Обновить

Все потоки

Сначала показывать
Период
Уровень сложности
ЕЖЕДНЕВНЫЙ ХАБР | 12 АВГ 2026
Охват57K

Мир, рассчитанный на рост, заканчивается

Некоторые графики объясняют происходящее лучше, чем десяток книг с прогнозами. Вот, например.

Это структура демографической нагрузки в Европе с 1950 года. В 1950-м на сто человек трудоспособного возраста приходился 41 ребёнок и 12 пожилых. В 2023-м - 24 ребёнка и 31 пожилой. Сама нагрузка почти не сдвинулась: 53 иждивенца тогда, 55 сейчас. Перевернулась её структура.

Раньше большинство тех, кого содержало работающее общество, только собирались войти в экономику. Теперь всё большая доля иждивенцев из неё, наоборот, выходит. За этим сдвигом проявляется смена модели, на которой держится почти всё, что мы считаем устройством нормальной жизни.

Мир, рассчитанный на рост, заканчивается

Как я создал свою мини‑Вселенную

Уровень сложностиПростой
Время на прочтение4 мин
Охват и читатели13K

Привет, читатель!

Однажды, после просмотра ролика про эволюцию Вселенной, я загорелся идеей создать свою, со своими правилами. В итоге я написал собственный физический движок на С++, и в этой статье я расскажу про него, историю создания, и разные нюансы.

Читать далее

Новости

Всё, что вы хотели знать о локальном ИИ, но стеснялись спросить

Уровень сложностиСредний
Время на прочтение25 мин
Охват и читатели12K

Если вы когда-нибудь смотрели на HF и не понимали, что такое DFlash, квантизация и почему одна и та же модель лежит в десяти репозиториях от десяти разных людей — или давно собирались поднять LLM у себя, но всё не находили повода — выход Muse Glimmer 30B буквально лучший момент начать. Буквально со своего MacBook Air. Ага, да вот уже сейчас прямо.

Погрузиться в мир локальных моделей

ESP-KVM: как я сделал IP-KVM на ESP32-P4 за копейки — и обо что споткнулся по дороге

Уровень сложностиСредний
Время на прочтение10 мин
Охват и читатели5.9K

Собрал полностью открытый IP-KVM на ESP32-P4: две платы без единой капли припоя, прошивка прямо из браузера, а по возможностям он уже почти догнал “взрослые” KVM-over-IP - видео с автоопределением режима, виртуальный привод, ATX, Tailscale и даже маленький экранчик со статусом на корпусе (которого пока нет). Внутри - вся история проекта: от “сервер не грузится, а монитор на антресоли” до граблей с H.264, microSD…

Ну давай, покажи уже, что получилось!

Как перестать искать место для плат и начать тестировать

Время на прочтение7 мин
Охват и читатели4.9K

Привет, Хабр! Меня зовут Антон. Я работаю в группе разработки аппаратной поддержки СнК в YADRO. Моя команда занимается разработкой аппаратной и программной частей стендов для тестирования полупроводниковых продуктов, поэтому наша деятельность находится на стыке железа и программирования. А тестовая лаборатория — неотъемлемая часть нашей работы.

Мой рассказ будет состоять из двух частей. В первой я расскажу, как мы организовали лабораторию и разместили стенды. Во второй — покажу, какое оборудование помогает сделать работу инженеров быстрее и удобнее. 

Читать далее

Формула «идеального enterprise» для open-source

Уровень сложностиСредний
Время на прочтение6 мин
Охват и читатели4.5K

Как отделить платные enterprise-функции от open-source кода так, чтобы их нельзя было взломать с помощью ИИ — показываю на примерах Dokploy и Pangolin.

Читать далее

41,6% → 67,2%. Нейросеть далеко обогнала человеческий рекорд по гипотезе Римана

Уровень сложностиСредний
Время на прочтение21 мин
Охват и читатели9.7K

В комментариях к статье про теорему Миттаг-Леффлера я пообещал разобрать гипотезу Римана понятно и подробно. Неожиданно оказалось, что пока я писал текст, ИИ произвел в этой области исследований новый прорыв и поэтому содержание статьи пришлось расширить.

10 августа 2026-го года Anthropic выложила препринт на тридцать пять страниц. В графе «автор» они указали Claude. Утверждение о достигнутом результате выглядит невероятно: ИИ доказал, что не менее двух третей нетривиальных нулей дзета-функции лежат на критической прямой.

В последние десятки лет прогресс в этой задаче измерялся в сотых долях одного процента и каждый такой сдвиг считался достижением: настолько хватало мощи человеческого гения.

В этой статье я расскажу о том, что это всё значит и почему это очень круто.

Ниже также — обещанный вывод связи между нулями дзеты и простыми числами, потом что именно доказано, как (идея действительно умещается на страницу и она красивая), как её нашли — там настоящий детектив, — и чего всё это не значит. Последнее важнее всего, потому что новостные заголовки на эту тему врут как минимум наполовину.

Читать далее

Как оптимизировать расходы на инфраструктуру для искусственного интеллекта. Выбираем железо и модели под разные задачи

Время на прочтение12 мин
Охват и читатели4.2K

В отчете The State of AI 2025 агентство McKinsey заявляет, что 88% компаний уже используют ИИ хотя бы в одном бизнес-процессе. Grand View Research отмечает, что по их прогнозам глобальный рынок вырастет до 3,5 триллионов долларов к 2033. Уже сейчас мы можем отследить эту динамику.

Однако AI-сервисы не бесплатны. Компании, которые начали с токенизированных API, часто обнаруживают, что при реальной нагрузке их счета растут быстрее, чем польза от ИИ. Поэтому возникает вопрос: как развернуть искусственный интеллект на собственной инфраструктуре и не переплатить.

Привет! Привет! Меня зовут Сергей Ковалёв, я менеджер продукта в Selectel. В статье отвечу на этот вопрос, сравню токенизированные API с on-premise и разберу, когда собственное железо будет выгоднее арендованного. Подскажу, как выбрать модель в зависимости от задачи и GPU под разные сценарии: от простого чат-бота на L4 до многоагентных систем на HGX B300. А в конце дам пошаговый план, как перейти с токенов на собственную инфраструктуру и посчитать реальную стоимость запроса.

Читать далее

::%16777216 — странный артефакт в логах RDP: история одного расследования

Уровень сложностиПростой
Время на прочтение12 мин
Охват и читатели4.5K

В логах RDP-подключений иногда встречается запись, которая выглядит как ::%16777216 — и это вместо привычного IP-адреса. Про такой артефакт пишут в отраслевых отчетах уже несколько лет. Он всплывает в описаниях атак с туннелированием RDP, и практически всегда авторы упоминают утилиту ngrok. Но при этом почти никто не объясняет, что это за значение, какова его природа и почему оно записано именно так. Складывается впечатление, что авторы либо не знают ответа, либо считают эту деталь слишком мелкой для пояснений.

Я Константин Грищенко, в Positive Technologies я отвечаю за развитие технологий SOC. Работаю в этой сфере больше пяти лет, а всего в практической информационной безопасности — уже 23 года. В ноябре 2024 года в одном из докладов на конференции SOC Forum я в очередной раз увидел упоминание этого артефакта и решил все-таки попробовать разобраться в том, что это такое.

Читать далее

Как мониторить Java-приложения: метрики, алерты и правило 80/20

Уровень сложностиСредний
Время на прочтение12 мин
Охват и читатели4.2K

Хороший мониторинг помогает быстро понять, что происходит с приложением и куда смотреть в первую очередь. Для этого не нужно пытаться измерить всё: базовый набор технических метрик покрывает большинство типовых проблем, а бизнес-метрики, SLO и анализ аномалий помогают заранее замечать нетипичные отклонения. В Календаре мы называем этот подход правилом 80/20.

Всем привет! Меня зовут Настя, я бэкенд-разработчик в Яндекс 360 и отвечаю за надёжность Календаря. В этой статье я покажу, какие метрики стоит взять за основу, как выбирать полезные алерты и чем дополнять базовый набор для оставшихся 20%.

Читать далее

Kubernetes — это эксплуатация, а не деплой. Мы шли к этому пониманию 7 лет

Время на прочтение13 мин
Охват и читатели3.1K

Kubernetes называют инструментом автоматизации. Ирония в том, что первые годы его эксплуатации в облаке — это история ручного труда: сертификаты, которые никто не обновлял, кластеры, которые деградировали молча, клиенты, которые ждали поддержки там, где мы предполагали самообслуживание. Мы начали делать managed Kubernetes в 2018 году, когда на российском рынке этого сервиса почти не существовало. Эта статья о том, что значит слово «managed» на самом деле — и какую архитектуру оно в итоге требует.

Читать далее

Проклятие незнания, или Неочевидная ошибка учителя

Время на прочтение4 мин
Охват и читатели7.9K

Через несколько лет преподавания я уткнулся в удивительную вещь, которую надо бы иметь в виду всем, кто занимается обучением людей. Если кто-то где-то это уже встречал в сформулированном виде, напишите плиз.

В детстве я получил задание вскопать участок 3×3, а попадающиеся камни сбрасывать вон в ту кучу. Я провозился на одном квадратном метре полчаса, углубившись на две лопаты. Я считал, что главный смысл моей работы в том, чтобы очистить землю от камней. А надо было просто вскопать участок (на одну глубину лопаты!) – подготовить его к посадке чего-то там. Камни уж постольку-поскольку.

Часто преподаватели/тренеры/руководители, давая задание, исходят из того, что студент/подчинённый понимает не только цель конкретно этого промежуточного задания, но и КОНЕЧНУЮ цель процесса, частью которого это задание является. Это описанная когнитивная ошибка: https://ru.wikipedia.org/wiki/Проклятие_знания

А потом ругаются: «Я вам сто раз объяснял». И вроде бы он всё верно объяснил, но не обозначил, что в задаче принципиально для конечной цели, а что не очень (для него-то ведь это само собой разумеется).

Читать далее

От ручных правил к модели: как автоматизировать субсидии, если нельзя просаживать метрики в АБ

Уровень сложностиСредний
Время на прочтение12 мин
Охват и читатели3.7K

Привет! Я Арина Сокова, аналитик в Авито Подработке. Мы отвечаем за то, чтобы смены на платформе закрывались, исполнители и заказчики находили друг друга, а платформа не тратила на продвижение сервиса слишком много. В статье расскажу, что такое субсидии в Авито Подработке, и как мы перешли от ручного назначения субсидий по бизнес-правилам к автоматической системе.

Текст будет полезен аналитикам и продакт-менеджерам, которые работают с ценообразованием, субсидиями, промомеханиками и любыми задачами оптимизации бюджета при ограничениях.

Читать далее

OSINT проекта hilter.com. Скам?.. Спойлер да

Время на прочтение12 мин
Охват и читатели4.5K

Проверил метаданные их документов, реестр компаний, их репозиторий с кодом и блокчейн. Отправил 6,66 доллара, чтобы посмотреть, куда уйдут деньги. Больше всего сказала опечатка в одном слове интерфейса. И порог вывода: пятнадцать миллионов долларов.

Читать далее

Ближайшие события

Мысли ИИ научились читать с помощью другого ИИ. Внутри нашли чужие пароли и ключи

Уровень сложностиПростой
Время на прочтение4 мин
Охват и читатели9.4K

Внутренние рассуждения передовых моделей, которые провайдеры прячут от пользователя, можно прочитать целиком и дословно, причем не атакуя саму модель. Восемь исследователей, в том числе из ELLIS Institute Tübingen, Института интеллектуальных систем Общества Макса Планка, Tübingen AI Center, MATS и Snyk, 10 августа выложили препринт "Stealing Reasoning Traces from Proprietary LLM APIs" с работающей атакой на модели трех крупнейших поставщиков: Anthropic, OpenAI и Google. Попутно авторы прогнали свой метод по публичным репозиториям и достали из чужих зашифрованных блоков 62 ключа API, 33 пароля, 24 токена доступа и еще несколько сотен секретов, о которых их владельцы не подозревали.

Читать далее

Сертификат TLS для IP-адреса

Уровень сложностиСредний
Время на прочтение7 мин
Охват и читатели4.3K

Let’s Encrypt всегда проверял только доменные имена. Однако с развитием микросервисных архитектур, API-взаимодействий и IoT-устройств возникла необходимость защищать трафик серверов, у которых нет домена. 15 января 2026 года стал общедоступным профиль shortlived с 6-дневными сертификатами для «чистых» IP-адресов. Теперь не нужно тратить деньги и время на покупку и регистрацию бесполезных доменных имен.

На Хабре уже есть подробные статьи и руководства на тему настройки HTTPS, выпуска сертификатов и конфигурации веб-серверов, но в большинстве случаев они объясняют, как защитить сайт с доменом. Мы же разберём, как обойтись без него и выпустить официальный доверенный TLS-сертификат прямо на «голый» IPv4-адрес.

Читать далее

Что там с trait upcasting: год спустя

Уровень сложностиСредний
Время на прочтение14 мин
Охват и читатели3.9K

Приветствую. В Rust есть целый класс костылей, который лежит буквально в каждом крейте с API на dyn старше пары лет. Методы вида as_super, as_debug, into_dyn_display.

Крутанёшь поиск по большим репозиториям на GitHub, найдёшь такое тысячами. Каждый делает одну и ту же тупую вещь: возвращает тот же самый &self, только под нужным трейт-объектом. Встроенно очевидная операция, которую больше десяти лет не могли завезти в язык.

С Rust 1.86 (3 апреля 2025) все эти костыли стали не нужны. Trait upcasting наконец стабилизирован: &dyn Sub спокойно кастится в &dyn Super, если trait Sub: Super. Причём стабилизировали не с первого раза. В конце 2023-го фичу мерджили, потом откатывали из-за двух багов в соундности, потом чинили, потом снова находили баги. Только к весне 2025 получилось выкатить окончательно.

Прошёл год стабильной жизни с фичей, экосистема переварила, паттерны поменялись. Разберём: как расширили vtable под эту штуку (спойлер: ещё в 2021-м, за четыре года до самой стабилизации), сколько багов в соундности нашли на nightly и в чём была суть, почему dyn MyAny: Any теперь одна из самых частых идиом, и почему Vec<Box<dyn Sub>> в Vec<Box<dyn Super>> всё равно не летит.

Читать далее

Агентская разработка и Documentation Driven Development: когда ИИ пишет не код, а контракты

Время на прочтение9 мин
Охват и читатели3.7K

Привет, Хабр! Я Матвей Лихота, старший Go-разработчик. В предыдущем материале я показывал, как получить Go-код из OpenAPI. Теперь хочу сделать еще один шаг назад — к моменту, когда контракта еще нет.

На демо частенько можно увидеть, как по простому запросу «напиши CRM» или «собери интернет-магазин» LLM уже через минуту готовит сервер, модели, миграции и тесты. Но в реальности, конечно, все происходит чуть иначе: проверяем код, а там — сюрприз-сюрприз ошибки. Повторив тот же промпт, мы получим другую архитектуру и снова потратим время на проверку. И нет гарантии, что после переделки ошибок не станет еще больше.

Конечно, все дело в промпте. Согласитесь, странно просить модель понять задачу, выбрать архитектуру, определить границы и все реализовать за один шаг? Что, если LLM сначала проектирует систему и выпустит OpenAPI, Proto, JSON Schema, CloudEvents и AsyncAPI? А код мы добавим чуть позже: за повторяемую часть будут отвечать обычные генераторы, а за проектно-зависимую — разработчики и агент в контексте репозитория.

Такой подход, где главным артефактом становится контракт, а код — его производной, можно назвать Documentation Driven Agent Development или Specification Driven Agent Development. Как он работает — покажу на примере разработки простой автоматической телефонной станции (АТС), а еще проведу границу между генераторами и агентами.

Читать дальше

Когда комментировать на Хабре: я разобрал 4404 комментария

Время на прочтение8 мин
Охват и читатели3.6K

Некоторое время назад я решил оживить мой аккаунт на Хабре. Покомментировав с умным видом здесь и тут, я решил подвести научную базу: собрал 4404 чужих комментария из 250 тредов и посчитал, когда и где надо оставить комментарий, чтобы он набрал максимум лайков. Спойлер: час на часах не важен, а вот позиция в треде и первые сутки решают всё.

Погрузиться в Биг Дейту

AI-дайджест #3

Время на прочтение6 мин
Охват и читатели3.4K

Друзья, всем привет! На связи Ольга Попова, ИИ-Евангелист Лаборатории искусственного интеллекта Департамента больших данных Россельхозбанка. Я подготовила новый дайджест новостей про ИИ. Поехали!

Anthropic выпустила Claude Opus 5, OpenAI обновила модель по умолчанию в ChatGPT до GPT-5.6 Luna,  Alibaba выпустила Qwen3.8-Max, китайская MiniMax разрабатывает открытую модель с 2,7 трлн параметров и не только!

Больше новостей про ИИ

Хочешь сделать лотерею — думай «как лотерея», или Почему пять месяцев Discovery без требований — это правильно

Уровень сложностиСредний
Время на прочтение9 мин
Охват и читатели3.6K

Или как один лотерейный билет превратился в несколько сотен требований, десятки интеграций и пять месяцев Discovery.

Когда мне предложили заняться разработкой с нуля цифрового сервиса Альфа‑Мании, я была уверена, что понимаю задачу. Что может быть проще? Клиент открывает мобильное приложение банка, выбирает лотерейный билет, оплачивает его, ждет розыгрыш и, если цифры в лотерейном билете совпали — получает выигрыш. На первый взгляд всё выглядело как вполне стандартный цифровой продукт: несколько экранов мобильного приложения, интеграция с партнером, немного аналитики, немного CRM‑коммуникаций и привычная продуктовая работа.

Я никогда так не ошибалась.

Через несколько месяцев я уже обсуждала особенности прогрессивной шкалы НДФЛ, разбиралась в требованиях к онлайн‑кассам, участвовала в проработке процессов идентификации победителей и спорила с коллегами о трактовке отдельных пунктов законодательства о лотереях. 

При этом ТЗ всё ещё не было.

Наверное, это первый проект в моей карьере, где мы сознательно не писали бизнес‑требования почти пять месяцев. Но не потому что не успевали или не хватало ресурсов, и уж точно не потому что не умели писать BRD. Просто довольно быстро стало понятно, что писать требования к тому, чего ты сам пока не понимаешь — самый быстрый способ построить неправильный продукт. Поэтому вместо того, чтобы открывать шаблон BRD, мы начали исследования.

Именно тогда я поняла, что самые сложные продукты начинаются не тогда, когда команда не знает решения, а тогда, когда она практически ничего не знает про предметную область. Об этом я и расскажу. Эта статья про discovery. Про исследования, важность которых часто недооценивается.

Читать далее