Yandex.Metrika и Google Analytics показывают только сайт. Telegram Mini App для них — чёрный ящик. Android-приложение через WebView — тоже. Из 6000
просмотров статьи на Habr я не мог сказать, сколько оттуда пришло в продукт, и через какой канал (TG, веб, app).

Я не хотел тащить большую CDP вроде Mixpanel или Amplitude — для
соло-разработчика это overkill. Вечером сел и сделал simplest-thing-that-could-possibly-work: одна колонка в БД, парсится при первом визите, читается на регистрации. 100 строк кода. Делюсь.

Если интересно посмотреть на сам продукт — он живёт здесь:
🤖 Telegram-бот
🌐 Веб-версия
📱 Android в RuStore

Разобрал доклад Anthropic «Prompting 101» и собрал из него рабочую схему сборки промптов. С веб-сервисом и готовым Project для Claude.ai

В данной публикации попробуем сформировать простейшую нейросеть. Будем использовать Colab. Данный выбор также хорош тем, что то, что позволено Юpyтеру не позволено быку. Иметь локальные вычислительные мощности. В принципе довольно неплохая инфраструктура для проверки базовых алгоритмов налету. Если есть что то подобное на других платформах или можно сделать с использованием иных агентов, пожалуйста, прокомментируйте.

Целью является демонстрация сохранения информации об обучении в спектре весов, при его фильтрации и постеризации происходит не полное стирание этих данных, что можно использовать для дообучения в качестве начальных условий. При этом, после постеризации, коэффициенты весов выраженные в спектральных составляющих занимают существенно меньшее место. Также этот эффект интересен с точки зрения проектирования ИНС.

Вместо кода будут md-саммари по разделам, их можно использовать для генерации в качестве промптов для ИИ-агента.

Дана система ОДУ с начальными условиями:

Python уже не просто язык для скриптов и Data Science — в 2026 году он стал «клеем», который связывает микросервисы, тесты и CI/CD в Java‑проектах. Как получилось, что даже консервативные Java‑разработчики всё чаще пишут интеграционные тесты на pytest, запускают контейнеры с Testcontainers и рулят пайплайнами в GitHub Actions с помощью Python‑скриптов?

В этой статье разбираем три реальные причины популярности Python. Если вы до сих пор считаете, что Python не для вас — возможно, это изменит ваш взгляд на инструменты.

Привет, Хабр! Мир! Труд! Май! Мы — Настя, Эвелина и Михаил — бэкенд-разработчики Т-Банка, пишем код на Scala и горим желанием его популяризировать. Поздравляем всех с майскими праздниками! Желаем всем хорошенько отдохнуть и, конечно, найти время и инвестировать его в нашу любимую Scala. 

Приветствуем любую обратную связь! (づ ◕‿◕ )づ

Обзор на браузерные API, которые стали Widely available в апреле 2026. Раз в месяц я буду вам напоминать, что вы уже можете использовать в проде.

Каждый месяц выходят новые CSS-свойства, HTML-атрибуты, JavaScript-методы и WebAPI, но применять в проде мы их конечно же не будем.

2.5 года назад также каждый месяц выходили новые фичи в браузере, а вот их уже пора начинать применять.

Андрей Карпати дал 30-минутное интервью Sequoia Capital. 357K просмотров за два дня. Главный тезис: в декабре 2025 что-то щёлкнуло. Агентные инструменты перестали ошибаться. Не стали идеальными, а перешли порог, после которого перестаёшь помнить, когда последний раз исправлял код руками.

Software 3.0: промпт вместо кода. Модель сама разбирается с окружением, дебажит, адаптируется. Его собственное приложение MenuGen стало “лишним” после одной строки промпта в Gemini.

Мой вольный пересказ с комментариями из практики: почему vibe coding и agentic engineering это разные вещи, что такое “рваный интеллект”, и почему вкус важнее знания API.

Дело было вечером, делать было нечего. Я сидел за ноутом и разбирал новую идею Deepseek Engram: Лян Ванфень собрал вместе хеш‑таблицы и почти‑линейный трансформер — получилось дешево и сердито.

Однако есть в Engram один недостаток — он требует много RAM (каламбурчик, хаха). А хотелось архитектуру, на инференс которой не придется скидываться всем поселком.

Итак, вы нашли своего идеального кандидата. Возможно, он даже очень силён, но спустя 2 месяца всё ещё не вышел на ожидаемую продуктивность. Более того, вы заметили, что производительность команды только снизилась, потому что другие инженеры тратят время на онбординг нового человека.

Наверное, я не открою Америку, если скажу, что это довольно тревожный сигнал.

Причём часто в проекте уже есть документация. Очень много документации. Есть обучающие вебинары по продукту, отдельный портал со всеми схемами, ссылки на внутренние страницы, доступы, инструкции, записи созвонов и ещё несколько документов “это обязательно прочитай”. Но почему-то это всё равно не помогает быстро войти в систему.

Почему?

Потому что слишком много информации, высыпавшейся на голову даже очень квалифицированному человеку, часто работает как отсутствие информации. Формально информация есть, ее даже много. Практически человек всё равно не понимает, с чего начать, что важно прямо сейчас, а что можно оставить на потом.

Исследования информационной перегрузки показывают, что избыток информации становится проблемой сам по себе: ухудшает принятие решений, снижает продуктивность и создаёт когнитивное давление.

Моя гипотеза в том, что каждый кусочек информации, который мы даём новому инженеру, должен быть максимально выверен. Это должен быть минимум на каждом этапе, который даст максимум понимания. 

В идеале это помогает сократить время онбординга: команда меньше тратит время на повторяющиеся объяснения, новый человек быстрее выходит на самостоятельность, а сама система становится понятнее не только новичку, но и тем, кто давно в ней работает.

Я Михаил — создатель и главный разработчик системы вэб приложений. Второй участник проекта — Владимир — разработчик мобильных версий и ответственный за SEO оптимизацию.

«Герои меча и магии» (Heroes of Might & Magic или просто HoMM) это серия игр, на которой я вырос, и в которую до сих пор периодически с удовольствием играю. Конечно же, больше всего наиграны третьи Герои, а также пятые. И вот только что в раннем доступе вышла новая часть — HoMM: Olden Era от студии Unfrozen, с чем я всех нас и поздравляю.

Секрет живучести и культовости Героев в гениальной геймплейной основе, в которую входит разнообразный микс: разведка территории, собирательство ресурсов, развитие замка, набор армии, поиск артефактов, прокачка героя и пошаговые сражения.

Тем не менее, как бы тепло я ни относится к HoMM, мне кажется, что какие-то фирменные особенности этой серии игр давно нуждаются в переосмыслении и обновлении. Во многих аспектах игры хочется добавить больше свободы, разнообразия и фана. А какие-то отдельные утомительные игровые элементы хочется упростить или даже совсем исключить.

И сегодня я хотел бы поделиться своими субъективными мыслями на этот счёт и сразу же проанализировать, насколько моё мнение совпадает с видением разработчиков новой части — Olden Era. Она уже долгое время была доступна в виде демо-версии, поэтому у всех желающих было время её попробовать и понять, какой будет игра. Также приглашаю вас поделиться своими мнением в комментариях и вместе конструктивно подискутировать.

В этой статье я постарался выписать все то, что понял про «галлюцинации» LLM за время их изучения и практики борьбы с ними. Будучи архитектором по профессии и занудой по природе, я изначально их классифицировал и искал способы, как галлюцинации победить / укротить. В этой статье я хочу поделиться тем, что мне удалось накопать.

Сопоставимого по охвату практико-ориентированного материала на русском я не нашёл. На английском есть более полные академические обзоры, но они опубликованы на arXiv и написаны для ML-исследователей.

Без академичности, описано на живом языке, надеюсь, будет понятно всем, кто осилит объем. Кратко написать статью не вышло, все же нужно показать, чем одна категория отличается от другой, а также предложить «как с ними можно бороться».

Классификацию галлюцинаций я разбил на 5 групп, на фундаментальном уровне выделив «главных виноватых»:
— Проблема в весах, а виновато предобучение
— Проблема в промпте, а виноват пользователь
— Проблема в самой архитектуре LLM, виновата жизнь
— Проблема в дрессировке RLHF, а виноваты горе-учителя
— Проблема в окружении LLM, а виноваты все, кто это окружение разрабатывает / интегрирует

На входе в техническую зону установлен дашборд, который в реальном времени показывает работу геотермальной системы. Этот экран появился не как декоративный медиаконтент, а как решение на конкретной задачи: посетители видели оборудование за прозрачной стеной, но не понимали, как устроен процесс и что именно происходит внутри системы. В этой статье покажу, как я проектировала дашборд, который связал физическую инженерную установку и её визуальное восприятие.

Меня зовут Прокопович Наталья, я руковожу направлением зарплатной аналитики в Сбере и работаю на стыке HR, данных и бизнеса. Также являюсь амбассадором исследовательских подходов в people analytics. Еще преподаю в МГИМО и пишу о том, как превращать данные в практические решения для бизнеса. Сегодня поговорим о базе вопросах, с которыми к нам приходят.

Многие современные компании напоминают адептов карго-культа: они возводят алтари из BI-систем, приносят в жертву миллионы на сбор метрик и рисуют дашборды, надеясь, что боги эффективности ниспошлют им правильные решения. В целом, компании продолжают принимать катастрофические решения не потому, что у них «мало данных», а потому, что они используют аналитику как «одеяло безопасности», пытаясь легитимизировать интуицию руководства вместо того, чтобы заниматься реальным исследованием.

Как раз HR-аналитика - это не отчеты. Это процесс принятия качественных управленческих решений.

В основе практически любой аналитической неудачи лежит «плохой вопрос». Если вы неправильно определили проблему на старте, никакие нейросети и продвинутая статистика не спасут ваш бюджет, который вы потратили.

Ошибка №0: Почему математика не спасет плохой вопрос

В методологии доказательного менеджмента (Evidence-Based Management) аналитика - это строгая цепочка. Но, вопреки линейным представлениям новичков, это итеративный процесс с внутренними циклами:

Нейросети уже давно научились имитировать стиль известных художников. Стоит всего лишь написать в промте имена вроде Ван Гога или Ренуара — и получаешь картину в характерной технике. Разумеется любитель искусства или, тем более, профессионального искусствоведа такие работы раскусит моментально. Нейросети часто ошибаются в деталях: в костюмах определённой эпохи вдруг появляются современные элементы, в натюрморте может появиться продукт, которого при жизни художника просто не существовало, искажаются перспектива и текстуры.

Но ведь существует абстрактное искусство — где нет очевидных элементов, которые тут же выдают цифровое происхождение. И тогда возникает вопрос: сможет ли нейросеть создать такую абстрактную картину, что даже опытный знаток будет в сомнении — сделала ли её рука человека или алгоритм? И, что не менее интересно, как это объективно проверить? Опросы и тесты работают, но требуют большого числа респондентов и серьёзной статистики. Для небольших экспериментов больше подходят числовые характеристики, которые можно подсчитать и сравнить.

Вот тут на помощь приходит нейроэстетика — наука, которая пытается объяснить, что мы считаем красивым или гармоничным не через философские размышления, а анализируя сенсорные реакции мозга и измеримые параметры изображений. В случае с абстрактными картинами ключевые параметры — это фрактальная размерность, мультифрактальный спектр, энтропия и анизотропность.

Фрактальная размерность — мера того, насколько пространство заполнено сложной структурой. Например, линия — это размерность 1, полностью закрашенное полотно — размерность 2, а абстрактные «узоры» — что-то между ними.

Студенты попросили нормальный онлайн-доступ к оценкам и расписанию. В колледже уже была 1С:Колледж ПРОФ, но без удобного веб-интерфейса для студентов. Я сделал личный кабинет на Next.js, где браузер работает с моим сервером, а сервер — с 1С через HTTP-сервисы. Рассказываю, как устроил авторизацию, журнал, расписание, заказ справок и что оказалось самым сложным на стыке 1С и JSON.

Всем привет! Храню 7 терабайт фото и видео у себя дома на Synology DS224+ с DSM 7.3+

Это сетевое хранилище поддерживает Docker. Я дополнительно установил плашку памяти и теперь у меня 18 ГБ ОЗУ.

Но суть в том, что ночами я слышу "булькание" и "шуршание" дисков, кстати диски красные, прямо созданные под сетевые хранилища: WD120EFBX-68B0EN0 две штуки по 12 ТБ с зеркалированием.

И у меня возник такой страх, а что если мои файлы что-то форматирует, а я просто лежу и не знаю об этом. И я начал поиски репозиториев на GitHub, посмотрел как делают другие, мне как обычно ничего не подошло и я решил создать свой проект, который полностью меня устраивает.

Выложил проект в репозиторий

Привет, Хабр! Если вы читаете мои дайджесты, то знаете, что обычно я пишу о развитии проекта far2l — порта Far Manager под Linux, macOS и BSD. Но сегодня случай особый. На прошлых выходных я обещал вам рассказать про f4 — написанный с нуля клон far2l на языке Go.

Сегодня состоялся релиз первой публичной альфа-версии 0.1.1-alpha. В этой статье я расскажу, как я пришел к идее переписать легендарный файловый менеджер, почему выбрал Go, как в этом помогли нейросети и почему современному консольному приложению не обязательно страдать от «наследия предков».

Infrastructure as Code научила нас важной дисциплине: инфраструктура не должна жить только в голове. Ресурсы, настройки и изменения надо описывать, хранить в Git, применять повторяемо и обсуждать как код.

Это все еще правильная мысль. Terraform хорошо описывает ресурсы. Ansible хорошо описывает действия. CI/CD хорошо описывает путь изменения от репозитория до рабочей среды. Мониторинг хорошо ловит симптомы.

Но когда в эксплуатацию входит ИИ-агент, появляется новый вопрос: что агент должен понимать перед действием?

Не какую команду выполнить. Не какой ресурс создать. Не какой playbook применить. А именно понимать: куда он попал, что здесь считается правдой, что уже проверено, что только предполагается, какие решения нельзя повторять, какие секреты нельзя читать, что обязательно записать после изменения.

Я называю этот слой AgentOps.

Это не замена всем старым практикам. Это слой над ними. Если инфраструктура теперь обслуживается агентом, ей нужна не только автоматизация, но и контекст, рассчитанный на агента.

Итак, вы обучили модель и она показывает ожидаемые результаты. Теперь осталось выкатить её на контур, однако для этого необходим ряд компонентов: нужна маршрутизация трафика, непосредственно инференс. Желателен autoscaling модели, передача чувствительных данных, например креды до хранилища моделей. Ну и мониторинг не помешал бы.

Каждый компонент - это отдельный Helm-чарт, отдельные CRD и отдельная документация. В итоге, вместо быстрого тестирования модели и гипотез, приходится заниматься YAML-инжинирингом и громко ругаться благим матом.

Всем привет, на связи Пётр, инженер компании Nixys. В этой статье я покажу, как собрать полноценный inference-контур из пяти Kubernetes-операторов в одном values.yaml размером в 120 строк, используя nxs-universal-chart.

Привет! Я Софа, ведущий b2e дизайнер в Perfomance Lab, и я считаю, что внутренние продукты недооценены, а процесс их создания в корне отличается от b2c/b2b.

Сегодня речь пойдёт про последнее упомянутое решение — PWA-конструктор, который помогает нашим медиабаерам проверять свои гипотезы быстрее и создавать более 20 приложений каждый день. Я расскажу, зачем мы начали его делать и с какими сложностями столкнулись.

Свежая CVE-2026-31431 только набирает обороты, и тут я хочу показать, почему это не совсем обычная LPE.

Copy Fail как примитив Process Injection через Page Cache

Оригинальный PoC модифицирует setuid binary перед execve и получает root.
Второй публичный PoC подменяет id у текущего юзера на 0000.

Хорошие, рабочие LPE, дающие рута.

Но исследуя дополнительные свойства этого примитива я обнаружил несколько эффектов, не описанных в оригинальном disclosure.

Как найти реальные адреса регистров, если документация не помогает. В статье разбираю реальный инженерный кейс: прибор отвечает, но в регистрах нули. Показываю, как через анализ трафика (опрос-ответ) найти нужные данные.

Настольное приложение, которое превращает AI-агентов в сотрудников изометрического офиса. Один взгляд — и видно, кто работает, кто думает, а кто зашёл на кухню за кофе. Это пет-проект, сделанный для фана: эксперимент с визуализацией работы нескольких AI-агентов одновременно, без коммерческих амбиций и без планов превращать его в продукт.

Рассмотрен процесс моделирования, изготовления и тестирования многосекционного гибридного ответвителя мощности

В IT профессиональный рост редко упирается только в мотивацию: чаще мешают разрозненные знания, нехватка времени на системное изучение темы и ощущение, что технологии меняются быстрее, чем получается в них разобраться. В этом дайджесте собрали демо-уроки мая по ключевым направлениям — от разработки, архитектуры и инфраструктуры до ML, аналитики, тестирования, ИБ и управления.

Это возможность посмотреть, как практикующие эксперты разбирают актуальные темы вроде Go, Kubernetes, LLM, ClickHouse, DevSecMLOps и AI-агентов, задать вопросы и понять, какие навыки стоит подтянуть дальше.

Как победить хаос изменений в 1C, SAP и микросервисах? Авторская модель управления изменениями через Задания на разработку (ЗНР) и Релизные контейнеры, которая синхронизирует бизнес-процессы и код, предотвращая сбои в сложном ИТ-ландшафте.

Grok 4.3 от xAI вышел в апреле 2026 года и пока остаётся в стадии бета-версии — протестировать его могут только подписчики SuperGrok Heavy за 300 долларов в месяц.

В чём Grok 4.3 опережает ChatGPT-5.5 и Claude Opus 4.7? Как использовать Grok 4.3 без подписки? И как получить дешёвые токены по API из России, без VPN и сложных настроек? Разберёмся.

28 апреля вышло второе дополнение к Diablo 4, которое получило название Lord of Hatred.

И пользуясь случаем, мы бы хотели поговорить с вами о серии игр в целом, ее вкладе в развитие игровой индустрии, проанализировать мнения критиков и геймеров о свежем аддоне, а также честно и без прикрас разобраться — стоит ли играть в четвертую часть франшизы вообще и в ее дополнение в частности. Не будем затягивать вступление и начинаем!

Официальное предупреждение (дисклеймер)

Настоящая статья подготовлена с использованием технологий искусственного интеллекта.

В частности:

— экспериментальные данные обработаны и проанализированы нейросетью;

— иллюстративный материал, сопутствующие слоганы, а также предисловие и послесловие сгенерированы нейросетью;

— макет статьи редактировался и корректировался нейросетью.

Лицам, придерживающимся позиции «ИИ-веганства» (испытывающим устойчивый страх, неприязнь или психологический дискомфорт по отношению к нейросетевым системам), настоятельно не рекомендуется ознакомление с содержанием данной публикации, равно как и участие в её обсуждении, во избежание возможного нанесения вреда психологическому благополучию.

Вайбкод это круто, пока не открываешь первый отчёт сканера безопасности и не видишь 234 проблемы. В статье разберём, как выстроить пайплайн вокруг LLM-проекта: подключить SAST-инструменты, настроить Quality Gate как блокировщик деплоя и использовать модель для исправлений — не вместо инструментов, а поверх них. Покажу на реальном проекте с реальными цифрами. Будет полезно тем, кто активно использует LLM для написания кода, и специалистам в области appsec/devsecops.

Часть 1 — контекст, данные из отчёта DryRun Security и немного теории про DevSecOps.

Часть 2 — подключаем SonarCloud, настраиваем Quality Gate, интегрируем в CI/CD.

Часть 3 — первый скан реального проекта: 234 проблемы, как их разбирать и исправлять через Claude 4.6.

Часть 4 — добавляем Semgrep, смотрим, где инструменты расходятся и где ломается подход.

В моей коллекции лежат фильмы в формате Top-Bottom стереопары. Без 3D-телевизора или VR-очков смотреть их без потерь нельзя. Поляризованные очки и активные затворы на десктопе работают плохо или дорого. Анаглифные красно-синие очки убивают цвет.

Хотелось третьего варианта — смотреть на обычном мониторе, без очков, с минимальным железом. Идея, на которую опирался: head-coupled perspective, известный с 2008 года по знаменитому Wii-демо Johnny Chung Lee. В октябре 2025 бывший инженер Meta Daniel Habib опубликовал True3D — head-tracked Window Mode, где экран ведёт себя как окно в 3D-сцену. У них под капотом MediaPipe FaceLandmarker + iris tracking + off-axis projection matrix + volumetric scene на Gaussian splats. Я попробовал перенести подход на готовую Top-Bottom стереопару из коммерческих фильмов. И тут начались интересные компромиссы.

В статье — технический разбор моей реализации: пайплайн сглаживания трекинга в четыре ступени (EMA + velocity buffer + jump threshold + adaptive scaling), predictive tracker на double exponential smoothing (метод Холта) для компенсации end-to-end лага в 65 ms, фрагментный шейдер на GLSL с view switching и blend zone через smoothstep, попытка извлечения disparity через OpenCV StereoSGBM. Подробное сравнение моего подхода и True3D с таблицей: где в их волюметрической архитектуре получается то, что у меня в принципе невыводимо из двух фиксированных 2D-видов.

Финал — пять документированных проблем (jitter на резких движениях, ghosting в blend zone, потеря половины разрешения, латентность, UV-параллакс vs настоящий off-axis) и шесть открытых вопросов к читателю: про DepthAnything в WebGPU+ONNX, про RIFE/DAIN как view-интерполяторы, про DIBR на compute shader, про принципиальную возможность восстановить volumetric scene из стереопары в реальном времени.

Не так давно мне попался ноутбук Acer TravelMate B1 TMB118 с 4 ГБ DDR4. Благодаря размеру и маленькому потреблению он идеально подошел под эксплуатацию в виде печатной машинки и простенького редактора кода. 

Но именно этот малыш заставил меня задуматься: на какие уступки можно пойти по памяти, чтобы комфортно выполнять свою работу. В эпоху, когда комплект из 32 ГБ RAM DDR5 стоит в среднем 40 000 рублей, что сопоставимо с ценой бюджетного ноутбука, интересно, насколько можно опустить планку и существовать на современной системе.

Привет, Хабр! Меня зовут Данил, я системный инженер в Selectel и у меня дома скопилось немало «железа» разных поколений, в том числе любезно одолженного моими друзьями. Я решил не ограничиваться одним ноутбуком и превратил эту больную идею в полноценный стресс-тест для разных платформ.

Недавнее землетрясение у восточного побережья Японии затронуло регион Тохоку — один из ключевых центров полупроводниковой отрасли. В зону толчков попали префектуры Иватэ, Мияги и Фукусима, где сосредоточены производства NAND-памяти, кремниевых пластин и фоторезиста. Предприятия остановили работу для проверки оборудования, и этого оказалось достаточно, чтобы нарушить графики поставок. Причина — в структуре самого рынка: выпуск критически важных материалов сосредоточен среди ограниченного числа поставщиков, и Япония играет здесь ключевую роль. Давайте разберемся. 

Меня просто нечеловечески бесит, когда разработчики оправдывают собственную некомпетентность мантрой «бизнесу надо». Если программист любой степени квалификации, от стажёра — до принципала — использует в качестве аргумента в любой дискуссии фразу «бизнесу надо» — знайте, перед вами тупой самозванец, гоните его в шею. Звучит претенциозно?

Привет, Хабр!

В последние годы разработка ускорилась так, что старые подходы уже не успевают за новыми реалиями. Но дело не в новых языках или фреймворках. Появился другой рабочий сценарий — когда разработчик перекладывает часть рутины на нейросеть и ведёт её через обычный диалог. Это и называют вайбкодингом.

Звучит как модный термин, но по факту всё просто: вы меньше печатаете, больше управляете. Ставите задачу, задаёте границы, проверяете результат. И да, промптинг здесь — не магия, а обычная инструкция для модели.

Сегодня на практике посмотрим, как это работает. Создадим Telegram-бота-ассистента через вайбкодинг с Claude. Бот будет отвечать на вопросы, переформулировать текст и делать краткие саммари. А потом задеплоим его на сервер.

Если у математиков нет идеального фильтра, тогда у философов нет истины?

В математике есть понятие «фильтр» — это инструмент, который позволяет отделять одни множества от других, выделять главное, отбрасывать лишнее. Но что, если в самой математике нет идеального фильтра? И если так, то что это значит для философии и её вечного поиска истины?

Google купил DeepMind за $650 млн, не увидев ни одного коммерческого продукта, и не прогадал. Команда DeepMind создала отличную текстовую модель Gemini и фотогенератор Nano Banana Pro. Он считался лучшим в мире на протяжении полугода.

Как Демис Хассабис создал DeepMind и кто ему помог, давайте разбираться.

Это рубрика досье SpeShu.AI. Здесь мы составляем психологические портреты людей, которые ведут всех нас в будущее искусственного интеллекта и прямо сейчас меняют мир, как в своё время изменили Лейбниц, Эйнштейн и Курчатов.