В узких кругах я широко известен как адепт цифровой схемотехники на электронной базе ушедших эпох. Дайте мне стрелку Пирса — и я сделаю на этом Электронно-вычислительную машину, будь то Релейный компьютер или ламповый. По силам даже на струйной логике — который в интернетах почему-то известен как паровой.

При этом, университет я заканчивал как специалист по электротехнике в целом и по аналоговому электроприводу в частности. Многоконтурный следящий электропривод с тиристорным преобразователем и системой управления на операционных усилителях — что может быть прекраснее? Но аналоговые устройства я каждый раз я обходил стороной.

Впрочем, нельзя вечно этого избегать, поэтому очередная спонтанная покупка на avito — и в моих владениях оказался аналоговый двухкоординатный самописец Endim 622.01 производства восточной Германии — герой нашего сегодняшнего обзора.

Я — разработчик игр, и в какой-то момент заметил, что трачу на поиск звуков слишком много времени. Бесплатных звуков в интернете полно, но найти нормальные почти невозможно. Так появился 3Sound — библиотека, генератор и конвертер аудио, которых мне самому постоянно не хватало.

В мае 2026 года один из самых востребованных AI-инструментов для orchestration вокруг Claude Code внезапно превратился в учебник по supply chain security.
Проект Get Shit Done (GSD), который многие разработчики считали «операционной системой для AI-агентов», оказался связан с классическим crypto rug pull.

Создатель исчез.
Токен рухнул.
Сообщество срочно форкнуло проект и начало аудит кода.

Но история GSD интересна не только как очередной крипто-скам. Она отлично показывает, насколько опасной становится инфраструктура AI-агентов, когда мы даём ей доступ к shell, файловой системе и production-окружению.

Мы живём в Мельбурне. Дочь растёт в русскоязычной семье, и мне хочется, чтобы русский был для неё не только «языком, на котором разговаривают дома», но и языком, на котором происходит что‑то прикольное.

Я купил Яндекс Алису Макс и Алису Про. Для русского языка альтернатив толком нет: Amazon Echo, Apple HomePod, Google Nest, всё это про русский знает в лучшем случае на троечку. Яндекс другое дело: русская речь, русская музыка, русские команды, всё работает из коробки.

Но если зайти в Яндекс Диалоги и посмотреть, что там за навыки, становится грустно. Математические задачки, ролевые игры, сказки. Мёртвый продукт из эпохи до ChatGPT. Я смотрел на это и думал: ну ребята, можно же сделать что‑то живое.

Так появилась идея навыка генерации музыки. Говоришь «создай песню про море», ждёшь минуту, и Алиса её играет.

На всё ушло два вечера. У меня уже был готовый шаблон инфраструктуры и пара похожих pet‑проектов, так что я не начинал с нуля.

Huawei представила новый подход к проектированию чипов, который должен помочь компании двигаться к передовым полупроводникам даже в условиях санкций США. Вместо классической гонки за уменьшением техпроцесса компания делает ставку на архитектурную оптимизацию: сокращение задержек, ускорение передачи данных внутри чипа и более эффективную компоновку вычислительных блоков.

Подход получил название Tau Scaling Law. В Huawei считают, что индустрия уже не может бесконечно опираться только на закон Мура: транзисторы стали настолько малы, что дальнейшее уменьшение становится всё сложнее и дороже. Поэтому компания предлагает искать прирост производительности не только в новых нормах литографии, но и на уровне всей системы — от внутренней разводки до упаковки и работы больших кластеров.

Самая громкая часть заявления — цель Huawei к 2031 году проектировать чипы с плотностью транзисторов, эквивалентной 1,4-нм техпроцессу. Это важная формулировка: речь не обязательно о прямом производстве на 1,4 нм по классической схеме. Независимых тестов производительности компания пока не представила.

У соло-разработчика CLAUDE.md устаревает быстрее кода. Через пять-шесть итераций фич он начинает уверенно врать, и Claude верит ему, потому что у него больше нечему верить. В статье - про понятие документационного долга, кейс с пропавшей подсистемой, пять проверок руками на пятнадцать минут и метод двух слоев + двух сессий, который заменяет код-ревью для соло-разработчика. Главный вывод: одноразовая чистка не работает, документация для AI - это процесс, не артефакт.

В книге *«Hard Things About Hard Things»* Бен Хорвитц формулирует одно из тех правил, которые звучат банально ровно до того момента, как ты пробуешь их нарушить:

> Сотрудник работает хорошо, когда знает, что это принесёт пользу компании — и ему лично. И то и другое одновременно. Не одно из двух.

Это уравнение держало индустрию софта 30 лет. Слева — польза компании от твоего труда. Справа — то, что ты за это получишь. Зарплата. Бонус. Промо. Опционы. Признание. Equity. Что угодно, лишь бы две стороны были соизмеримы.

Уравнение работало, потому что у обеих сторон был естественный ограничитель — масштаб одного человека. Один разработчик закрывает столько-то задач в спринт. Senior — больше, но не в 10 раз. Бонус вырастает соразмерно. Промо приходит соразмерно. Уравнение балансируется само собой — год за годом, без особых усилий со стороны менеджмента.

Теперь представь, что одна сторона уравнения внезапно взлетела в 10 раз.

Месяц тишины в канале — это был отпуск, а не творческий кризис, честно. Но без всего этого я заскучал быстрее, чем рассчитывал. Вот сводка за время, пока меня не было.

Gemini Flash подорожал, DeepSeek подешевел, Андрей Карпаты присоединился к Anthropic, где Mythos взламывает чипы Apple. У всех свои планы на месяц.

Если вам лень читать большой текст, то сразу скажу, что конечно мог.

Не так давно я побывал в долине Эла, где согласно Торе, Библии (Ветхий завет) и Коране прошла одна из самых легендарных битв в истории человечества. Сражение между войсками фелистимских городов и царством Израиля, где скромный пастух Давид убил огромного война Голиафа.(надо оговориться что в 2 книги царств Голиафа убивает некто по имени Элханан., но я буду следовать придерживаться традиционной версии).

Долина Эла

И так, что же это за место где свершился этот бой? Долина Эла находится на Иудейском нагорье, одном из самых суровых мест на планете – вокруг горы, песок, скудная растительность и невыносимая жара, воды практически нет, а те редкие колодцы, которые есть и заполняются зимой дождевой водой, летом почти пересыхают. Таким же оно и было в начале 1 тысячелетия до нашей эры. Это место было своего рода естественной границей между 5 фелистимскими городами и зарождающемся царством Израиль. И тут стоит задуматься, а кем был по-настоящему пастух в таких условиях? Тот ли он был тщедушный мальчик с гуслями, как его изображали протестантские мультики, которые в 90-е шли по телеку раним утром в воскресение?  Думаю, что нет?

Кто такой Давид

В 1 тысячелетии до н.э. скот был вместо валюты, это было настоящее богатство, овцы и козы кормили, одевали и поили кланы, живущие в этих местах и разумеется вы не поставите охранять самое дорогое что у вас есть слабого ребенка, скорее вы доверите это профессиональному воину, который легко передвигается по пересеченной местности, не боится нападения разбойников и хищных животных и способен применить силу чтобы это нападение отбить. Тот факт, что Давид дожил, будучи пастухом до битвы с Голиафом говорит о том, что он был хорош в качестве пастуха.

Привет, Хабр! Меня зовут Иван Воробьев,  я работаю в команде рекомендаций VK Видео, AI VK. В данной статье хочу рассказать, как и зачем я переделывал систему построения I2I-рекомендаций. Поговорим о том, какие решения были поставлены в её основу, насколько они оправдались, а также причём тут якори и как они связаны со свежестью рекомендаций. 

В первую очередь сосредоточимся на бэкенде: организации работы с данными и вычислений, их конфигурациях, и требуемых вычислительных ресурсах. Основной эффект от внедрения новой системы кроется именно тут: удалось обеспечить свежесть I2I-рекомендаций примерно в час, сократив при этом количество используемых ядер в три раза. Саму логику построения рекомендаций тоже затронем, но в меньшей мере.

Insol-1000 в сборе: центральный модуль с OLED и с модулями расширения на DIN-рейке.

Статья посвящена практическому построению распределённой системы автоматизации на основе открытого стандарта IEC 61499 и экосистемы 4diac (Eclipse Foundation).

На связи Сергей Смирнов, AI-инженер и основатель LLMStart.ru. Сегодня разбираем мультимодальность в ИИ-агентах на реальном примере из продакшена.

Мы проанализировали 258 диалогов нашего агента-консультанта по 1С и поняли: у входящих и исходящих картинок совершенно разная физика. Для входящих критично качество распознавания, а для исходящих — надежная доставка. В статье я подробно рассказываю, почему мы осознанно отказались от модного Multimodal RAG и как на самом деле нужно выбирать архитектуру под свои данные.

Спойлер: экономить копейки на токенах — плохая идея, а усложнять систему стоит только тогда, когда это приносит реальные деньги.

Дело идёт к жаркому лету, и становятся актуальными различные способы охлаждения продуктов, приборов да и воздуха в комнате. Конечно, можно использовать обычные компрессионные холодильники и кондиционеры, работающие от сети. Но есть ли другие способы получить холод?

Оставим в стороне охлаждение бутылок в проточной воде, обёртывание их мокрым полотенцем с выставлением на ветер, а также заблуждение насчет охлаждения молока при помощи лягушек. Что если нужно охладить банку напитка прямо на рабочем столе? Или, наоборот, микрокомпьютер, мощный транзистор выходного каскада усилителя? Обычные компрессионные холодильники использовать можно, но из-за размеров на рабочий стол их не поставить.

Вооружившись элементом Пельтье с радиаторами и вентиляторами, я за полчаса сделал за настольный холодильник из теплоизоляционной плиты, купленной в строительном магазине. Примерно за час-два он смог охладить содержимое до 11 ⁰C.

Пресс-служба «Яндекса» рассказала про майское обновление платформы «Алиса AI». В этом месяце разработчики улучшили работу с изображениями: теперь можно удалять фон картинок, фокусировать внимание нейросети на важных деталях и редактировать картинки. Кроме того, улучшили ИИ-агента для поиска выгодных цен.

Привет! Я Коля Димов, руковожу дизайном и исследованиями продукта в Делимобиле.

В прошлом посте я уже писал  о водительских интерфейсах и рассказывал, и о том, на что может опираться дизайнер, кгда проектирует продукт для человека за рулём. Следующим шагом для нас стало создание полноценных гайдлайнов по проектированию интерфейсов и сценариев для водителей.

Водительские интерфейсы — это не набор отдельных наблюдений и не несколько очевидных советов вроде «сделать покрупнее» или «убрать лишнее», а целая система решений со своей логикой, ограничениями и правилами. Нам хотелось собрать всё это в одном документе. О том, почему мы вообще за это взялись и что в итоге получилось, — эта статья.

Небольшой спойлер для тех, кто не хочет читать весь текст: мы собрали гайдлайны на отдельном сайте. Мы хотим сделать их полностью открытыми и приглашаем присоединиться команды, у которых есть опыт создания пользовательских интерфейсов. За счёт дизайна мы можем сделать дороги безопаснее:

sddg.delimobil.design

Сегодня предлагаю необычный формат. Я опишу, как может происходить налоговая проверка физического лица по признакам незаконной предпринимательской деятельности. В качестве условной «жертвы» выберем айтишника, который работает на себя и принимает оплату на свою карту физического лица.

Описывать всю историю буду от себя - как если бы эту проверку проводил я сам. Учитывая, что 12 лет я проработал в ФНС и вел не одну подобную проверку, все действия налогового инспектора будут описаны достаточно правдоподобно: так, как это обычно происходит в реальной жизни.

Prompt Injection: как работает и как защититься

Привет, Хабр! Это команда SmartFab YADRO. Мы решаем задачи на собственном производстве полного цикла Фаб Дубна, включающем цеха по производству многослойных печатных плат и автоматизированные конвейерные линии сборки и тестирования продуктов компании.

Один из ключевых процессов в создании печатных плат — правильная сборка экземпляра: не перепутать слои, верно сопоставить элементы. Чтобы помочь сборщикам, мы разработали систему контроля. В ее основе — ML-модель с функцией компьютерного зрения, которая помогла добиться нулевого процента брака на этапе сборки. Из статьи вы узнаете, как разрабатывали «ассистента» для коллег с производства и какие функциональные и механические особенности есть у нашего решения.

Сопровождающий веб-браузер Dillo высказал идею о том, как проверять, внесены ли изменения в код со стороны человека или ИИ. По его мнению, разработчикам нужно предоставлять записи сеансов работы. 

Один из самых популярных способов снизить процент галлюцинаций языковых моделей — метод RAG, то есть схема, в которой модель при необходимости обращается к внешним данным, а не опирается исключительно на внутренние знания. Все LLM текущего поколения работают с RAG, но он делает систему затратнее по вычислениям и сам по себе может допускать ошибки, если внешний контекст оказался плохим или нерелевантным. 

Сегодня я разберу исследование LLM-Independent Adaptive RAG: Let the Question Speak for Itself, в котором ученые из MWS AI, AIRI, Сколтеха и еще нескольких университетов предлагают решение этой проблемы через новый подход к adaptive retrieval, когда RAG запускается не автоматом, а только при необходимости, и для этого не нужна LLM.