниях. Законы квантовой физики гарантируют, что подключение к ней хакера будет замечено абонентами — важное свойство в современном мире, полном киберопасностей.
В результате применение лазерной связи вместо радио поднимет скорость передачи информации, поможет обеспечить защищённую связь — в целом логичное направление развития для ЕКА и ЕС в целом. Главное — реализовать, а то пока европейская система низкоорбитальной связи OneWeb не имеет лазерной межспутниковой связи и заметно проигрывает по характеристикам сети Starlink.
Премия за гибридность: почему самый ценный сотрудник не технарь и не гуманитарий
Долгое время разделение было почти кастовым: одни пишут код и строят модели, другие ведут переговоры и рассказывают истории. Каждый лагерь немного презирал другой. Это было удобно, понятно и — как выясняется — безнадёжно устарело.
Генеративный ИИ сломал эту систему не потому, что «заберёт работу». Он сломал её потому, что изменил саму единицу ценности специалиста.
Что говорят данные
PwC и MIT проанализировали требования к позициям, связанным с Gen AI, и получили неудобный результат. Роли с ИИ требуют на 36,7% больше когнитивных навыков, чем аналогичные позиции без него. Но одновременно устойчиво растёт спрос на социальные компетенции: эмпатию, лидерство, суждение в условиях неопределённости.
Логика железная: машина забирает рутину, обработку данных, генерацию контента. Человеку остаётся то, с чем LLM справляется плохо — интерпретация, этика, контекст и доверие. А доверие, к слову, до сих пор не токенизируется.
π-shaped как новый стандарт найма
McKinsey и Google уже несколько лет оперируют концепцией π-shaped специалиста: два вертикальных столба глубокой экспертизы плюс горизонтальная гибкость между ними.
В контексте AI это выглядит так:
Столб 1 — техническая AI-грамотность: понимание архитектуры языковых моделей, промпт-инжиниринг, работа с API и осознание ограничений систем
Столб 2 — человеческий интеллект: эмоциональный, социальный, этический
Перекладина — способность переключаться между этими режимами в рамках одной задачи
Продакт, который понимает разницу между RAG и fine-tuning и при этом умеет провести глубинное интервью с пользователем — это уже не «редкий зверь», это просто новый минимальный стандарт для сильных команд.
Как это развивать — без воды
AI-грамотность — не обязательно писать код, но необходимо понимать, как работают языковые модели, где они галлюцинируют и как правильно декомпозировать задачу для промпта
Практика суждения — берите кросс-функциональные проекты, где нет единственно правильного ответа. Именно там тренируется то, что модель сымитировать не может
Осознанная коммуникация — это не «навык презентаций». Это умение слышать, адаптировать месседж под аудиторию и строить доверие. Прокачивается через фасилитацию и наставничество, а не через курсы ораторского мастерства
Рефлексия — те, кто регулярно разбирает собственные решения и открыт к критике, накапливают опыт, который не дистиллируется в веса модели
Почему это не очередной buzzword
Автоматизация не уничтожает рабочие места — она реструктурирует их. Исчезают позиции, где человек выполнял функцию дешёвого процессора. Появляются роли, где нужен человек с AI-усиленным интеллектом — и именно они получат премию за гибридность в зарплате, карьере и реальном влиянии на результат.
Вопрос уже не «технарь вы или гуманитарий». Вопрос в том, как быстро вы готовы перестать считать это противоречием.
Fking fail. Я совершаю много ошибок.
Честно говоря, когда ты создаешь продукт небольшими ресурсами, небольшими сбережениями и увлеченной командой таких же как и ты мечтателей, то каждое изменение в процессе становится событием. Это не про сорвать инвестиции или получить грант. Это довольно трушно. И иногда жестко — когда приходится отказывать себе в каких-то вещах.
Я со своими друзьями создал гаджет с забавным пиксельным экраном, который крепится на окно снаружи. В каком-то смысле — эволюция бабушкиного градусника за окном. Нам пришлось наделать кучу ошибок. Я их называю тем самым — Fking fail. Каждый раз я думал, что вот эта ошибка точно последняя. Что теперь мы стали опытнее и уж точно знаем, как всё решить без больших денег и отставания во времени.
(спойлер: нет)
На этом видео появляется деталь для нашего будущего датчика качества воздуха Atmy.
Это всего лишь защитное стекло. Но для меня это невероятно важное событие, из-за которого последние месяцы я плохо спал.
Две фабрики пытались отлить это стекло. И каждый раз — Fking fail: — проблемы с формой — не тот оттенок — спайки на поверхности Мы меняли модель. Дорабатывали пресс-формы. Ждали новые образцы. И каждый раз одно и то же: получаешь посылку с образцом → открываешь → смотришь → снова не то. В какой-то момент одна фабрика просто сказала, что больше ничем помочь не сможет. Мы уже производили первую версию датчика — NeboAir. И там защитное стекло вырезалось из листового материала. Лазер по краям оставлял неровную, волнообразную поверхность. Наверное, стоило так и оставить. Это уже отработанная схема. И, честно, ни один пользователь не пожаловался на эту еле заметную особенность. Но я хотел сделать лучше. И это желание стоило мне потерянных 5000$ и новых затрат на разработку. Для крошечного стартапа это был самый настоящий Fking fail. Но он того стоил.
Сейчас, после всех согласований, последняя фабрика в Китае смогла завершить проект и запустить стекло в производство. Наш продукт стал ещё чуточку лучше.
Совершайте ошибки. И знайте — стартапы это весело🐙
