Представьте, что вы идёте по парковке с ключами в руке. Вы замечаете свою машину — знакомый цвет, знакомая модель — но, подойдя ближе, чувствуете, что что-то не так. Ещё не успев попробовать открыть дверь, вы понимаете, что это не ваша машина. Бывает. Но что, если бы вы открыли своим ключом чужую машину? Что, если бы ваш ключ внезапно подошёл к следующей, а потом и ещё к одной машине? Что, если бы ваш единственный автомобильный ключ открывал абсолютно все машины на парковке? Это было бы похоже на волшебство.

В 1960 году физик Юджин Вигнер написал знаменитое эссе под названием «Необоснованная эффективность математики в естественных науках». Он не говорил об автомобильных ключах, но разговор мог бы идти, так сказать, и в таком ключе. Вигнер указал, что на протяжении последних четырёх столетий науки математика обладала удивительной способностью раскрывать секреты Вселенной. Это ключ, который открывает дверь за дверью. Он назвал это «чудом», «чудесным подарком, который мы не понимаем и не заслуживаем».

В этой статье я шаг за шагом расскажу, как дообучить LLM под свою задачу. В качестве примера возьму open-source модель Qwen2.5-0.5B и дообучу её извлекать информацию из текста в формате JSON по заданной схеме. Сначала дам короткую вводную по этапам обучения языковых моделей, а затем перейдём к практике: подготовим данные, настроим LoRA, обучим модель в Colab и сравним метрики до и после — заодно проверим, насколько сильно модель забывает прежние знания. Рассказ будет сопровождаться кодом на Python.

Всем доброго времени суток. Здесь будет описана история происхождения архитектуры мета-трансформеров, которая описана вот здесь.

Как я в августе 2025 года, скучая на выходных, дал двум ChatGPT-4o свободно общаться между собой, как из этого родился крайне сырой концепт "рефлексивного ядра", и как значительно позднее, в феврале-марте 2026 это косвеннным образом привело к открытию крайне интересной находки, которую я назвал механизмом мета-внимания.

Я «нанял» ChatGPT в кофаундеры — делюсь результатами, промптом, пятью масками и чек‑листом рисков, которые внедряются за вечер

У пользователей в РФ возникли затруднения с доступом к YouTube. Причины известны, как и варианты решения. Однако это битва кота и мыши: ТСПУ эволюционируют, и популярные инструменты часто перестают работать.

Чуть надёжнее использовать свою инфраструктуру в зарубежном дата-центре. Так можно скачать контент с YouTube на свой сервер, а оттуда раздать трафик внутри РФ любым удобным способом без всяких «замедлений».

Получается что-то вроде зарубежного прокси для YouTube. И это совершенно легально (пока).

В этот раз спустимся южнее, в городской округ Сочи и Сириус! Найдем места где могут быть проблемы из-за близости к жилью не самых лучших мест для уютной жизни на побережье Черного Моря и в горах у Красной Поляны.

Курортный город на побережье Черного моря, который известен своим уникальным сочетанием природных красот и мягкого климата. Также город известен некоторыми риэлторами, пытающимися впарить втридорога неликвид. С тысячами мемов про них в соцсетях.

Да кому нужна эта обычная скучная соль? Превращаем мелкие белые крупинки в потрясающие пирамидальные кристаллы в домашних условиях.

Сити-фермы становятся все популярнее, поскольку они позволяют выращивать в условиях города экологически чистую продукцию: салат, базилик, рукколу, клубнику, томаты и т.д. 

На зелень всегда есть спрос со стороны ресторанов, поэтому это еще и неплохой способ  заработать. Причем не нужно арендовать землю и зависеть от погоды и сезона, достаточно переоборудовать подвал. Но чтобы растения были на загляденье, а их себестоимость радовала владельцев, такой способ выращивания требует серьезной системы автоматизации.

Мы посетили сити-ферму в подвале — новый проект ребят LedFarm.by, которые знакомы читателям теплицей на Linux.

В статье мы расскажем о том, как устроена сити-ферма с автоматизацией и насколько прибыльным получился стартап по выращиванию салата в контейнере.

Последние несколько лет всё чаще можно услышать идею о том, что наша фундаментальная модель Вселенной неверна. Слишком много всего в ней не сходится. Например, постоянная Хаббла H0, показывающая скорость удаления объектов от нас. По одним измерениям (ярким далеким звездам) она равна 81100 км в час на каждый миллион лет. По другим (реликтовому излучению) — 74300 км в час. Математика верна, расстояния гигантские, но разница тут около 9%. Слишком много для простой неточности вычислений.

Ещё больше выходит разница при подсчетах значения σ8 (сигма-8), коэффициента скорости скопления космической материи. В зависимости от того, с какой стороны физики считать, разница выходит больше 15%, хотя мы используем экспериментальные данные с одного и того же устройства (в данном случае — с космической обсерватории Планка).

Стандартная космологическая модель не сочетается и с тем, что находит в далеких галактиках телескоп Джеймса Уэбба. Вплоть до того, что некоторые ученые предлагают повысить возраст нашей Вселенной в два раза, до 26,7 млрд лет, чтобы как-то привести в порядок математику.

В общем, наши самые успешные попытки измерить фундаментальные свойства Вселенной регулярно приводят к противоречащим друг другу результатам (привет, «Задача трёх тел»!). Чтобы как-то это объяснить, но не выбрасывать всю Стандартную модель, проще всего признать, что наша модель в принципе верна, просто в неё что-то не входит. Например, мы не знаем об одной из фундаментальных сил природы и поэтому не способны до конца собрать головоломку.

Такая фундаментальная сила вполне может быть: в последние 7 лет у нас появились тому некоторые доказательства.

В статье расскажу про свой путь разработки DIY железок для работы с Home Assistant с целью автоматизации отопления в частном доме.

Глава 0: предыстория

Захотелось построить дом. Дом построили, встал вопрос с отоплением и управлением, а так как в доме иногда отсутствовали по несколько месяцев, то переплачивать за газ не очень-то и хотелось. Газа ведь магистрального нет, но «мы скоро проведем». До этого «скоро» закопали газгольдер, а газ там в +-10 раз дороже магистрального. Пытливый ум решил: будем поддерживать в доме температуру 15 градусов, когда там никого нет. Как это сделать? Повесить контроллер/термостат для котла.

Изучая безопасность мессенджера Telegram, меня поразила одна его "особенность" при работе с ботами - выяснилось, что при добавлении в канал бота никак нельзя ограничить его в правах на удаление подписчиков. То есть, говоря прямо, любой бот может вычистить всю аудиторию канала за считанные минуты.

Интервальное повторение, эффект припоминания, метод Фейнмана, гипотеза желательной сложности, эффект генерации и другие свойства памяти, не позволяющие информации затеряться в синапсах мозга. Существуют ли техники обучения (запоминания) более эффективные, чем последовательное чтение учебного материала, пусть даже и с заметками?

Тема денежных убеждений кажется избитой как боксерская груша. Но начинаешь копать — и выясняется, что тема интереснейшая. Как, например, связан поиск себя и смена профессий с ограничивающими денежными установками? А они могут быть связаны непосредственно. Или как рост зарплаты может вызвать страх смерти? А вот может. О внутренних конфликтах, невинных родительских фразах и о том, что деньги — это никогда не про деньги, эта статья.