Как стать автором

Сразу скажу: это перевод моей же статьи на Medium, но с небольшими дополнениями и более практичным разбором реализации.

Claude слепой. К сожалению ни одна модель Антропиков не работает напрямую с видео.
Да, можно нарезать хоть на каждый кадр и скормить ему, но это не то. Контекст движения теряется, а без него это просто разбор кучи кадров на составляющие и попытка собрать контекст воедино.

Для меня как для визуального артиста это большая боль, потому что часто хочется отправить видео-рефы и попросить разобрать движение камеры, персонажа, дизайн в конце концов.

И вот конкретная задача - 29 сгенерированных видео-референсов анимации персонажа лежат в папке проекта, надо их разобрать по категориям и описать каждое движение.
Вручную мне заниматься этим, конечно же, лень. Час-полтора времени на нудную задачу.

Тогда я вспомнил про Qwen Omni, которым уже пользуюсь для создания Цифрового риалтайм персонажа-ассистента. И подумал, а почему бы не подружить их.

Если вы настраиваете аналитику на сайте и не понимаете, какие события отслеживать и как их структурировать — карта событий решает эту проблему. В этой статье я опишу как выстраивал аналитику на реальном проекте и с какими трудностями столкнулся. В статье я описываю этапы создания карты событий и передачи данных с учетом технических особенностей сайта.

Когда я впервые внедрял LLM в production-сервис, схема безопасности выглядела примерно так: написать хороший system prompt, поставить галочку «мы всё предусмотрели» и жить дальше. Жизнь не дала долго наслаждаться этим спокойствием — первый же тест показал, что пользователи довольно быстро находят способы заставить модель «забыть» всё, что мы написали в системном промпте.

Проблема фундаментальная: system prompt — это инструкция, которую LLM старается выполнить, но не обязан. Модель может её переинтерпретировать, «забыть» при длинном контексте или просто обойти через специальные конструкции. Guardrails — это другой уровень: они работают на уровне кода, до и после вызова LLM, и модель физически не может их обойти.

Вы нормально знаете Ceph, пулы, RGW, где смотреть логи и почему внезапно полезли 403. Вопрос в другом: вокруг кластера живут люди, которым нужен не Ceph, а S3 как диск в облаке. Им нужно залить билд, вытащить дамп, перекинуть префикс между стендами, выдать временную ссылку, проверить, что объект реально лежит и какой у него размер. Без чтения ceph -w s3cmd rados etc, без объяснений про placement groups и без вашего участия в каждой мелочи.

CLI и скрипты вы держите для себя и для пайплайнов.

Консоль облака у вас может быть про другой контур. А типичный пользователь упирается в простую вещь: хочу окно с таблицей, перетаскиванием и понятной ошибкой, а не пятнадцать шагов «спроси админа».

Отсюда и смысл отдельного десктопного клиента под S3 API: не заменить вам эксплуатацию, а снять с вас поток однотипных ручных запросов и дать людям самообслуживание в рамках выданных ключей и политик.

Привет, Хабр!

Кратко о том что такое потоковая обработка данных и в чем её отличие от пакетной.

Пакет данных, это часть информации поступающая в систему которая содержит законченный или не полный фрагмент данных. Большинство механизмов цифровой передачи информации в современных системах построены на пакетной передаче. Отличие потоковых и пакетных систем обработки в том...

Иногда баг оказывается не ошибкой реализации, а ограничением API. Разбираем кейс из imageproc и image-rs.

Почему фикс оказался невозможен без изменения контракта библиотеки.

Привет Хабр! Это небольшой рассказ о моей домашней лаборатории на которой я обучаюсь различным решениям необходимых DevOps‑инженеру. Для начала пробежимся мини‑обзором оборудования, а после — расскажу о том, над чем еще стоит поработать.

Автор: Алексей Кравцов

Полтора месяца назад у меня было семь воркфлоу в n8n для новостного пайплайна. Каждый делал что-то своё. На бумаге красиво. На практике — постоянные затыки. Где-то новость застряла, непонятно где. Исправляешь одно — ломается другое.

Семь воркфлоу — семь точек отказа. И каждая ломается по-своему.

Сегодня та же задача решена иначе: 160 уникальных источников, 7127 записей в базе, 11 воркеров, 5 AI-агентов, локальная LLM на домашнем мини-ПК — и оркестратор, которому я просто пишу задачу в Telegram.

Без n8n. Без ручного управления. Почти без моего участия.

Вот как это вышло.

Orillusion + кастомные шейдеры: полный разбор процесса

Как зарегистрировать WGSL-шейдер, связать его с геометрией, настроить атрибуты и добиться анимации. Разбираем compute-шейдеры для GPU-вычислений и инстансинг на примере пяти вращающихся 4D-тессерактов. Если вам интересно то код и небольшие пояснения ниже.

Приветствую, уважаемые читатели данной статьи! Сорри за кликбейт в заголовке, но, сами понимаете, такие времена. Тем не менее, доля правды в нём была. В своё время мне удалось окончить филфак, однако последние 5+ лет занимаюсь маркетингом.

О чём эта статья? О моём первом опыте разработки Android-приложения с помощью чата GPT, взлётах и падениях морального состояния, а также инсайтах и озарениях, которые случились по пути. Текст я постарался написать простым, живым языком, с шутками, чтобы читать было не скучно. Надеюсь, вам будет полезно и интересно! Погнали!

В ноябре 2022 года OpenAI выпустила ChatGPT. За пять дней — миллион пользователей. Это был не просто технологический релиз. Это был момент, когда широкая публика впервые увидела: машина умеет делать то, что мы называли «думать». Или, по крайней мере, делает нечто неотличимо похожее на мышление.

Я занимаюсь международными закупками более 20 лет. Последние два года активно применяю ИИ-инструменты (Claude AI, Gemini, DeepSeek) в реальных рабочих процессах. В этой статье я попробую разобрать, что происходит сейчас, через призму исторических данных. Потому что паттерн повторяется — и это важно понять, чтобы принять правильные решения.

Дисклеймер: статья не про политику, а про системные ошибки управления инновациями, которые тянутся из прошлого века. Если вы менеджер, инженер или просто болеете за то, чтобы наши разработки не умирали на стадии «идея» — читайте дальше. Будет больно, но познавательно.

Тема этики в искусственном интеллекте (ИИ) существовала задолго до того, как была сформулирована сама концепция ИИ, но в последние годы приобрела решающее значение в связи с бурным развитием этой технологии. В последние несколько десятилетий активно разрабатываются концепции, формализующие различные этические понятия и нормы в ИИ. В данной статье рассматривается потенциал современных методов, используемых в рамках этой концептуальной схемы.

Для начала рассмотрим, что включает в себя проблема формализации понятия этики. Первая из них – создание различных стандартов следования этическим нормам и выбор подходящего математического аппарата для работы с этими стандартами. На современном этапе существует несколько достаточно продвинутых направлений, которые получили практическое развитие. К ним относятся нечеткая логика, многозначная логика и вероятностная логика. Однако определение уровня качественного описания этических норм для систем ИИ является для нас сегодня гораздо более приоритетной задачей.

Как уже было сказано выше, эта концепция активно разрабатывается в последние несколько десятилетий. Основополагающим для решения этой задачи можно и даже нужно считать использование булевой алгебры, широко применяемой в электронике и информатике. Эта отрасль математики занимается изучением операций с «истинными» и «ложными» значениями, обычно обозначаемыми 1 и 0 соответственно. С этим связан главный недостаток данного метода, в этических проблемах не все можно четко разделить на «хорошо» и «плохо», «правильно» и «неправильно», «тьма» и «свет». Именно такой подход в большинстве случаев предлагает математический аппарат булевой алгебры. Исключение составляют случаи, когда можно четко сформулировать некоторое условие: например, «Когда происходит событие A, выполняется действие B».

Автор: Cyberflex (по мотивам реальной разработки бриджа для Ко-симуляции "MixFighter")

Как мы сделали мост между Icarus Verilog и NGSpice: две разных реализации архитектуры.

За последние несколько лет хайпа вокруг LLM образовался новый класс решений — LLM firewall. Его часто позиционируют как аналог WAF/FW для ИИ‑приложений: фильтрация входа и контроль выхода как базовый механизм защиты. Но на практике всё сложнее.

В статье разбирается класс LLM firewall: какие угрозы он закрывает, новые вызовы и в каком направлении развивается безопасность AI‑систем

У вас есть Grafana. Она показывает графики с Prometheus. Prometheus скрейпит метрики с ваших сервисов. Если сервис упал — вы видите красный на дашборде. Если Prometheus упал — вы не видите ничего. Дашборд замирает на последних известных значениях. Если не знать, что Prometheus лежит, можно час смотреть на «зелёный» дашборд, который на самом деле показывает данные часовой давности.

Это не гипотетика. Я видел это дважды.

У каждого из нас есть «чёрная дыра», куда уходят полезные ссылки. Кто-то сохраняет их в «Избранном» браузера, кто-то пишет сам себе в Telegram, кто-то держит десяток вкладок открытыми «на потом». У меня была та же проблема. Я пробовал Notion, Evernote, Google Keep, Obsidian - всё это мощные инструменты, но для простого «сохранить ссылку и не забыть» они часто избыточны.

Так родилась идея KylikLink - минималистичного PWA-приложения для заметок и ссылок, которое работает без интернета и не требует регистрации.

Долгое время своей уютной компанией сидели на телеграме. Клиенты, заказчики, лёгкие боты для уведомлений, беседы отделов и прочие прелести всем известного мессенджера. В этой статье поделюсь недостатками, которые мешают нормальному переходу тысяч людей на отечественный MAX (по крайней мере в качестве рабочего мессенджера).

Важная оговорка. Я работаю в малом бизнесе. Тратить лишние несколько тысяч рублей на битрикс или другие аналоги можно, но не хочется. К тому же телеграм закрывал все возникающие вопросы и проблемы. Если уж тысячи людей оставили без выбора, отечественный аналог может просто скопировать функционал телеграма, проверенный годами работы. К сожалению, МАХ является лишь копией ICQ NEW (в последствии VK Teams), застрявших в 2016 году. Некое понятие о работе кода я имею, но программистом не являюсь. Поэтому ниже пойдёт чистый "пользовательский" опыт.

И введём термина Б50 - бухгалтер пятидесяти лет. Вообразите себе обычную трудягу, которой поставили приложение МАХ. Она им пользуется каждый день, не разбирается ни в коде, ни в костылях, ни в банальных вещах по типу "перенесите иконку на панель задач". Под этот термин попадают и узкопрофильные специалисты - в трафаретной печати или деколи они просто асы. Но когда дело доходит до компухтеров - они предпочитают позвать сисадмина или любого молодого человека, по возрасту своему умеющего разбираться с технологиями.

Расскажу, как у меня получилось переформатировать работу отдела, чтобы показать результат руководству и своим сотрудникам.