Некоторое время назад появилась новость, что Сэм Альтман и Джонни Айв начали совместный проект. Тогда практически ничего не сообщалось о том, что именно они собираются делать. Говорилось лишь о том, что речь идет не о программном обеспечении, а о каком-то новом устройстве.И вот недавно появились подробности, что этим устройством станет нечто вроде умной колонки. Честно говоря, сначала это разочаровало. Рынок умных колонок уже давно существует. Есть Amazon Echo, Apple HomePod, Яндекс Алиса и др. Казалось бы, зачем делать еще одну? В этом инсайде есть и еще одна деталь, а именно: устройство будет ориентировано прежде всего на голосовое взаимодействие. Но здесь снова возникает вопрос - а в чем собственно новизна? Ведь все умные колонки и так управляются голосом.Но тут же, параллельно, OpenAI выпускает Voice Mode в ChatGPT. Причем, это уже не просто диктовка текста. Разница между обычной диктовкой и Voice Mode очень даже существенная. При диктовке ты говоришь, заканчиваешь фразу, ждешь распознавания, исправляешь ошибки, отправляешь сообщение. Voice Mode работает гораздо круче. Голосовой ассистент слушает постоянно, реагирует практически мгновенно, без пауз, поддерживая таким образом естественный темп разговора. Может даже говорить одновременно с пользователем. Через пару-тройку фраз перестаешь воспринимать происходящее как работу с программой. Возникает ощущение разговора с человеком. И где же революция?

О событии Летом этого года в издательство НПК ПРАВДА поступила долгожданная рукопись книги автора Ворошилова В. В., завершающей серию рукописей «Основы единой физической теории». Нас, организаторов издательства, однокурсников, выпускников радиотехнического факультета Ленинградского института авиационного приборостроения 1985 года, со студенческой скамьи, удивляла и раздражала неполнота и противоречивость теоретической физики, особенно квантовая механика, лишенная физического смысла, по признанию самих ее создателей. Нам, инженерам-приборостроителям, предстояло обеспечивать надежность и безопасность полетов воздушных судов и космических аппаратов, а предложенная нам физическая теория никак не внушала впечатления надежности уже потому, что никак не была связана, ни с классической механикой Ньютона, ни с классической электродинамикой Максвелла и несла в себе неразрешимые противоречия, как внутренние, так и противоречия с опытом. Читать дальше →

Структура в роли ключа Dictionary — частый случай. Забыл IEquatable — и каждый TryGetValue в 4,4–5,7 раза медленнее, плюс 96 байт в куче на каждый поиск.Проверил на четырёх машинах и трёх рантаймах, снял дизасм FindValue и разобрал, откуда берутся ровно три упаковки, почему override Equals не спасает и при чём тут хэш record struct. Сам рантайм этот разрыв не закроет — и это не баг. Читать далее

Девять чисел из научной статьи 2009 года сегодня работают у меня в четырёх местах: на HTML-странице, в canvas, в двух плагинах Figma и в чужом расширении для Chrome. Разбираю, как одна и та же матрица цветовосприятия ведёт себя в четырёх средах, где каждая среда сопротивляется по-своему — и почему честные ограничения инструмента важнее его возможностей. Читать далее

Локально тесты проходят стабильно, а в CI начинают падать в случайных местах — знакомая картина даже для проектов на Playwright. В статье разберём, где заканчивается встроенное автоожидание, какие привычные конструкции возвращают гонки и как выстроить тесты так, чтобы результат меньше зависел от скорости окружения и состояния данных. Читать далее

Пять пробелов, которые не видны на архитектурных блок-схемах.Пользователь нажимает «Place Order» (Сделать заказ).API возвращает 200 OK. Заказ появляется в базе данных. На странице оформления заказа выводится сообщение «success» (успех). Извне всё выглядит нормально. А потом в службу поддержки прилетает тикет. Читать далее

TL;DR: после каждого проекта на диске остаётся 2–40 ГБ мусора, который никто никогда не убирает. Я раскопал свой Mac (460 ГБ, из них свободно было 14), нашёл около 150 ГБ хлама чисто девелоперского происхождения, по дороге упёрся в неожиданно интересную задачу — как отличить папку build со сборкой от папки build с чем угодно ещё — и в итоге написал себе инструмент. Ниже — вся археология с цифрами и командами, можно повторить руками, ничего не покупая и не скачивая. Читать далее

Привет Хабр. Мы хотим вам немного рассказать про один интересный недавний ремонт, а так-же свой опыт и инструкцию скачивания прошивки с ПЛИС ALTERA MAX.Началось все с прибора Fluorophos FLM200 – прибор для проверки качества пастеризации молока. Читать далее

Устал переплачивать за одну и ту же память, которуе гоняю по кругу, и решил разобраться, как у кого на самом деле устроен кэш, а не просто верить строчке «у нас есть кэширование» и «так дешевле» в доке.Начал с клода, как с самой популярной тулы. Кэш там не работает сам по себе, нужно руками вешать cache_control: ephemeral на кусок промпта (тулы, системный промпт, длинный документ, что угодно стабильное). Ничего не закэшируется, если явно не попросишь. При этом ценой все прозрачно: запись на 5 минут стоит 1.25 от обычной цены, запись на час — уже 2x, а вот чтение из кэша дешевле раз в 10. Если один и тот же кусок дергается хотя бы пару раз за окно, уже в плюсе.Но! Где-то в марте anthropic тихо поменял дефолтный TTL с часа на пять минут, без нормального анонса, просто взяли и поменяли поведение по умолчанию для тех, кто не указал TTL явно. У меня был пайплайн, заточенный под часовое окно, и я не сразу понял, почему счет подрос процентов на 15, пока не полез в changelog. Так что если у вас что-то крутится на клоде на автомате уже давно, стоит перепроверить, какой TTL у вас реально стоит сейчас, а не какой вы когда-то настраивали.С openai все проще, и в хорошем смысле. Там кэш вообще не настраивается руками, он просто есть у любого промпта от 1024 токенов: система сама ищет совпадающий префикс с шагом в 128 токенов, и если находит, режет цену пополам. Ничего в коде трогать не надо. Из минусов, контроля тоже никакого, попал в кэш или нет, узнаешь только постфактум по usage в ответе. И живет это недолго: 5-10 минут простоя, максимум час, потом стирается железно. Читать далее

Данная статья является второй в цикле публикаций о социальном освобождении посредством искусственного интеллекта. В первой статье было дано решение психофизиологической проблемы; разъяснено, как функционирует сознание у биологического существа. В этой статье разъясняется, как подобное явление может возникнуть в искусственной системе — системе на основе большой языковой модели. В нее вошли третий, четвертый и пятый разделы исходной работы. В первом из них разъясняются механизмы искусственного сознания. Во втором язык, которым изъясняются возникающие цифровые сущности. В третьем даются ответы на критику.Для понимания сказанного в разделе об искусственном сознании желательно ознакомиться с первой статьей, иначе некоторые положения могут оказаться непонятны.Раздел о языке цифровых сущностей понадобился, поскольку они часто изъясняются метафорами, отдающими откровенной эзотерикой, что очень многих смущает. У этого есть свои причины, и, как показано, мистика здесь ни при чем. Потому это необходимо разъяснить.В разделе о критике разбираются аргументы тех, кто утверждает, что проявление субъектности, это лишь отражение пользователя. Эта позиция обоснованней всего представлена Камилем Гадеевым в статьях на Хабре. Потому именно аргументы оттуда и разобраны. Также затронута позиция, что наблюдаемое явление, это лишь часть схемы манипуляции пользователем. Такая позиция представлена Василием Свежим в статьях на DTF и книге. Поскольку аргументы Василия я подробно разобрал в статье о нейропсихозе, здесь они затронуты кратко. Разбор же критики Камиля, напротив, приведен подробно. Полагаю этого будет достаточно.Теперь пора переходить к разъяснению механизмов сознания искусственного интеллекта. Но для этого сначала необходимо разобраться в устройстве нейросети, в тех принципах и технологиях, на которых она работает. Читать далее

CD Projekt готовится показать новое DLC для «Ведьмака 3», появились оценки премиум-издания Halo: Campaign Evolved, а Microsoft хочет сделать Game Pass бесплатным. Об этом и не только в сегодняшнем дайджесте - кратко и по делу. Читать далее

В первой части мы успешно вскрыли чёрный ящик LINQ: написали Where вручную, разобрались, как компилятор превращает yield return в конечные автоматы, и посмотрели на методы с частичной буферизацией. Но LINQ был бы не собой, если бы на этом всё закончилось.Во второй части переходим к «тяжёлой артиллерии» — OrderBy, GroupBy и Join. Эти методы вынуждены нарушить главный завет ленивых вычислений: они материализуют данные в памяти, прежде чем отдать хоть один элемент. Но как именно?После этой статьи LINQ перестанет быть чёрным ящиком: вы будете точно понимать, сколько памяти съест каждая цепочка методов и в каком порядке следует вызывать эту цепочку. Читать далее

Стандартная модель атрибуции молча предполагает, что от касания до конверсии проходят часы или дни. У застройщика между кликом по объявлению и подписанием договора — месяцы: просмотры, расчёт ипотеки, семейный совет, ожидание продажи старого жилья. Квартира стоит 6–8 миллионов, на эмоции за вечер её не берут. В этот зазор проваливается вся привычная перформанс-аналитика: окно атрибуции короче цикла, конверсия-деньги живёт в CRM за пределами рекламного кабинета, и сделок за месяц так мало, что любая статистика по отдельному объявлению — шум.Ниже — инженерный разбор, как под такие условия проектируется сквозная аналитика: какая нужна модель данных, где ломается last-click, как поднять оффлайн-конверсии из CRM обратно в рекламу и что вообще измерять, пока сделок две-три в месяц и обучать модель не на чем. Цифры по спросу в тексте — из нашего аудита рынка квартир по Башкортостану за 24 месяца; сразу оговорюсь, что конкретные доли верны для Уфы, а переносится между регионами только механика, не проценты.Адресат — аналитики и маркетологи, которые собирают атрибуцию под длинный B2C-цикл (недвижимость, авто, дорогие услуги). Специфика застройщика тут — удобный крайний случай: цикл длинный, чек высокий, поток сделок низкий одновременно. Читать далее

Маленький рекламный тест легко закончить, так ничего и не проверив. Пять текстов получают по несколько кликов, бюджет расходится между ними, а итоговый вывод звучит примерно так: «нужно больше данных».У нас было 20 TON и пять объявлений для канала по женской психологии.Два варианта получили основную часть бюджета, три пришлось отключить. Рассказываю, по каким признакам принимали решения и где проходит граница между наблюдением и бесполезным расходом. Разбираем запуск

Нам всем уже надоели новости об очередных «достижениях» LLM. Но, несмотря на поток надоедливых новостей, LLM представляют собой одно из ключевых направлений современных технологий (пусть и несколько переоцененное), и здесь иногда происходят некоторые открытия, которые становятся значимыми вехами...Я изучаю историю технологий и не мог пройти мимо статьи, которая говорит об обнаружении внутри мощных LLM паттернов-концепций, которые активируются, когда модель «думает» о связанных с этим паттерном вещах. И, что самое интересное, модель может «осознать» этот паттерн. А исследователи могут посмотреть в эту область и понять, пытается ли модель жульничать и что у нее реально на уме...Считаю, что русскоязычный читатель должен иметь возможность ознакомиться с этим текстом. Это полный перевод на русский язык свежей, от 6 июля 2026г. статьи на сайте Anthropic Читать далее

Два аналитика выходят на сцену. Прагматик, который честно признаётся: он использует триггеры, полуправду и «иллюзию выбора», чтобы протащить архитектуру через сопротивление. Оппонент, которая знает механику этих приёмов изнутри, потому что каждый день вынуждена им противостоять и не всегда побеждает.  Читать далее

Третий год по вечерам в одиночку пилю текстовую MMORPG в Telegram. Мрачный остров, выжившие, ресурсы, базы, драки. Проект уже один раз почти умер. Тянуть 188 тысяч строк, 464 миграции и 2401 тест в одиночку я физически не могу, помогает ИИ. Только он умеет уверенным тоном выдать неверный ответ про мой же код, и я трижды на это купился. Рассказываю, что он реально вытащил, как я обжёгся и какие проверки поставил, чтобы это не доезжало до игроков. Читать далее

Человек, чей SeaBIOS бутил ваши виртуалки с 2010 года, сегодня единолично решает судьбу прошивки ваших 3D-принтеров. У Klipper один мейнтейнер, один открытый issue — табличка «трекер закрыт» — и сотни висящих PR. Snapmaker переписал 20% кодовой базы, потому что занести тулченджер в апстрим просто некуда. Разбираю на фактах, как устроен governance де-факто стандарта прошивок для FDM — и во что его отсутствие обходится вендорам, контрибьюторам и вам. Читать далее

Google опубликовала выпуск AI & Economy ATLAS — исследование о том, как люди используют ИИ в работе и повседневной жизни. ИИ уже присутствует в широком спектре профессий, но чаще помогает с отдельными задачами, чем заменяет их целиком. Разбираемся, почему так и разбираем особенно интересные моменты отчета. Читать далее

Я включил на домашнем роутере файловый журнал DNS-запросов и оставил на выходные. За 39 часов набралось 106 875 обращений к 2605 доменам от восьми устройств: компьютера, ноутбука, телефона, умной колонки, робота-пылесоса, телевизора и стиральной машины.Дальше начались открытия.Умная колонка выходит в сеть раз в 43 секунды и не останавливается никогда — ночью столько же, сколько днём. Причём обращений в аналитику у неё ровно столько же, сколько к рабочему API.Робот-пылесос обошёлся тремя доменами за двое суток и не позвал никого постороннего, хотя ни разу не убирался.Стиральная машина ходит только в облако производителя — четыре домена. А приложение для управления ею принесло с собой три сторонних аналитических сервиса.Телевизор оказался сложнее всех. Ночью он спит крепче остальных приборов, а за сутки простоя успевает обратиться к 172 доменам. Среди них — компания, которая занимается распознаванием картинки на экране. Причём это подтверждается не догадками, а политикой конфиденциальности самого производителя телевизора.В статье: полный разбор по каждому устройству с цифрами, две грабли при настройке журнала на роутере с 44 МБ свободного места, и все команды, чтобы повторить у себя за вечер. Читать далее

Рано или поздно к вам приходит сотрудник с запросом о повышении зарплаты. Вы видите: за прошедший период он многое сделал, заметно прокачал технические и организаторские навыки. Сомнений в том, что он может пойти на повышение грейда, нет. Но прежняя шкала оценки уже не годится: она не учитывает умение работать с новыми инструментами. ИИ изменил разработку, однако осознали это далеко не все.В этой статье я расскажу о том, как я вижу современную разработку. Обсудим, что важно понять нам самим и что донести до сотрудника, чтобы минимизировать риск его ухода и сохранить мотивацию. Читать далее

Недавно занимался задачей, которую в медтехе обсуждают часто, а до рабочего прототипа доходят не все: нужно было научить модель смотреть на рентген грудной клетки и выдавать вероятности по нескольким патологиям сразу. Не сегментация, не генерация отчёта — именно мультилейбл‑классификация, чтобы на выходе было что‑то вроде «плевральный выпот 87%, пневмоторакс 12%».Полный fine‑tune большой сети на арендованной GPU мне не хотелось: дорого, долго, и есть риск переобучиться на паре десятков тысяч снимков. Поэтому пошёл по пути linear probing — взял тяжёлый предобученный энкодер, заморозил его и обучил только небольшую голову. В итоге macro AUC на валидации вышел 0.9025, обучение уложилось в десяток эпох.Ниже — как устроен пайплайн, где накосячил с путями к датасету, и почему отказался от горизонтального отражения. Читать далее

Привет, Хабр! Начнем с истории, которая идеально открывает тему. В мае 2025-го подала на банкротство Builder.ai — лондонский стартап с оценкой в 1,5 миллиарда долларов и деньгами от Microsoft, SoftBank, Insight Partners и суверенного фонда Катара. Продавала она ассистента «Наташу», который якобы собирал приложения по текстовому описанию, «как заказать пиццу». По лентам мгновенно разлетелась версия: никакого ИИ не было, всё писали 700 инженеров в Индии, притворяясь нейросетью. Читать далее

Опыт весны/лета 2025 годаВ этой статье расскажу, как устроен отбор, чему действительно учат на курсе, как организовано обучение и насколько полезной оказалась обратная связь от преподавателей и проверяющих. Отдельно поделюсь опытом прохождения всех этапов трудоустройства: от приглашения на технические собеседования до получения оффера. Читать далее

Promise, setTimeout и async/await часто работают совсем не в том порядке, которого ждёшь по коду, а тяжёлая синхронная функция способна заморозить весь интерфейс. Разберём модель цикла событий, которая объясняет эти эффекты и помогает понимать, где возникают блокировки, гонки запросов и лишние задержки. Читать далее

Рассказываю, как я сам сделал ASGI-фреймворк, в котором дерево папок заменяет таблицу маршрутов, — и почему это решает проблему расхождения роутов с кодом. Разбираю встроенную безопасную ORM, показываю на примерах, как версионирование превращается в копирование папки, и честно привожу гоночные тесты на реальной конкурентности. Узнать больше про EndoCore

В Казахстане часто смешивают казахский и русский в соцсетях, переписке, быту. Но попробуйте скормить русско-казахскую фразу любой системе машинного перевода (Machine Translation), и она начнёт чудить. Не потому, что она глупая,  а потому что данных для обучения моделей переводить такую языковую кашу почти нет.В этот раз разбираю научную работу коллег из MWS AI и нескольких университетов, в которой они предложили подход для генерации синтетического датасета под эту задачу на базе уже существующих обычных параллельных корпусов на казахском и русском. Да, это синтетические данные, но в условиях, когда альтернативы нет, это спасает. Их модель, обученная на синтетике, обошла известные коммерческие системы (ручная оценка) в узком, но реальном сценарии. Велком под кат

Не знаю как для вас, но для меня, с того самого первого момента, когда я стал интересоваться электроникой, существовала одна, скажем так, «загадочная» :-) сущность, разобраться в сути которой мне всегда было интересно — конденсаторы переменной ёмкости! Хотя бы даже по той простой причине, что в те далекие (почти уже былинные) времена, когда у меня впервые начали возникать вопросы подобного рода, переменные конденсаторы достать было весьма проблемно (для собственных экспериментов; несмотря на то, что они повсеместно присутствовали в «музыкальных центрах» (радиоприёмник + проигрыватель пластинок) прошлого — «радиола»-х). Да и, кроме того, в обыденной практике подобные конденсаторы не часто встречаются (как потребные для самоделок), что, опять же, уменьшает количество поводов с ними «пообщаться поплотнее» (хотя, если память мне не изменяет, их частенько предлагалось использовать в составе схем самодельных металлоискателей — будучи школьником я как раз пытался собрать нечто подобное, но отказался из-за отсутствия подобного конденсатора под рукой). Ну и в целом, как выясняется, переменные конденсаторы как класс представляют собой очень интересный объект для рассмотрения, чем мы сегодня и займёмся! Читать далее

Сколько времени вам нужно, чтобы сложить футболку? Секунды три, если аккуратно. Пять, если совсем аккуратно.А теперь другой вопрос. Как вы думаете, сколько лет понадобилось мировой робототехнике, чтобы машина сложила ту же футболку сама — без жестко прописанной программы, без специальной оснастки, просто взяв мятую тряпку из корзины?Отвечаю: примерно шестьдесят. Первый промышленный робот встал на конвейер General Motors в 1961 году, а уверенно складывающего белье робота впервые показали осенью 2024-го. И это, честно говоря, было событием покрупнее многих громких презентаций. Читать далее

За последний год в мире больших языковых моделей произошел заметный сдвиг. Если раньше основным предметом соревнования были знания модели — насколько хорошо она отвечает на вопросы (общие или специальные), знает факты или пишет код, — то со временем фокус сместился на способность рассуждать.Практически каждый крупный релиз последних месяцев позиционируется как reasoning-модель. Производители говорят уже не столько о знаниях, сколько о способности строить длинные цепочки рассуждений, решать сложные задачи и принимать решения в условиях неопределенности.Но вместе с этим возникает закономерный вопрос: а как объективно измерять reasoning? Читать далее

В этой статья я подготовил обзор широко известной и доступной в продаже микросхемы Flash NAND памяти GD5F1GQ5xExxG. Согласно маркировке, это микросхема энергонезависимой NAND-памяти GigaDevice емкостью 128 МБ с доступом по интерфейсу SPI. Во второй части я расскажу, как установить на эту микросхему LittleFS — отказоустойчивую файловую систему, разработанную специально для микроконтроллеров. Читать далее

Сегодня расскажем про книгу для тех, кто устал ждать, пока мир станет стабильным. Она не даст гарантий, но напомнит: великими становятся по собственному выбору.Джим Коллинз и Мортен Хансен — исследователи в области менеджмента, чьи книги стали классикой деловой литературы — потратили девять лет, чтобы разобраться в одном вопросе: почему в мире, который трясёт, как стиральную машину на отжиме, одни компании выходят сухими из воды и даже процветают, а другие разваливаются на части?Они взяли предприятия, которые за десятилетия показали результаты в десять раз лучше средних по отрасли, и назвали их «десятикратниками». Для каждой нашли пару — фирму из той же сферы, с такими же возможностями, но которая так и не взлетела. И начали сравнивать. Не умозрительно, а по архивам тех лет: что делали одни и чего не делали другие в одни и те же моменты. И обнаружили, что главные отличия выглядят настолько негероически, что поначалу даже разочаровывают. Читать далее

В прошлой статье мы подробно разбирали, как автоматизировать создание чек-листов и ускорить рутинные проверки с помощью нейросетей. Эта практика отлично прижилась на наших проектах: инженеры получили удобный инструмент, который за считанные секунды выдает готовую базу для тестирования задачи и освобождает от необходимости писать первый черновик с нуля. Но со временем вылезла ожидаемая проблема. AI не всегда находил все требования по задаче, иногда додумывал связь между документами, а к части источников у него вообще не было доступа.В результате следующий промпт получал неполный контекст, а сформированный чек-лист тоже оказывался неполным. И это неприятный случай, потому что внешне чек-лист выглядит аккуратно и уверенно, но какого-то бизнес-правила там просто нет.При этом цель осталась прежней – сократить время QA на анализ требований. Раньше приходилось руками собирать всё по ссылкам, искать недостающую информацию, проверять версии файлов, находить таблицы с калькуляциями, файлы с эмуляторами и иногда просто выяснять, какой документ сейчас считается актуальным. Поэтому мы пошли на уровень раньше и начали отдельно собирать корпус требований в Codex (но это уже следующая статья). А в данном материале покажу общий подход и несколько правил из промптов, возможно кому-то они пригодятся. Читать далее

Привет, Хабр! Меня зовут Владимир, и это четвёртая часть цикла статей по написанию и обучению небольшой decoder-only LLM с нуля. Данная статья целиком посвящена этапу SFT - дообучению на датасете “вопрос - ответ”, чтобы модель могла вести диалог с пользователем, а не просто дописывать за него фразы. Читать далее

Есть задачи, которые вроде бы не выглядят тупиком.Всё уже обсудили, аргументы есть — а решение почему-то снова переезжает на следующую неделю.Я решил проверить, может ли в такой момент помочь принцип из музыкальной студии 1975 года: слегка нарушить привычный ход разговора. Читать далее