Привет, Хаброжители! Мы привыкли считать себя хозяевами планеты, но на самом деле люди — лишь 5 процентов всей биомассы, крохотная верхушка в мире растений и микробов. Как мы выживаем в мире, где вирусов в три раза больше, чем людей? Ответ прост: внутри каждого из нас несет службу «килограммовая армия» — около 1,8 триллиона бойцов общей массой 1,2 килограмма.

«Армия иммунитета» — это увлекательный путеводитель по вашему внутреннему министерству обороны. Вы познакомитесь с «мусорными генералами» макрофагами, рядовыми штурмовиками нейтрофилами и элитным подразделением адаптивного иммунитета. Книга объясняет, почему «цветет» синяк, как связаны чистота и аллергия и почему ваша иммунная система — ключ к долголетию. Это честный и ироничный рассказ о том, как клетки умеют воевать без рук, проверять документы без глаз и защищать нас 24/7.

Привет, Хаброжители! Сегодня данные играют главенствующую роль в проектировании систем, и нужно обеспечить их масштабируемость, согласованность, надежность, производительность и удобство сопровождения. Необходимо учитывать огромное разнообразие систем хранения данных: реляционных баз данных, хранилищ NoSQL, складов и озер данных, а также облачных и локальных сервисов и встроенных баз данных.

С новым обновленным изданием книги вы сможете разобраться в терминологии и решить какой вариант лучше всего подойдет для вашего приложения.

Привет, Хаброжители! Джей Бортен дает подробное практическое руководство по интеграции данных — от базовых понятий и терминологии до реального сквозного примера, который шаг за шагом превращает разрозненные источники в работающий конвейер на AWS, Qlik, Databricks и Confl uent.

Независимо от того, разбираетесь ли вы в теме, впервые приступили к этой задаче или хотите систематизировать уже накопленный опыт, идеи и практические примеры Бортена помогут вам выстроить эффективную работу с данными в компании.

Агент пишет патч, пишет для него тесты, выполняет их и сообщает об успехе. Дифф выглядит здраво. Итак, у нас есть реализация, файл с тестом, и проверка пройдена (зелёная).

Реализация может согласовываться с тестами, поскольку там содержатся одинаковые ошибки. Если агент недопонял требования, когда писал код, то такое непонимание может сохраниться и на этапе чтения кода в стремлении получить ожидаемый результат. Чем больше тестовый набор, тем сложнее будет устранить такую ошибку. Позже вы исправите реализацию, и тесты начнут ругаться.

Привет, Хаброжители! Путешествие в мир программирования часто напоминает блуждание по лабиринту, из которого нет выхода. Неудивительно, что Python стал любимцем миллионов: он не просто понятен, его приятно изучать, читать и писать на нем.

Привет, Хаброжители!

Предлагаем ознакомиться с краткими обзорами новинок, отправленных в типографию.

Привет, Хаброжители!

Встречаем осень с хорошими новостями — в нашем интернет-магазине только что началась новая распродажа!

Привет, Хаброжители! Когда вы вводите промпт в большую языковую модель (LLM), машина преобразует ваш текст в числа, обрабатывает их, а потом возвращает ответ токен за токеном. В этой статье мы разберём, что такое инференс (логический вывод) в LLM и посмотрим, как он работает.

98% читателей предпочитают несовершенные, но аутентичные тексты, написанные человеком. При подозрении на ИИ‑составляющую в вашем тексте вас, как правило, перестанут читать, заблокируют и дизлайкнут

Привет, Хаброжители! Познакомьтесь с полным практическим руководством по подготовке к собеседованиям на одну из самых востребованных и высокооплачиваемых позиций в ИТ.

Авторы, ведущие архитекторы решений AWS с многолетним опытом, подробно разбирают роли архитектора широкого профиля, специализированных и отраслевых решений. Вы узнаете как успешно пройти все этапы отбора — от анализа вакансии и подготовки резюме до сложных технических и поведенческих интервью, как проектировать масштабируемые, надежные и безопасные системы, какие вопросы чаще всего задают на собеседованиях по приложениям, DevOps, инфраструктуре, сетям, большим данным, базам данных, машинному обучению, безопасности и отраслевым решениям (финансы, здравоохранение, ритейл, производство).

Привет, Хаброжители! Принятие качественных решений — это фундамент разработки программного обеспечения, а стратегия — способ регулярно и систематически принимать такие решения. Уилл Ларсон утверждает, что инженерная стратегия существует в компании, но просто не работает.

Опираясь на свой опыт технического директора и лидера в Stripe, Uber и Calm, автор предлагает инженерам уровня staff +, тимлидам, архитекторам и руководителям ИТ-подразделений разработать осознанную стратегию в условиях технической и организационной сложности.

Привет, Хаброжители! Четкие пояснения, пошаговые примеры кода и великолепные иллюстрации объясняют алгоритмы, на которых строится современный генеративный ИИ.
А знания закрепляются на увлекательных сквозных примерах: от прохождения лабиринта с помощью поисковых алгоритмов до управления беспилотным автомобилем на оживленной парковке с помощью обучения с подкреплением.

Второе издание было полностью переработано и дополнено новыми главами, посвященными базовым алгоритмам больших языковых моделей (LLM) и моделям генерации изображений.

Привет, Хаброжители! В мире, где большинство компаний вынуждены поддерживать сложные легаси-системы, главная проблема — не написать новое ПО, а превратить запутанный «большой комок грязи» в устойчивую, гибкую и понятную архитектуру.

Книга «Предметно-ориентированное проектирование» Каролы Лилиенталь и Хеннинга Швентнера — практическое руководство по предметно-ориентированной трансформации легаси-систем. Авторы предлагают проверенный метод, сочетающий DDD, совместное моделирование, оценку архитектуры и пошаговые рефакторинги.

Привет, Хаброжители! Мы перевели для Вас свежую статью Мартина Клеппманна о том, почему формальная верификация благодаря ИИ вот-вот перестанет быть уделом единиц и станет обычной практикой.

Сейчас много говорят о влиянии ИИ на разработку, но есть ракурс, который почти не рассматривают. Клеппманн считает, что ИИ превратит формальную верификацию, десятилетиями жившую на периферии, в программно-инженерный мейнстрим.

В мире искусственного интеллекта популярен миф, что если ИИ довольно мощный, то дизайн не имеет значения. Иными словами, если модель достаточно умна, интерфейс не нужен. Пользователь сообщит что ему нужно, а модель сама разберется.

В реальных задачах минималистичный чат усугубляет проблемы взаимодействия. Такой дизайн скрывает вероятностную сложность ИИ, делает незаметными ошибки и провоцирует неоправданное доверие пользователя. При этом команде сложно понять, где искать причину ошибок. Дизайнеры работают только с интерфейсом, а разработчики правят модель. В результате одна проблема воспринимается как две разные: ошибка UX или ошибка ИИ.

Сейчас много говорят о серверах стандарта MCP (протокол контекста модели).  Идея проста: учим большие языковые модели (LLM) взаимодействовать с другими программными системами. В процессе такой работы LLM могут учиться и давать реальный эффект. Например, вызвать веб-сервер, чтобы позвонить по телефону, либо открыть инструмент для работы с интерфейсом командной строки (CLI) и добавить пункт в список продуктов в приложении-напоминалке для походов в магазин, и т.д. Чтобы выполнять такие операции, LLM должны знать, какие именно программы они вправе вызывать, и как это делать. Именно эту проблему и решает MCP: он сообщает LLM обо всех имеющихся в распоряжении программах, учит LLM ими пользоваться, а также прокладывает путь, по которому LLM может вызывать софт.

Привет, Хаброжители!
Кто такой Solutions Architect? Представления о должности архитектора очень часто разнятся. Спросите десять человек, кто такой Solutions Architect и чем он занимается, — получите как минимум пять разных ответов. Авторы книги формулируют так: архитектор решений отвечает за разработку и внедрение технических решений, которые должны соответствовать потребностям компании или заказчика. Причем обязанности не ограничиваются этапом проектирования системы: архитекторов также привлекают после ее запуска, чтобы обеспечить масштабируемость, доступность и удобство обслуживания.

Привет, Хаброжители! Совсем недавно мы открыли предзаказ на книгу:«Data integration. Объединение данных для улучшения процесса принятия решений». Мы хотим немного больше вам о ней рассказать.

Джей Бортен дает подробное практическое руководство по интеграции данных — от базовых понятий и терминологии до реального сквозного примера, который шаг за шагом превращает разрозненные источники в работающий конвейер на AWS, Qlik, Databricks и Confl uent. Независимо от того, разбираетесь ли вы в теме, впервые приступили к этой задаче или хотите систематизировать уже накопленный опыт, идеи и практические примеры Бортена помогут вам выстроить эффективную работу с данными в компании.

Основы программирования для GPU, оптимизация и ваше первое ядро на Triton

В эпоху моделей, оперирующих миллиардами параметров, даже небольшая оптимизация может дать значительный эффект. На обучение таких моделей как GPT4 тратится свыше $100 миллионов, и поэтому выигрыш в 1% КПД позволяет сэкономить более миллиона долларов. Есть мощный способ оптимизировать эффективность моделей машинного обучения – для этого нужно написать некоторые их компоненты прямо на GPU. Если ваш опыт похож на мой, то одно только упоминание ядер CUDA может вызвать у вас озноб — ведь печально известно, как сложно их писать и отлаживать.

Привет, Хаброжители! На протяжении всей своей истории человечество неустанно искало способы решать задачи, прикладывая как можно меньше усилий. Люди всегда стремились создавать инструменты и автоматизировать повторяющиеся действия, чтобы выживать и экономить силы. Здесь некоторые могут поспорить, заявив, что человек умен, ищет возможности совершенствования, умеет творчески решать задачи и создавать произведения искусства в области литературы, музыки и т.п. Но второе обновленное издание «Грокаем алгоритмы искусственного интеллекта» не ставит целью обсуждение философской сути бытия. Оно дает обзор методов искусственного интеллекта, которые можно применять для решения прикладных задач.