Все потоки

В прошлой статье я выдвинул интересную идею, которую никогда до этого не встречал в интернете — гашение вибраций и гашение звука на домашних компактных фрезерных станках, например, известного и широко распространённого типа 3018.

Как я рассказывал, одним из, пожалуй, основных проблемных моментов для использования ЧПУ-станков на дому является шум, причём не шум двигателей (с этим-то как раз можно жить, он довольно щадящий), а шум режущего инструмента, в основном фрез, которые издают довольно противный визг на больших оборотах во время обработки материала.

Проблема особенно усугубляется на относительно жёстких материалах: фрезеровка печатных плат (вырезание по контуру), а также обработка металлов.

В ходе размышления над этой проблемой мне пришла в голову довольно интересная мысль: «А что, если обработку производить под толстым слоем жидкости, в частности воды или жидкого, гелеобразного мыла?!»

Как я писал в прошлой статье, я весьма плотно искал хоть какой-нибудь прецедент, чтобы пытались гасить звук таким образом, и не нашёл!

Да, льют СОЖ (смазывающе-охлаждающую жидкость) в зону резания относительно тонким слоем — но в основном только для постоянного вымывания продуктов обработки (проще говоря, стружки и пыли) и смазки/охлаждения инструмента во время работы.

Но покрывать деталь толстым слоем жидкости именно для гашения вибраций и звука (грубо говоря, залить её толстым слоем жидкости и вести обработку прямо под ней) — похоже, что не додумался вообще никто (не факт, но есть такое подозрение ;-) )!

Ввиду того, что у меня уже есть цельнометаллический ЧПУ-станок серии 3018, про который я писал вот тут, мне показалось совершенно непростительным, если бы эта интереснейшая мысль по поводу глушения жидкостью осталась в виде непроверенной теории!

Я никак не мог этого допустить, и работа закипела… :-)

Игровая индустрия прошла максимально сложный путь развития: от чего-то максимально локального до мейнстрима у всех возрастов, по пути успев чуть не умереть в 1983 году и возродиться руками одной компании. И всегда этот путь сопровождался эволюцией средств разработки.

В наше время максимально часто поднимается вопрос этичности в вопросах использования ИИ для создания игр, кое-где на этой почве вспыхивают скандалы. В последние месяцы с помощью вайбкодинга и немного ручного труда создаются какие-то совсем невероятные вещи.

Сегодня мы поговорим о том, как ИИ ускоряет разработку игр, чем это чревато для индустрии, а также посмотрим не только на то, как люди делают проекты мечты с помощью словесного описания, но и как современные LLM, кажется, перевернули сцену homebrew с ног на голову.

Они умирают на 4% чаще.

Очень характерная картина: приходит к нам в лабораторию знакомая с пакетом из аптеки, показывает. Там магний «от стресса и судорог», цинк «от прыщей», селен «для щитовидки», железо «для бодрости», ещё какой-то комплекс «для волос и ногтей».

Ей блогеры в рилсах посоветовали.

Мы смотрим на гору баночек. Потом друг на друга.

— А ты вообще знаешь, что из этого с чем дружит, а что друг друга гасит?

— Нет.

А так-то среди этой кучи была пара минералов, которые при долгом совместном приёме тихо воюют друг с другом.

Поэтому давайте разбираться, зачем и, главное, нафига вам в принципе могут понадобиться минеральные комплексы и что может пойти не так. Если очень коротко, есть лагерь «минералы выдумали маркетологи, всё это не работает» и «вы станете человеком 2.0».

Обе стороны неправы.

Максимальный срок публичных сертификатов с марта этого года сократился с 398 до 200 дней. С 2029 года они будут действительны всего 47 дней, а забыть о продлении проще простого, ведь есть и более важные дела. Под катом собрал семь способов удобно следить за сроками SSL.

Привет, Хабр! Я Антон, инженер по информационной безопасности в Selectel.

Представьте новость: защиту GPT-6 Astra обошли обычным транслитом. Сегодня это звучит как фантастика, а вот ранние LLM ломались и на таком. Модель же не знает, кто перед ней — обычный пользователь или злоумышленник, поэтому старается выполнить любую задачу. По этой причине ИИ может быть чрезвычайно доверчивым и выдавать любые ответы, стоит только немного изменить форму или контекст запроса.

Атаки на LLM показали: если защита не умеет анализировать запрос и не может читать между строк, то она обречена. Значит, нужны механизмы, которые удержат модель в рамках и не пропустят инъекцию, а если та все же проскочит, не дадут ей сработать. Вот об одном таком механизме — Guardrails — в этой статье и поговорим.

Привет!

В стандартной библиотеке лежит макрос pin!. Стабильный с версии 1.68, живёт в core, зовёт его каждый, кто хоть раз закреплял футуру на стеке. Значащая для нашего разговора строчка внутри у него одна, и повторить её у себя не выйдет: конструкции, на которой она держится, в языке официально нет.

Случай не единственный, второй лежит вообще на виду. Откройте объявление Vec и посмотрите внимательно: там не Vec<T>, а Vec<T, A = Global>, два параметра. Попробуйте назвать второй своими руками, и на пять строк кода прилетят три ошибки, потому что Global нестабилен.

Прикол в том, что на фичах, которых в стабильном Rust как бы нет, держится куча всего, чем мы пользуемся каждый день. В первой части так вышло с gen-блоками, pattern types, специализацией, become и #[loop_match]. Сегодня разберёмся, зачем pin! выписал себе особый пропуск. Почему второй параметр Vec сидит под замком дольше всех остальных. Как компилятор посчитает вашу корзину до копейки ещё до запуска программы. Что лежит внутри толстого указателя, если раскрутить его на запчасти. И почему SIMD руками обгоняет автовекторизацию только до того момента, пока вы не разрешите компилятору лишнего.

Недавно часть наших клиентов не могла подключиться к серверам Монеты. Мы проверили межсетевые экраны, собрали трассировки с обеих сторон, но причина оказалась за пределами нашей инфраструктуры. При этом сайты самих клиентов тоже стали недоступны, а уведомления о платежах на Pay URL перестали доходить. Диагностика привела нас к участку сети, где работает ТСПУ.

На связи Евгений, инженер отдела сопровождения разработки и эксплуатации ПО (DevOps-инженер) в Монете. В статье разберу, как проверить такую гипотезу и не спутать её с другими сетевыми проблемами, какие данные собрать для обращения и что делать, если заявка в ЛК ВТС уже получила статус «Частично принята», а доступ так и не восстановился. Покажу весь путь на реальном кейсе: от curl, traceroute и nping до переписки с ЦМУ ССОП и ДЦОА — без смены хостинга и IP-адреса.

FRIDA Decisions — открытая модель быстрого мышления для русского языка. Она выбирает вариант из списка, ставит оценку по шкале, отвечает «да» или «нет» и ранжирует кандидатов за один проход энкодера, без генерации текста и за десятки миллисекунд на RTX 5060 Ti. Её можно поставить везде, где сейчас LLM работает классификатором или судьёй: маршрутизация обращений, модерация, разметка данных, ранжирование для RAG. На нашем бенчмарке razvilka модель набирает 0,893 — наравне с коммерческим API TypeSafe Jev (0,897) и с LLM Qwen3.5-35B-A3B, которая в 40 раз больше.

Просрочки, зависшие задачи, потерянные договорённости и вечное «а что там по проекту?». Подключила ChatGPT к рабочим проектам и проверила, что он сможет найти там раньше меня. Забирайте семь сценариев для тревожных проджектов.

По телеграм-каналам прокатилась очередная волна. Ученые нашли в LLM вектор боли. ИИ способен страдать. Насколько искусственен искусственный интеллект? Должны ли мы установить этические правила обращения с ИИ?

Эта статья разбор того, что ученые написали на самом деле, и какие выводы из этого следуют.

При эксплуатации сервера пользователь сталкивается сразу с несколькими показателями температуры процессора. У него возникает ряд вопросов: какие из них имеют практическую пользу? На что ориентироваться? При какой температуре должен срабатывать алерт и когда действительно пора беспокоиться о перегреве?

Под катом рассказываю про основные показатели температуры в серверных процессорах Intel и разбираю практическую пользу каждого для конечного пользователя.

Как было дело давным‑давно я увидел демку Micropolis (вы тоже можете глянуть ее на Youtube), и она меня покорила. Там был целый город, пусть квадратный, но все же. Там была река, мосты, поезд, воздушный транспорт. Робот. Нет, РОБОТ. И он даже шагал. Под музыку. И все это в 4 килобайтах. Да, не мегабайтах, и даже не 64, а именно 4. Тогда я не смог понять, как это работает, но вот недавно решил разобраться.

Банки рвутся в блокчейн. Исторически международные переводы зависят от SWIFT и цепочки банков-корреспондентов. Ваш платёж может идти днями, зависать на комплаенсе, а банк-посредник может просто откусить свою комиссию или вообще заблокировать транзакцию. А для российского бизнеса классический трансграничный перевод — это вообще русская рулетка.

Очевидная проблема в том, что публичные сети (тот же Эфир) абсолютно прозрачны. Ни один нормальный банк не хочет, чтобы конкуренты в реальном времени видели объёмы его транзакций, остатки на кошельках и цепочки контрагентов. Именно поэтому, кстати, цифровой рубль не стали писать на Ethereum Virtual Machine, а замутили на Мастерчейне, который работает в закрытом контролируемом контуре.

У нас в облаке среди бета-тестеров были отважные парни, которые делают российский мессенджер и российский блокчейн для банков. Потом из бета-тестеров они перешли в крупных пользователей, и вот мы вместе решили рассказать про то, что там творится.

Итак, банки полезли в блокчейн, чтобы сделать переводы мгновенными и без посредников. У парней архитектура полностью совместима с Мастерчейном цифрового рубля, поэтому банки так ими и заинтересовались.

Дальше произошло много интересного, начиная от того, что, оказывается, можно делать терминалы для оплаты сильно дешевле и легче.

С 4 по 10 октября идёт Всемирная неделя космоса: 4 октября 1957 года на орбиту вышел первый спутник, а 10 октября 1967 года вступил в силу Договор о космосе. Прошло 69 лет, и сейчас в открытом каталоге CelesTrak 35 249 объектов на орбите Земли.

Я делаю страницу, где их видно все сразу, вместе с остальной Солнечной системой, в том положении, в каком они находятся прямо сейчас: полмиллиона астероидов, 600 комет, 40 космических аппаратов, МКС с прямым эфиром. Можно встать на любую планету и посмотреть на небо, а можно надеть скафандр и подлететь к астероиду.

Окна открываются по расписанию, ночная подсветка загорается на 10% яркости, а настенные клавиши работают даже при выключенном контроллере. В квартире площадью около 175 м² интегратор объединил проводную автоматику и беспроводные устройства, а владельцу оставил возможность самому менять сценарии. Заглянем в щит, разберем световой потолок на 800 Вт и посмотрим, какие задачи решает автоматика после переезда — и что еще предстоит настроить.

Cal AI, Rork и Base44 выглядят как тот самый успешный успех вайбкодинга. Школьник разгоняет приложение до десятков миллионов долларов, два фаундера с долгами получают $2.8 млн инвестиций, а соло-разработчик за полгода продает продукт Wix за $80 млн.

Звучит так, будто достаточно открыть Claude Code, нагенерить SaaS и ждать, когда понесут деньги.

Я полез смотреть, что было за кадром. А за красивой историей: опыт, прошлые провалы, деньги, маркетинг, команда. Вайбкодинг тут только часть успешного успеха.

Вопросы мне задают постоянно и одни и те же: чем бесплатная версия отличается от платной, какую версию ставить и сколько в итоге отдавать.

Сергей Лавров посетил Московский стартап‑саммит Сбера. Нет, не министр иностранных дел. Я — бывший предприниматель, соинвестор двух проектов, победитель реалити‑шоу «Битва стартапов», участник акселератора Сбера для студентов, аспирантов и сотрудников вузов, выпускник «Школы 21». Поэтому мне было интересно посмотреть на саммит с разных сторон и понять, как сегодня устроена стартап‑ и венчурная экосистема. Спойлер: после двух дней мне захотелось вернуться сюда в следующем году уже в качестве стартапера или инвестора.

Московский стартап‑саммит прошёл 29–30 сентября в СберСити, в кампусе «Школы 21». За два дня здесь собрались стартаперы, инвесторы, представители корпораций и госструктур — четыре категории участников обозначили на бейджах, чтобы знакомиться было проще. Масштаб впечатляет: больше 4500 участников из разных стран, 150 экспертов, более 40 дискуссий в деловой программе и 100 стартапов на выставке. Я прошёлся по ключевым активностям и сессиям, а в статье расскажу, что увидел.

Год назад мы выложили в открытый доступ MWS AI Vision Bench — бенчмарк для оценки мультимодальных моделей на русскоязычных документах. За это время мультимодальные модели существенно шагнули вперед, метрики в VQA начали упираться в потолок, а мы добавили в бенчмарк задачу, которой критически не хватало — Anti-fraud.

Под катом расскажу, как изменился бенчмарк и почему с антифродом все оказалось сложнее, чем мы думали…

Последние пару лет мы довольно странно используем большие языковые модели.

Из-за их умения делать всё мы пытаемся решить с их помощью всё — роутинг запросов, модерацию, оценку и многое другое. При этом такой сетап инженерно некрасивый: у нас есть модели, которые умеют вести диалог, хорошо программировать и писать статьи, но немалую часть времени инференса они тратят на ответы на достаточно простые вопросы с двумя-тремя вариантами ответов.

Это работает. Но выглядит как доставка упаковки сырников на завтрак на огромной фуре, а альтернатива — обучать отдельную модель под каждую задачу. В сентябре 2026 года вокруг этой проблемы сформировался отдельный класс моделей — Decision Models. 15 сентября TypeSafe показали Jev, а дальше модели принятия решений полетели со всех сторон.

Мне ооочень нравится этот класс моделей, и потому возник простой вопрос: а насколько хорошо это работает в реальной жизни и можно ли тащить это в прод?

Чтобы ответить на этот вопрос, я сконструировал бенчмарк для сравнения качества, скорости и стоимости принятия решений. Будем тестировать и облачные, и self-hosted модели: Perplexity Decider 27B, TypeSafe Jev, Fastino GLiDE и GLiNER2.5-Decide, Cloudflare Clef 27B, OpenAI GPT-6 Luna Decisions, Liquid d1, Kev-9B, Cloudflare Clef-flash 9B, FRIDA-Decisions (и FRIDA Embedder) и Laya Typed Decisions.

Погнали!