Вы тратите 40 минут, чтобы написать душевное сопроводительное письмо. А на той стороне его читает робот-сортировщик и выкидывает вас в корзину за долю секунды. Добро пожаловать в 2026 год, где наем — это разговор двух языковых моделей. Рассказываю, как мы оказались в этом цирке и почему я перестраиваю свой сервис, чтобы в этой войне побеждали живые люди.Есть такая пугающая теория — «Теория мёртвого интернета».Она гласит, что большая часть сети — это боты, которые ставят лайки ботам, пишут комментарии ботам и показывают рекламу ботам. Людей там почти не осталось.Поздравляю. В этом году эта теория официально победила на сайтах поиска работы. Читать далее

Традиционный подход к диагностике производительности PostgreSQL зачастую опирается на эвристики, «типовые чек‑листы» и интуицию администратора. Администратор видит всплеск ожиданий, находит самый массовый тип события и принимает решение: «увеличить shared_buffers» или «выключить параллельные запросы». Такой метод работает в очевидных случаях, но оказывается бессилен, когда система находится в состоянии сложного баланса между разными механизмами, а первопричина торможения скрыта за вторичными эффектами.Статистический подход, реализованный в методике pg_expecto, принципиально меняет логику расследования. Вместо субъективного выбора «самого громкого» типа ожиданий во главу угла ставятся количественные критерии, основанные на реальном поведении системы во времени.GitHub - Комплекс pg_expecto для статистического анализа производительности и нагрузочного тестирования СУБД PostgreSQLГлоссарий терминов | Postgres DBA | Дзен Читать далее

Всем привет. В этой статье я расскажу почему нельзя просто взять готовый Maven Archetype в корпоративной микросервисной архитектуре и зачем может понадобиться изобретать свой. Статья для тех, кто хочет разобраться как кастомизировать maven архетип и сделать его более гибким. Читать далее

Когда мы пишем код под микроконтроллер, за привычными инструкциями компилятора скрывается вполне конкретная логика – регистры, ALU, прерывания, шины и тайминги, которые живут по своим правилам. В статье разберём, как устроены базовые механизмы выполнения команд и что именно происходит на уровне микроархитектуры, когда «просто вызывается функция». Это попытка посмотреть на embedded-разработку через призму железа и понять, какие инженерные решения стоят за кажущейся простотой исходного кода. Разобрать архитектуру

В феврале 2026 года open-source сообщество получило редкий жанр контента — AI-драму с полноценным публичным конфликтом. Читать далее

Как отметил министр, роботизация - один из основных факторов повышения технологичности экономики в новой пятилетке. По его словам, решение данной задачи ведется одновременно по двум направлениям. Первое - стимулирование внедрения промышленных роботов.

По мере расширения использования ИИ-агентов и вайбкодинга всё чаще возникает вопрос: как, добавляя новый функционал, не сломать то, что уже работает?Ответ на этот вопрос был придуман ещё задолго до появления ИИ-агентов, потому что человек иной раз способен накосячить хуже любого ИИ-агента. Чтобы иметь возможность откатиться – необходимо понимать куда откатываться, на какое состояние кода. И по хорошему бы иметь удобную систему контроля состояний, или же систему контроля версий для кода.От самых базовых «сохранить –> откатиться» мы постепенно эволюционировали до продвинутых инструментов контроля версий. Глобально системы контроля версий можно поделить на три типа: Читать далее

Программист часто копирует и вставляет, переименовывает и рефакторит.Вот бы сразу видеть в статусной строке количество переменных или функции в редактируемом файле. Увы, стандартный поиск (Ctrl+F) требует лишние клики. Мой небольшой Python-скрипт для Notepad++ по дабл-кликуотображает в Status-Bar количество вхождений,частичных или полных, с учетом регистра и без. Читать далее

Заявления Илона Маска о роботе Tesla Optimus поражают своей масштабностью. Он утверждал, что Optimus принесёт $10 триллионов долгосрочной прибыли для Tesla, что в конечном итоге робот составит 80% стоимости Tesla, и что он увеличит оценку компании до впечатляющих $25 триллионов. Однако предыдущие обещания не всегда сбывались: Маск говорил, что Tesla запустит пилотную производственную линию готового Optimus и произведёт 5000 единиц к концу 2025 года, но этого не произошло. Фактически, Tesla недавно анонсировала новую «готовую к производству» третью версию Optimus (что подразумевает, что версия, запланированная к производству в 2025 году, так и не была готова), и что к концу 2027 года производство начнётся на заводе Tesla во Фримонте, где ранее производились Model S и X. Возможно, стоит воспринимать эти громкие заявления с определённой долей скептицизма? Во время недавних отчётных звонков Tesla Маск упомянул нечто, что не только демонстрирует разрыв между реальностью и обещаниями, но и ставит вопросы о понимании технологии. Читать далее

유럽 소버린 인공지능(AI)의 대표 주자인 프랑스 스타트업 ‘미스트랄’이 최근 1년 동안 매출이 20배 증가했다고 밝혔다. 정보기술(IT) 업계에서는 미스트랄이 미국산 AI 의존도를 낮추면서 유럽 자체 AI 생태계를 구축하고 있다는 평가가 나온다. 11일(현지 시간) 파이낸셜타임스에 따르면 아르튀르 멘슈 미스트랄 최고경영자(CEO)는 인터뷰를 통해 “지난달 매출액에 12배를 곱한 ‘연간 반복 매출(ARR)’이 4억 달러(약 5805억 원)를 넘어섰다”고 밝혔다. 이는 1년 전 2000만 달러(약 290억 원)에 불과했던 것과 비교하면 20배로 늘어난 것이다. 멘슈 CEO는 “연말까지 이 수치가 10억 달러(약 1조4392억 원)를 넘을 것으로 예상된다”고 덧붙였다. 미스트랄은 이날 스웨덴에 새로운 AI 데이터 센터를 구축하기 위해 12억 유로(약 2조668억 원)를 투자할 것이라고 발표했다. 이는 미스트랄이 프랑스 바깥 지역에 설립하는 첫 AI 데이터 센터다. 미스트랄은 지난해

카카오가 지난해 역대 최대 실적을 냈다. 카카오는 지난해 연간 매출이 전년 대비 3% 증가한 8조991억 원, 영업이익은 전년 대비 48% 늘어난 7320억 원으로 잠정 집계됐다고 12일 밝혔다. 매출과 영업이익 모두 창사 이래 최대치다. 카카오의 매출 성장을 이끈 것은 톡광고와 선물하기로 대표되는 톡비즈와 모빌리티, 페이 등의 사업이 포함된 ‘플랫폼’ 부문이다. 카카오의 플랫폼 부문 매출은 전년 대비 11% 증가한 4조3180억 원이었고, 이 중 톡비즈의 매출이 절반가량을 차지했다. 반면 게임과 뮤직 등 사업을 포함하는 ‘콘텐츠’ 부문 매출은 전년 대비 5% 줄어든 3조7810억 원으로 집계됐다. 콘텐츠 부문에서 실적 저하 폭이 가장 큰 사업은 게임으로, 매출이 전년 대비 38% 줄어든 5400억 원으로 나타났다. 카카오는 올 1분기(1∼3월) 중 온디바이스 AI ‘카나나 인 카카오톡’을 정식 출시할 계획이다. 구글과 안드로이드 확장현실(XR) 기반의 ‘AI 글라스’ 개발에

미국 휴머노이드 로봇 스타트업 앱트로닉이 메르세데스벤츠, 구글 등으로부터 7000억 원이 넘는 투자를 유치했다. 자동차 제조 강자와 인공지능(AI) 선도 기업이 동시에 나섰다는 점에서 업계 이목이 쏠린다. 테슬라도 주력 전기차 라인을 로봇 생산 기지로 전환하겠다고 선언하면서 스스로 판단하고 움직이는 피지컬 AI 주도권 경쟁이 본격화하고 있다.● 뜨거워지는 로봇 투자 열풍 11일(현지 시간) 앱트로닉은 5억2000만 달러(약 7530억 원)를 조달했다고 밝혔다. 벤츠·구글 외에 B캐피털, 카타르투자청(QIA) 등이 투자자로 참여했으며 기업가치는 약 50억 달러(약 7조2100억 원)로 평가받아 글로벌 로봇 시장의 ‘데카콘’(기업가치 100억 달러 이상 비상장사) 후보로 부상했다.대규모 투자를 받은 앱트로닉의 로봇 ‘아폴로’는 창업자들이 과거 개발에 참여한 미국 항공우주국(NASA) 우주 탐사·재난 구조용 로봇 발키리의 핵심 기술을 계승했다. 극한 환경을 상정한 발키리의 내구성과

Привет! Меня зовут Андрей Попов, я SEO-специалист в AGIMA. И сегодня хочу развеять один популярный миф: искусственный интеллект не убил копирайтинг. Он действительно уничтожил низкокачественный информационный SEO, где тексты создавались ради кликов, а не ради реального влияния на аудиторию. Но сегодня важно не просто привлекать трафик, а убеждать и внятно позиционировать бренд, показывая, какую проблему он решает. И без пишущего человека здесь по-прежнему не выжить. В этой статье — мои аргументы. Читать далее

В этом материале мы разберём хронологию войны РКН (Роскомнадзора) с самым популярным мессенджером в РФ: начиная с первых разногласий в 2017 году, мемов “Дуров, отдай ключи!” и бумажных самолётиков, выпускаемых из окон нашей общаги на Волгина, и заканчивая недавними заявлениями РКН и Госдумы относительно будущего Telegram в нашей стране.Содержание:Начало. Идеология создания Telegram2017 год. Первые проблемы Telegram с российскими регуляторами2018 год. Первые судебные решения по Telegram и начало блокировокБумажные самолётики и согласованные акции в Москве и других городах России в поддержку Telegram2018–2019 годы. Открытая технологическая война РКН с Telegram2020 год. РКН снимает ограничения. Дуров договорился или РКН меняет стратегию?2025 год. Ограничение звонков в Telegram и региональные ограниченияЧто изменилось? Как сегодня РКН и регуляторы борются с Telegram. Появление мессенджера MAX2026 год. Новые проблемы и ограничения TelegramГлавная ошибка российских регуляторов в борьбе с TelegramПочему РКН не победит и почему “заблокировать влияние извне” невозможно?Опрос читателей Хабра: как вы относитесь к блокировке Telegram? Читать далее

Go 1.26 уже вышел! Официальные релизноты довольно скудны на детализацию и приходится изучать глубже. Сделал для тебя большой обзор нововведений, можешь использовать эту статью как шпоргалку. В начале коротко опишу то что лично мне понравилось больше всего. Изменения затрагивают runtime, компилятор, стандартную библиотеку и поддержку платформ. Команда Go сосредоточилась на производительности и удобстве разработки. Читать далее

Привет! Я Дмитрий, инженер и руководитель направления MLOps в Совкомбанке. Специализируюсь на разработке и эксплуатации ML-платформ на базе Kubernetes и GPU. С 2010 года в ИТ: строю инфраструктуру для машинного обучения, внедряю Kubeflow и GPU-оператор, настраиваю MIG на H100 в корпоративных средах с повышенными требованиями к безопасности и надежности. В последние годы фокусируюсь на оптимизации ML-пайплайнов, повышении утилизации GPU (включая MIG-профили) и интеграции MLOps-практик в процессы продуктовых команд.В 2022 году в некоторых командах разработки уже существовали проекты с применением ИИ, но как отдельные компоненты, не хватало единой платформы управления. По мере роста количества и сложности бизнес-задач возникла необходимость в создании ML-платформы как сервиса с едиными стандартами авторизации. Мы изучили доступные инструменты, попытались объединить их в одном Kubernetes-кластере, столкнулись с рядом ограничений — и в итоге пришли к архитектуре на базе Kubeflow и GPU-оператора. В статье рассказываем, какие сложности были в ходе проекта, как выстроили работу с Kubeflow, настраивали H100 с MIG-разделением и что важно учесть, если вы планируете строить ML-платформу на bare-metal-GPU в корпоративной среде. Читать далее

Идея вынести вычисления в космос звучит как научная фантастика, но крупнейшие игроки уже делают на неё ставку. SpaceX просит разрешение на орбитальные дата-центры мощностью до 100 ГВт, Google запускает Project Suncatcher, стартапы планируют десятки тысяч спутников. Логика проста: солнечная энергия в космосе дешевле и доступнее, а значит и вычисления со временем станут выгоднее. Но за хайпом — жёсткая математика. Вывод грузов на орбиту всё ещё слишком дорог, производство спутников — капиталоёмкое, а теплоотвод и радиация добавляют сложности и веса. По текущим расчётам, 1 ГВт на орбите обходится почти втрое дороже наземного аналога. Автор издания TechCrunch разобрал, при каких условиях «космический ИИ» может стать экономически оправданным — и где именно сегодня ломается бизнес-модель. Читать далее

Что такое двухфакторная аутентификацияДвухфакторная аутентификация (2FA) — это способ проверки подлинности пользователя, при котором для входа в систему требуется не только пароль, но и дополнительное подтверждение. Таким образом, личность пользователя подтверждается сразу по двум независимым факторам.Необходимость 2FA возникла из-за уязвимости паролей. Их могут подобрать, перехватить с помощью фишинга или получить из утёкших баз данных. Даже сложный пароль не гарантирует безопасности при компрометации.Использование двухфакторной аутентификации значительно снижает риск несанкционированного доступа. Даже если пароль стал известен злоумышленнику, без второго фактора вход в систему остаётся невозможным.Из чего состоят два фактора аутентификацииДвухфакторная аутентификация опирается на использование двух различных категорий факторов, каждая из которых подтверждает личность пользователя по разному принципу. Классически выделяют три типа факторов.Первый тип — фактор знания. Это информация, которую знает только пользователь, например пароль, PIN-код или ответ на секретный вопрос.Второй тип — фактор владения. Он подтверждает, что у пользователя есть физический или цифровой объект: смартфон с приложением-аутентификатором, SIM-карта для получения SMS, аппаратный токен или USB-ключ безопасности.Третий тип — биометрический фактор. К нему относятся уникальные характеристики человека, такие как отпечаток пальца, распознавание лица или радужки глаза.Двухфакторная аутентификация использует комбинацию факторов из разных категорий, что делает подмену личности существенно сложнее. Читать далее

Представьте: вы технолог на нефтехимическом заводе. Вам нужно смоделировать работу новой установки — как сырьё будут нагревать, охлаждать и разделять на компоненты. Поскольку вы сталкиваетесь с этим впервые, есть два пути: либо разбираться в теории по справочникам и собирать решение самостоятельно, либо найти готовый кейс с расчётами и результатами в открытых источниках.Логичнее смотрится второй вариант. Но тогда возникает другая проблема. Вы открываете источники — и видите политику, слияния-поглощения, биржевые котировки, санкции. Узнать, кто кого купил или какая сегодня цена на нефть, можно за секунды.А чтобы найти информацию о том, как снизить коксование в печах пиролиза, какие катализаторы сейчас тестируют мировые химические компании вроде BASF, или как сократить энергопотребление на установке полимеризации, приходится изучать десятки исследований и журналов. На это уходит много времени.Поэтому я решил попробовать сделать агрегатор знаний на базе AI, хотя у меня нет ИТ-образования. Читать далее

Всем привет! Меня зовут Максим, я Go-разработчик в Wildberries & Russ. В высоконагруженных системах сотни сервисов взаимодействуют ежесекундно, и любой малейший простой системы напрямую влияет на прибыль бизнеса. Чтобы уметь быстро находить причины и устранять их за короткие сроки придуманы инструменты, обеспечивающие наблюдаемость приложения. Сегодня поговорим о том, как обеспечить observability и почему без нее жизнь продукта превращается в «черный ящик». Читать далее

Telegram давно стал для нас основным каналом общения с клиентами. Это быстро, привычно и не требует создания отдельных порталов, заполнения логинов-паролей и форм. Клиенты пишут нам так же легко, как друзьям, а инженеры отвечают скринами, логами и командами из терминала.Но у этого удобства есть обратная сторона. Когда чатов становится не десятки, а сотни и тысячи, начинает побеждать хаос. В какой-то момент мы поняли: либо мы научим Telegram жить по правилам SLA, либо сами перестанем в эти правила укладываться.В статье расскажем, как мы поддерживаем пилотных и VIP-клиентов прямо в Telegram — без классического Service Desk, но с измеримым и контролируемым SLA. Читать далее

Используете Emby в домашней сети, но не хотите покупать Emby Premier ради iOS-клиента? Разбираю простой и легальный способ пользоваться Emby на iPhone и iPad без подписки. Читать далее

Постарайтесь себе представить, какое воодушевление испытывает SEO‑копирайтер с 15-летним стажем работы от составления рейтинга лучших генераторов текста в 2026 году. С чего бы начать?Согласно данным Semrush и HubSpot уже сейчас 77 процентов специалистов в области маркетинга используют ИИ для генерации текста: от карточек товаров до рассылки писем.А как же алгоритм EEAT (опыт, авторитетность, экспертность, надежность), из‑за которого Google «выкосил» миллионы сайтов из выдачи? Неужели GPT и Gemini стали настолько надёжными и точными генераторами контента или это все еще дружелюбные ассистенты с избытком цензуры, которая не позволяет находиться экспертные ответы? Для честного исследования используем Neyrohub (здесь есть все версии популярных языковых моделей — без «танцев с бубном»). Приятного чтения! Читать далее

Есть много статей про успешные трансформации. Но следует отметить, что часто это компании с одним основным бизнесом. У них есть один глобальный продукт и всё строится вокруг него. Это логично, когда ядро, движимое одной целью, развивается и обрастает периферией, особенно если это ядро сформировалось относительно недавно, лет 5-10 назад. Либо еще вариант, когда пишут про успешную трансформацию в одной команде. Но что происходит у гигантов или в госсекторе? Они развивались по старым правилам, а потом стали расширяться, путём поглощений, создания новых, несвязанных направлений. Когда банк, например, становится не только банком.Именно у таких компаний часто разворачивается «театр продуктового подхода». Он не улучшает ситуацию, а даже ухудшает. Вместо создания ценности команды учатся играть в метрики и отбывать стендапы.Осторожно, статья-детектор. Читать далее

Когда все вокруг пользуются ChatGPT и Claude, возникает естественный вопрос: а что, если попробовать сделать нечто подобное самому? Не для того, чтобы конкурировать с гигантами, а чтобы понять изнутри, как работают современные языковые модели.Этот проект — моя попытка пройти весь путь: от токенизации текста до генерации кода. Не используя готовые решения от HuggingFace, а реализуя каждый компонент самостоятельно. И знаете что? Это оказалось одновременно сложнее и интереснее, чем я предполагал. Читать далее

Всем привет! Из этого руководства вы узнаете, как подключиться для отладки практически к любому ARM-чипу с помощью Arm Development Studio — когда ни J-Link, ни ST-Link сделать этого не могут (по разным причинам). Читать далее

Управление строительными проектами и документацией становится проще с системой TDMS Фарватер Web. Для быстрого освоения системы команда «Нанософт» подготовила серию коротких обучающих видео.Кому это будет полезно? Техническим директорам, руководителям проектов, ГИПам, ГАПам, главным специалистам, проектировщикам, BIM-менеджерам и ИТ-специалистам.1. Установка и настройка системы TDMS Фарватер WebОт лицензирования до первого запуска. Показываем все ключевые шаги за семь минут. Смотреть видео2. Как настроить права доступа сотрудников?Управление уровнем доступа в зависимости от роли (кто и что может делать в системе): от администратора до проектировщика. Смотреть видео3. Как просматривать файлы из TDMS Фарватер Web?Работа с документами проекта: просмотр PDF прямо в системе, скачивание и права доступа. Смотреть видео4. Как создать проект с разбивкой на стадии?Настройка этапов, объектов и документации. Смотреть видео5. Как создавать и визуализировать рабочий процесс?Настройка последовательности согласований, проверок и утверждений позволяет контролировать статус каждой задачи. Смотреть видео6. Как автоматизировать работу с замечаниями?Создание замечаний прямо в PDF, их назначение и возврат документов на доработку позволяют контролировать каждую правку и ускорить согласование. Смотреть видеоБесплатная пробная версияОцените все возможности TDMS Фарватер Web на практике – получите бесплатный доступ на 30 дней.Скачать пробную версию TDMS Фарватер Web Читать далее

Привет! Меня зовут Антон, я ведущий программист департамента аналитических решений ЮMoney. Хочу поделиться историей о том, как наша команда ускорила один из самых рутинных процессов в работе дата-инженера — загрузку информации из нового источника данных в хранилище. Мы не просто оптимизировали процесс, а практически свели к нулю многодневную рутину и тем самым высвободили время для решения более интересных задач.Наше технологичное решение помогает превратить сложный и долгий процесс в понятный и быстрый. Если вы строите хранилище данных, развиваете data-платформу или просто устали от однотипных ETL-задач, отнимающих недели, — этот разбор будет вам полезен. Покажу, какие архитектурные решения мы рассматривали и что в итоге сработало. Читать далее

Привет, Хабр! Заметил, что в феврале вокруг вайбкодинга взорвался целый шквал новостей. Если коротко, то намечается зрелость вайбкодинга — на смену наивным «промптам» приходят агенты с четкими рамками, правилами и проверками. И этот переход привёл к буре дискуссий о безопасности, ролях разработчиков и будущем софта. Разберёмся, что случилось за месяц и к чему это приведёт. Читать далее

Было у вас такое, что вашим лидом становился человек, которому 22?У меня  было. И не один раз. И в целом вижу тренд в бигтехе на молодых лидов. И тут у меня каждый раз внутренний блокер. А он вообще способен кем-то руководить?22 года — это ведь ещё не про управление людьми. Это возраст, когда ты только начинаешь разбираться с собой, а не с чужими конфликтами, страхами и зонами ответственности.Конечно, вы мне скажете: «А как же Дуров?» Да, Паша в двадцать уже строил компанию. Гении бывают. С этим трудно спорить. Но давайте честно. Мы же говорим не про исключения, а про массовую практику. И вот здесь вопрос уже не в возраст, а в том, что именно мы называем лидом.Человек, который быстро вырос в иерархии или человек, который умеет растить людей и процессы, а также отвечать за чужие ошибки как за свои?Мне правда интересно, как вы к этому относитесь? 22 — это нормально для лида или мы просто путаем потенциал человека с его реальной готовностью?⚡️ А еще у меня есть серия постов «Как устроиться в топ-компанию» • Портфолио с которым меня взяли в Т-Банк • Резюме на все случаи жизни • Супер-сопроводительное Читать далее

Представьте: вы прыгаете с парашютом, дергаете кольцо, а из ранца вместо купола вылетает записка: «404: Not Found». В ИТ-инфраструктуре бэкап — именно такой парашют. И проблема в том, что 90% инженеров уверены: раз ранец за спиной висит, значит, гравитация им не страшна. Мало кто проверяет его «укладку» (валидацию) и тренирует само приземление (DR). Чаще всего процесс строится либо на слепой вере в собственную память, либо на тотальном доверии древним скриптам, которые DevOps-археолог написал еще пять лет назад. В момент свободного падения времени на исправление конфигов этих скриптов уже не будет. Поэтому под катом — краткая инструкция по «укладке парашюта»: быстро и без воды про классические ошибки и как их обойти. Дернуть кольцо

유럽 소버린 인공지능(AI)의 대표 주자인 프랑스 스타트업 ‘미스트랄’이 최근 1년 동안 매출이 20배 증가했다고 밝혔다. 정보기술(IT) 업계에서는 미스트랄이 미국산 AI 의존도를 낮추면서 유럽 자체 AI 생태계를 구축하고 있다는 평가가 나온다.11일(현지 시간) 파이낸셜타임스에 따르면 아르투르 멘쉬 미스트랄 최고경영자(CEO)는 인터뷰를 통해 “지난달 매출액에 12배를 곱한 ‘연간 반복 매출(ARR)’이 4억 달러(약 5805억 원)를 넘어섰다”고 밝혔다. 이는 1년 전 2000만 달러(약 290억 원)에 불과했던 것과 비교하면 20배로 늘어난 것이다. 멘쉬 CEO는 “연말까지 이 수치가 10억 달러(1조 4392억 원)를 넘을 것으로 예상된다”고 덧붙였다.미스트랄은 이날 스웨덴에 새로운 AI 데이터 센터를 구축하기 위해 12억 유로(2조 668억 원)를 투자할 것이라고 발표했다. 이는 미스트랄이 프랑스 바깥 지역에 설립하는 첫 AI 데이터 센터다. 미스트랄은 지난해 9월 17억

오픈AI가 챗GPT 성인 모드 도입을 앞두고 정책 책임자를 해고하면서, 생성형 AI 산업에서 안전 정책과 플랫폼 수익화 전략 간 충돌이 본격화되고 있다.

미국 휴머노이드 로봇 스타트업 앱트로닉이 메르세데스-벤츠, 구글 등으로부터 7000억 원이 넘는 투자를 유치했다. 자동차 제조 강자와 인공지능(AI) 선도 기업이 동시에 나섰다는 점에서 업계 이목이 쏠린다. 테슬라도 주력 전기차 라인을 로봇 생산 기지로 전환하겠다고 선언하면서 스스로 판단하고 움직이는 피지컬 AI 주도권 경쟁이 본격화하고 있다.● 뜨거워지는 로봇 투자 열풍11일(현지시간) 앱트로닉은 5억2000만 달러(약 7530억 원)를 조달했다고 밝혔다. 벤츠·구글 외에 B 캐피털, 카타르투자청(QIA) 등이 투자자로 참여했으며 기업가치는 약 50억 달러(7조2100억원)로 평가받아 글로벌 로봇 시장의 ‘데카콘(기업가치 100억 달러 이상 비상장사)’ 후보로 부상했다.대규모 투자를 받은 앱트로닉의 로봇 ‘아폴로’는 창업자들이 과거 개발에 참여한 미국 항공우주국(NASA) 우주 탐사·재난 구조용 로봇 발키리의 핵심 기술을 계승했다. 극한 환경을 상정한 발키리의 내구성과 정밀 제어

Я сделал сервис, который помогает проходить технические собеседования. Побочный эффект - у меня есть транскрипции 9 247 интервью. В первой части я показал общую аналитику: кто собеседуется, куда, на какие позиции, какие вопросы задают на теории. Эта часть про конкретные задачи на секции live-coding.Энигма не сохраняет скриншоты экрана - приватность. Зато vision-модель описывает то, что видит кандидат: «код на Go, функция принимает слайс, цикл с горутинами...». По этим слепкам и транскрипциям я восстановил условия самых частых задач. Это было похоже на сборку пазла из 2 000 фрагментов, где половина кусочков одного цвета.17 задач. 10 компаний. 5 стеков. Go, Java, Python, React, C#. С кодом, статистикой ошибок и выводами, на чём фокусироваться. Читать далее