Итоги 3-го этапа RISC‑V DEVBOARDS: что показали проекты на базе Baikal‑U

Из статьи видно что разработчики еще путаются с нишами для применения этого микроконтроллера.
Вводит в заблуждение видимо количество ядер.
Но размер RAM и скудность механизмов межпериферийного обмена быстро подрезает полет фантазии.
Да делать ручки-крутилки с дисплеем самое то на этом чипе.
А делать серьезный коптер, несмотря на аж 4-е трехфазных ШИМ-а бесполезно.
Также бесполезно делать универсальные контроллеры.
Но как один из узлов универсального контроллера вполне пойдет.
Это чип для управления именно отдельными узлами. Отдельным движком, отдельным приводом крышки люка, отдельным модулем HMI. Целого робота-пылесоса он не потянет, а вот ручной пылесос типа Dyson он потянет.

Но маркетинг безжалостен. Даже ST не пишет для чего они создали тот или иной чип, по какому заказу. Это высший пилотаж заставить опытного разработчиков покупать неадекватные задаче чипы напустив маркетингового тумана.
Статья хороша именно тем что сразу показывает пределы применимости. За это спасибо.

Когда хотят сделать умный коптер без внешних ESC — Electronic Speed Controller , то сразу берут ядро на 1 ГГц в двойной плавающей точкой и минимум 512 Кб TCM RAM. Когда делают универсальный промышленный контроллер, то 144 ноги - это начальный минимум. И альтернативных функций на пинах не менее 7, и плавающая точка обязательна, и DMA цепочечный и проч.

Еще интересно как встроенный питон делит эту скудную RAM с пользовательскими модулями на C.

Про 10x программистов

Статья неявно вводит в заблуждение.
Кажется что сравнивается средний программист и лучший.
А в первоисточнике сравнивались худшие и лучшие.

Если сравнивать со средними, то логично полагаться на область деятельности людей где такие сравнения основа всего - спорт.
В спорте по VO₂max средние от лучших отличаются в два раза, по скорости бега где-то 2 раза.
Поэтому я бы принял цифру 2X относительно среднего программиста.
А относительно худшего взял бы ∞X , поскольку они вообще не выполняют поставленную задачу.

Прочитал свой геном на кухне и превратил мазок щеки в 30 гигабаз данных ДНК

А не настораживает что там в купленой матрице половина каналов может не работатать?
Там и цепочки рваные измеряются, и каналы кое как работают. Все основано на брутальной обработке статистики. Тут прецизионного инжиниринга минимум.

Вайб‑кодинг для ПЛИС: как я собрал I2S FIFO‑реклокер без знания Verilog

Opus хорошо понимает схемы и осциллограммы.
Автор зря терял время.
Ему надо было просто написать скилл съема скриншотов осциллограм самим агентом.
Где-то за пару часов все бы само написалось, если бы у него был безлимитный план.

Прочитал свой геном на кухне и превратил мазок щеки в 30 гигабаз данных ДНК

Мало техническиз подробностей, но ChatGPT быстро все объяснил

Ждем на алике дешевых аналогов. Там нечему стоить такие деньги.

Вайбкодинг vs Программист. Почему не стоит вайбкодить, если вы ничего не понимаете в программировании

Боюсь что вывод в статье не совсем верный
Мне GPT 5.5 сразу написал правильный метод

get_user_orders

async def get_user_orders(
    user_id: int,
    date_created_start: Annotated[
        datetime | None,
        Query(alias="dateCreatedStart"),
    ] = None,
    date_created_end: Annotated[
        datetime | None,
        Query(alias="dateCreatedEnd"),
    ] = None,
    date_updated_start: Annotated[
        datetime | None,
        Query(alias="dateUpdatedStart"),
    ] = None,
    date_updated_end: Annotated[
        datetime | None,
        Query(alias="dateUpdatedEnd"),
    ] = None,
    with_deleted: Annotated[
        bool,
        Query(alias="withDeleted"),
    ] = False,
    abcp: ABCPClient = Depends(get_abcp_client),
) -> list[ABCPOrder]:
    try:
        return await abcp.get_orders(
            user_id=user_id,
            date_created_start=date_created_start,
            date_created_end=date_created_end,
            date_updated_start=date_updated_start,
            date_updated_end=date_updated_end,
            with_deleted=with_deleted,
        )
    except ABCPClientError as exc:
        raise HTTPException(
            status_code=502,
            detail={
                "message": exc.message,
                "abcp_status_code": exc.status_code,
                "abcp_payload": exc.payload,
            },
        ) from exc

Просить AI что-то написать - это игра с вероятностью.
И она не зависит от квалификации программиста.
Ну да, непрограммист не скажет сразу делать FastAPI
Но через пару глупых вопросов AI сам раскажет про FastAPI и даже про то, что использовать Django для этой цели было бы гораздо умнее.
Вся суть в упорстве.
Никаких точных и подробных запросов не надо, просто постепено итеративно продвигатесь все время сообщая AI что у вас не работает, давая доступ к скриншотам и логам.
Скилы новичка и профа выровняются буквально за пару дней.
Другое дело, что выученого упорства у новичков не будет. Это как у спортсменов выносливость.
Но и этого нужно с каждым месяцем все меньше. Так что SOS!

Хроники цифровых заводов: как надували технологии IIoT

Если бы дали ссылку на ISO/IEC 20924:2024, я бы вообще не вставлял реплик

Хроники цифровых заводов: как надували технологии IIoT

Ваш текст

Повсеместное внедрение IIoT-платформ внезапно подготовило почву, для следующего этапа новой промышленной революции (или, как любят говорить на конференциях, Индустрии 4.0). Всё чаще зазвучала фраза «цифровой двойник».

Ну так вот двойник из ГОСТ не имеет к этому отношения.
А двойник из облаков совсем не то и не для того что вы описали в статье.

Хроники цифровых заводов: как надували технологии IIoT

Потому что IoT - это Internet of Things.
Статья про IoT ?
Нет интернета - нет темы!

Хроники цифровых заводов: как надували технологии IIoT

Посмотрел я этот ГОСТ Р 57700.37-2021 и не увидел там ничего касающегося IoT.
Там вообще нет упоминания сетей. Речь идет о жизненном цикле индивидуального изделия. С упором на стадию разраработки. А на стадии эксплуатации предусматривается только обнаружение необходимости ремонтов и определение сроков техобслуживания.
Т.е. двойник по ГОСТ-у это все таже матмодель, но обновляемая данными с физичекого объекта и даже не в реальном времени, а только для того чтобы уменьшить количество итераций разработки. Об интернете ни слова.

Хроники цифровых заводов: как надували технологии IIoT

Думаю потому что IoT - это другой масштаб.
Сейчас на Azure IoT Hub предлагают подключить миллион дивайсов за сущие копейки.
И это реально работает. Там очень дешевые накопители гигабайтных логов с мгновенной индексацией, мощная киберзащита, удобные системы резвертывания, дешевые файловые накопители, бесплатные WEB фронтэнды.
Обычные SCADA, как верно заметил автор, уже накрылись бы при таком масштабе.

С двойниками действительно творится какая-то терминологическая неразбериха.
У Микрософта в Azure IoT Hub двойниками называют просто примитивные JSON файлы. Они просто хранят некоторые ключевые параметры дивайсов и периодически обновляются и все!

Откуда пошло, что двойники должны там что-то моделировать, предсказывать и предугадывать, да еще в реальном времения я не знаю. В IoT с миллионом дивайсов это просто невозможно. Это вылетит в нереальные деньги сравнимые с расходами на серверы AI. В нашей развернутой системе IoT те же двойники обновляются не чаще одного раза в 10 мин.

Пузырь, которого нет. Почему умные люди 10 лет подряд неправы насчёт S&P 500

Байбэки уменьшились почти в два раза за последние годы

Т.е. таки пузырь есть!

Безопасность умных устройств изнутри: от Secure Boot и TrustZone до отчётов внешних исследователей

GPT дал подсказку.
Они микроконтроллером называют ядро Cortex-M3, сидящее внутри SoC и называемое System Control Processor.
Мда, мастера толочь воду в ступе.
Нормальные пацаны просто вскрывают чип и читают весь защищенный ROM как он есть.

OpenAI выпустила гайд по GPT-5.5 и предупредила: старые промпты могут мешать

Число запросов в день, в неделю и в месяц уже ограничили. И ни за какие деньги уже этот лимит не поднять. Извернулись.
Теперь код повсеместно начнут считать не по строчкам, а числом запросов за единицу времени.
Выход найден. Неравенство восстановлено.

Безопасность умных устройств изнутри: от Secure Boot и TrustZone до отчётов внешних исследователей

Что-то непонятно всё написано.
Что значит вот это - "через служебный микроконтроллер сделали уникальный USB-пароль на каждое устройство "
Почему ничего нет про служебный микроконтроллер ? Он сам как защищен?

Или - "Для исправления этой уязвимости требовалось добавить USB-пароль для каждого устройства в защищённую область памяти — eFuse"
Почему именно пароль? А не ключ, хэш, derived key ?

OpenAI выпустила гайд по GPT-5.5 и предупредила: старые промпты могут мешать

Сегодня весь день работал с GPT 5.5 medium вместо Claude Opus 4.7
Реально прорыв.
Ничем не уступает Claude, зато гораздо быстрее все делает и меньше изливает мыслительных текстов.
GitHub сразу это оценил и взвинтил цену в 7.5 раз. Теперь GPT 5.5 стоит столько же сколько и Claude Opus 4.7.
Походу Anthropic-у не дали долго лидерствовать.

Да , и промпты , скилы и инструкции не менял нисколько. Как работало с Opus 4.7 с тем же успехом работает и с GPT 5.5. Прям даже стиль пояснительных текстов совпадает.
А Opus 4.7 в посление дни что-то очень на жаргон стал скатываться: "клочится", "скармливается"...

Свой корпус или готовый? С чего начать новичку в электронике

Все достоинства и недостатки двух этих подходов перепутаны и сами подходы описаны слишком примитивно.

К примеру вот это:

расходы на доставку, необходимость доработки, риск снятия с производства.

Да некторые стандартные корпуса делают по нескольку десятков лет. Редкий стартап столько живет. Еще их отцы применяли стандартные те же корпуса.

Иные корпуса сами по себе являются отличной основой для разработки плат. Именно корпуса диктуют как правильно делать электронику. Диктуют стандарты , правила подключения. Недаром изображения кастомных не сильно то отличаются от стандартных. Т.е. стандартные берут как эталон. Так зачем же от эталона отказываться?
Да и так называемые "стандартные" предлагают очень широкие границы кастомизации. Смотрим например Phoenix Contact.

Словом аргументация в статье поверхностная и наивная.

Делаю спортивный гаджет с нуля

Для даунхила самое важное не наехать на соперника за следующим поворотом.
И вообще знать где кто.
Для это у дивайса LoRa и функция mesh сети на LoRa должна быть.
Пульс на часах так себе измеряется. Нагрудные датчики по прежнему сильно точнее.
Тогда телефон нужен. Но телефон на даунхильный велосипед крепить никто в своем уме не будет, там с целыми колесами редко возвращаются.
Что-то там часы измеряют с очень низким сэмплированием, но не у всех они есть. А этот дивайс просто выдается на соревнованиях и у всех одинаковые.
Ну там можно еще перечислять отличия.

Слепота комьюнити. Как мы проспали монополизацию ИИ под восторг от метрик

Я тут не понял логики

Передовой искусственный интеллект стал закрытой привилегией бизнеса с миллиардными оценками.

Ну сможет Mythos написать Windows с нуля. Ну так это убъет сам Microsoft.
Или напишет Android с нуля. Ну так это Google мало не покажется.
А что сами Microsoft и Google могут с Mythos ом сделать для своих операционок? Ну только фичей добавить. Боюсь как раз им то живой Mythos и не нужен.

Делаю спортивный гаджет с нуля

Я сам имею Samsung, в котором приложение health считает шаги и этажи. И часы с пульсометром есть, и кардио сенсором, слежением за храпом и еще чем-то там. Все нормально с этим.
Но как только я там попробовал найти приложение для того же даунхилла , то ничего не нашел путного. Все аппсы для телефонов просто с ума сошли от жадности. А данные в реальном времени с телефона совсем скудные, да еще постоянная смена API.

И у меня немного другой класс устройства.
Оно не такое носимое и не так уж заточено на персональный мониторинг.
А скорее портабельное для командных гонок. Оно же и как треккер , оно же и как инструментальный дивайс, например как портативный сигнализатор, или как пульт или просто как исследовательская платформа для сбора обучающих выборок.